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1引言空間目標的表達是GIS空間數據庫理論中的關鍵問題之一[1]。傳統的GIS認為用于描述和表達現實世界地理實體的空間數據是確定的、明確的,即被描述的對象的相關信息(如位置、屬性和拓撲關系數據)是精確的[2]。然而,在GIS實際應用中,用戶常常需要在描述地理實體的空間信息不完整、不確定、不精確的前提下認識和分析地理現象,甚至進行推理、判斷、預測和決策。為了模擬、分析和表達GIS中數據的誤差或不確定性,許多有效的方法已經被提出,如模糊集理論、證據理論、概率統計學理論以及新近提出并得以在GIS應用的云理論等。但是這些方法在應用于GIS空間數據分析時,一些附加信息或先驗信息如模糊集理論中的成員隸屬函數、證據理論中的基本概率賦值和統計學中的概率分布等通常是難以得到和確定的。近年來,一些學者運用粗集理論對GIS數據的不確定性進行分析建模。例如,WORBOYS用于處理由多空間或多語義分辨率引起的不精確性[3,4];AHLQVIST用于表達遙感影像分類的不確定性[5];王樹良等人基于粗集的思想方法定義了粗實體、粗關系和粗算子[6]。事實上,由于現實世界的復雜性以及地理實體表現形式的多樣性