空间目标间的距离是约束和表达空间目标分布关系的一个重要度量指标。如何表达和计算空间目标间的距离将直接影响空间查询、推理和空间分析结果的有效性。经典的欧氏距离只适合于点目标，而简单扩展的最近、最远和质心距离未顾及空间目标的整体形状、位置分布等特征。针对这些传统距离的局限性，学者们基于实际应用问题分别发展了一些较有代表性的距离表达方法，如Hausdorff距离、Hausdorff边界距离、对偶Hausdorff距离、广义Hausdorff距离、Fréchet距离、旋转函数距离以及对称差的面积度量。着重阐述这些距离的表达方法以及适用性，以便于发展更稳健的距离度量方法，更好地解决地理信息科学领域中的实