已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉“封城”前夕,已有500多 万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕 （2020年1月24日）之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示：① 春节时段湖北省各地级市农村地 区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;② 区县尺 度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构：第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为 重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人 群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。
地理系统是自然与人文要素构成的,分布在地球表层空间中,具有生成、维持或转换物质形态和能量形式,或驱动物质和能量流动等功能的有机整体,表征为自然与人文要素及其相互作用的空间分布、结构、格局、演化和功能。地理系统分层级广泛存在于地球表层空间,是客观现实系统。地理信息系统将地理系统用数字投影到信息世界中,进而考察、分析和制定改造地理系统的方案。由此存在2个地理系统,即现实地理系统和信息地理系统,2个地理系统长期独立存在,各自演化。近些年,融合实时观测和物联网技术,现实地理系统的变化或演变已基本能够实时投影到信息地理系统中,即2个系统不再是独立演化,信息地理系统成为现实地理系统的镜像,现实地理系统一旦发生变化,信息地理系统同步变化。当前,人类科技正以前所未有的速度发展,特别是云服务、大数据、人工智能的异常迅猛发展,使得信息地理系统不再满足于成为现实地理系统的镜像,开始利用人工智能和无人自动控制技术,实现与现实世界的融合,即通过信息地理系统的操作,实现现实地理系统的改变。如此,未来现实地理系统与信息地理系统的界线日趋模糊,直至2个系统完全融合,不再区分现实地理系统和信息地理系统。本文暂且以智能地理系统指征这种融合2个世界的系统,并以南海岛礁的无人值守智能系统为例,展示现实地理系统与信息地理系统的融合与操作交互,实现岛礁地理环境和人工设施监测、保护、应对和操作的无人化和智能化。
多模态地理大数据时空分析旨在融合地理大数据的多模态信息发现有价值的时空分布规律、异常表现、关联模式与变化趋势,是全空间信息系统的核心研究内容,并有望成为推进地理学人地关系研究的重要突破口。为应对地理大数据时代的新机遇与挑战,本文围绕4类核心的时空分析方法（时空聚类分析、时空异常分析、时空关联分析与时空预测分析）,系统归纳了国内外研究现状,探讨了时空分析中多尺度建模、多视角协同、多特征认知与多特性表达的研究难点。进而,介绍了多模态地理大数据时空聚类、异常、关联与预测分析模型,更加全面、客观、精准地认知与理解时空大数据中潜在的地理知识,并且能够在气象环境监测、公共安全管理、城市设施规划等多个应用领域发挥关键作用。
地理流被定义为地理对象在不同空间位置间的流动,而地理流通常涵盖了物质、信息、资金、能量等的空间转移。位置之间各种流的出现与强化,改变了以距离衰减效应为基本规律的传统认知。因此,针对地理流的研究将有助于从新的角度理解地理格局及其形成机理。本文认为可采用2种模型对地理流进行表达：① 将地理流抽象为包含起点和终点坐标的四元组（又称地理流正交模型）;② 将其抽象为包含起点坐标、流长度与流方向的模型（又称地理流极坐标模型）。在地理流表达模型的基础上,流空间可以定义为由两个二维空间通过笛卡尔积形成的四维空间。本文给出了流空间中4种距离（最大距离、加和距离、平均距离和加权距离）、不同距离下地理流的r邻域体积以及地理流密度等测度的定义。根据地理流极坐标模型中不同要素随机性的组合方式,将地理流模式分为随机、丛集、聚散、社区、并行与等长6种常见的单一模式,并梳理了不同模式的识别方法。单一模式之间的组合可以形成混合模式,而多类流数据之间可以形成多元流模式。在未来的研究中,地理流的基础统计理论、地理流模式的挖掘方法以及在实际问题中的应用将是其重要的发展方向。
