空间数据库是描述、存储和处理空间数据及其属性数据的数据库系统，把对象与其空间位置相结合，按照空间信息建立索引，在给出与地理位置有关的查询条件时能较快的给出查询结果。与传统数据库系统相比，有效的解决了复杂对象（如图形、图像）的查询。　　空间数据库中的最近邻查询是指查询空间对象的邻近对象，而连续可见最近邻查询是指查询空间连续对象（连续路径、移动中对象、连续区域）的邻近对象，这些邻近对象要能够对查询对象可见，即以查询对象的视角能够观察到这些邻近对象。　　传统的连续可见最近邻查询方法主要是基于欧几里德距离（Euclidean distance）或者网络距离(Network distance)进行的查询，查询算法大多基于二维空间，不能有效的扩展至三维空间，有些基于三维的查询算法只能计算三维空间离散对象的最近邻，不能应用于连续对象的可见最近邻查询。本文对地表三维模型下的最近邻查询进行了研究，主要工作如下:　　第一，提出了一种基于三维地表的连续最近邻查询方法。利用地表任意两点的地表距离小于其网络距离，大于其欧几里德距离的原理，提出了步长的概念，同步长路径上各点拥有相同的最近邻。通过把原始查询路径按照步长分成多个子路径，减少了查询路径上离散点的最近邻计算，提高了查询效率。　　第二，提出了一种基于地表的连续可见最近邻查询方法。通常的连续可见最近邻查询方法大多是基于二维空间的，连续对象通常用线段表示，障碍物通常用矩形表示，可见计算方法也是基于二维空间的，没有考虑障碍物的高度，不适用于三维地表环境。本文利用地理信息系统(GIS)中的通视算法判断地表两点的可视情况，通过计算查询路径的连续最近邻获得候选集，然后根据通视情况对候选集筛选获得路径的连续可见最近邻。　　综上，本文利用步长理论和通视的判定方法，提出了基于地表的连续最近邻查询方法和连续可见最近邻查询方法，这两种最近邻查询方法分别在交通系统、山路建设，旅游设计等领域有广泛的应用前景。