随着信息社会的快速发展,地理信息系统(GIS)和空间数据库被广泛应用于水利、环境、测量、交通、海洋、土地、区域规划等领域。空间索引技术作为GIS和空间数据库的关键性技术,现已成为当前相关领域中极为重要的研究课题。针对空间数据的日益海量化及其自身复杂性等特点,进行合理的数据组织并建立与之相适应的高效的空间索引,已成为满足人们不断提高数据检索和查询要求的重要途径和方法。首先,本文在研究空间数据库和空间索引技术相关理论的基础上,对当前在空间索引技术中被广泛应用的经典算法进行了分析和对比,研究其优势和不足,并探讨空间索引技术的优化和改进方向。其次,为在聚类分析的基础上建立高效的空间索引,鉴于传统k均值聚类算法在某些领域应用中所显现出来的局限和性能的不足,在传统算法的基础上提出一种改进的k均值聚类算法。该算法具有自适应地确定聚类数量和聚类中心的特点,它采用最大距离法选取合理的聚类中心,依据有效的评估准则来确定较理想的聚类个数,使得聚类数k的值选定更合理、聚类结果更加稳定,特别适用于对空间数据的聚类。最后,鉴于大多数实际问题中空间对象通常分布不均匀的客观现实,若直接建立Hilbert R树索引,部分叶结点面积较大,易产生大量重叠,导致多路查询而影响检索效率。为了在对该类对象的处理中取得更好的实际效果,本文尝试将前述改进的k均值聚类算法与Hilbert R树算法相融合,在Hilbert R树索引的建立过程中引入改进的k均值算法的理念,提出了基于改进k均值聚类的Hilbert R树索引算法。算法的改进思路是建树前先对分布不均的空间对象进行有效聚类,并在聚类基础上对数据进行合理组织,根据相关规则生成叶结点和中间结点,继而建立高效的Hilbert R树。该算法实现了对分布稠密和稀疏空间对象的分置处理,使得叶结点面积更小、分配更合理,有效解决相邻数据的聚类存放,较大程度上减少了中间结点之间的重叠,最终提高了索引的性能。