该文针对应用领域中空间数据的不确定性,重点研究了不正确空间区域间的拓扑关系分析和模糊区域建模问题,在分析已有研究工作的基础上,提出了几种拓扑关系的形式化模型,能够更全面地表达和分析不确定空间区域间的拓扑关系.主要包括:(1)讨论了确定性区域间拓扑关系的形式化模型,详细分析了不确定区域间拓扑关系的分析方法,重点阐述了精确模型、模糊模型、粗集模型和概率模型四类主要方法;(2)给出了一种不确定区域拓扑关系分析的三元组谓词模型,该模型基于RCC5关系对蛋黄模型进行了扩展;(3)基于三元组谓词对蛋黄模型进行了RCC8关系上的扩展,较好地解决了一些RCC5关系模型不能处理的情形;(4)提出了一种基于三元组谓词的离散模糊区域的拓扑关系模型;(5)提出了基于区间值模糊集的拓扑关系分析模型,能够建模区间值属性数据所描述的模糊区域,该模型以普通模糊模型和分明区域模型为特例,改进了基于经典模糊集及其截集的模糊拓扑关系分析方法的一些不足;(6)给出了一种模糊栅格图层的叠置分析模型,该模型能够减少属性不确定性信息的丢失,较好地解决了区间值属性图层间的模糊叠置问题.(7)针对空间模糊目标建模问题,给出了基于褶集(flouset)的模糊区域模型,不同于以往利用隶属度数值表示的模糊模型,褶集模型充分利用褶集的运算性质来得到模糊区域的性质和关系,可以用来建模模糊区域的高阶模型性.该文的研究结果对于空间信息不确定性的处理、拓扑关系分析和模糊区域建模,有较大的理论和实际应用方面的意义.