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在空间数据仓库中，空间联机分析处理是空间数据挖掘的重要基础。然而，空间分析作为空间数据挖掘的主要方法，空间联机分析处理对其支持却非常有限。本文探讨了空间数据仓库中的空间粒度划分，并结合空间数据立方体、空间度量预计算等技术建立基于多重空间粒度的空间数据仓库，解决当前空间联机分析处理的空间分析能力不足的问题，从而为空间数据挖掘与决策分析提供更好的支持。
首先，简要介绍了空间数据仓库的定义、特征与体系结构，阐述了空间数据立方体的基本概念与结构，研究了空间数据立方体分析操作以及空间度量预计算方法。
其次，本文探讨了空间数据仓库中的空间粒度划分，并以此为基础设计了基于多重空间粒度的空间数据仓库模型；提出了基于多重空间粒度的空间分析方法，其中重点探讨了空间拓扑关系分析方法和叠加分析方法；针对空间联机分析处理中使用频率最高的多边形集合求并进行研究，分析了现有算法的不足并进行改进，提出了基于格网的多边形集合级联求并算法。
最后，以土地利用现状为主题，构建了一个基于多重空间粒度的空间数据仓库原型，对上述研究进行了验证。性能测试与应用实例表明，本研究能够有效提高空间联机分析处理的空间分析速度以及多边形集合的求并效率，并具有较强的实用性。
本文的研究成果对于空间数据仓库的建设以及空间联机分析处理的应用具有一定的理论和实际指导意义。