夜间灯光数据和人类活动密切相关,可用于识别城市建设用地。目前主要利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据进行建设用地识别,由于数据质量原因,这两类数据的识别结果精度较差。珞珈一号夜间灯光数据与比以往夜间灯光数据相比,时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率明显提升,是进行建设用地提取的更理想的数据源。本研究首先对珞珈一号夜间灯光数据进行辐射和影像配准,提高数据质量,然后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)影像分类方法对广州市2017 年建设用地分区识别,并利用Kappa系数分区、分地类评价识别结果精度。研究发现：① 利用珞珈一号夜间灯光数据识别建设用地的精度明显优于利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据识别结果的精度;② 广州市中心城区辖区的建设用地识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;外围辖区识别结果精度相对较低,识别结果Kappa系数为0.85左右;③ 城市、建制镇等单个地块面积较大、灯光亮度较高的地类识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;村庄用地、铁路公路用地由于单个地块面积小、布局比较分散、部分路段无照明条件等原因,识别结果Kappa系数相对较低,为0.85左右;采矿、风景及特殊用地夜间基本无人类活动,缺少夜间灯光,难以用夜间灯光数据识别,Kappa系数为0.45左右。本研究证明了利用珞珈一号夜间灯光数据能有效识别建设用地,同时丰富了珞珈一号夜间灯光数据的应用场景。
恐怖主义具有极大的破坏性与杀伤力,已成为世界和平与安全的最大威胁之一。本文以全球恐怖主义数据库（GTD）为基础,采用伤亡人数的热点分析以及各区域事件频次的层次聚类方法,对全球恐怖主义袭击事件的时空演变特征与态势进行分析研究,探讨了2013-2017年内全球高伤亡率热点区域的空间分布与变化,并对不同地区的袭击频次进行统计并划分了事发率严重等级。研究表明：① 5年内,伤亡人数在2014年为最高达103 134人,而后逐年递减的趋势;袭击频次呈现一种锯齿状为“猖狂-治理-收敛-不治理-再次猖狂”的模式;② 中东及北非地区是恐怖主义袭击的严重区与策源地,也是高伤亡率的热点区域,平均每年伤亡人数约占全球的49%,事件发生频次约占40%,而南亚伤亡人数约占22.8%,袭击频次约31.1%,撒哈拉以南的非洲地区次之,东南亚及西欧、东欧、南美地区也为恐怖主义的暴动区域;③ 全球恐怖主义的时空演变趋势已形成以中东及北非地区以及与撒哈拉以南的非洲交界区域为爆发中心,逐渐向南亚、东南亚、西欧地区扩散的趋势,为新的恐怖主义活跃区。通过对5年内全球恐怖主义的时空演变和态势,以及造成恐怖主义发生的原因进行分析,可为反恐组织以及避免袭击事件的发生提供有效的参考和决策辅助。
定律对知识的理解和传播具有极大的推动作用。本文通过对比地理学中的定律和物理学中的定律的异同之处,认为地理学的定律虽然在形式上和提出的方式上与经典的力学定律有所区别,但仍符合人们对“定律”的定义。在共识地理学定律存在的前提下,本文阐述了地理学的第一定律和第二定律中所体现出的地理学定律的特征——描述性和归纳性。基于这些对地理学定律所具有的特征的认识,本文首先介绍了Zhu等从空间推测的角度将所提出的地理学第三定律,即“地理环境越相似,地理特征越相近”,或称地理相似性定律。本文从普遍性、独立性和应用性3个方面探讨了地理相似性是否可以作为地理学的一个定律,认为地理相似性与地理学第一和第二定律相比,有着同样的普遍性,且与第一和第二定律所涉及的规律有着本质上的区别,在应用上可能解决第一和第二定律所面临的挑战,因此应可作为地理学第三定律。
时空大数据智能处理与服务是以测绘、遥感和地理信息技术为中心的地球空间信息学的重要应用途径和发展契机。本文首先全面论述了时空大数据的兴起发展、主要特点和挖掘手段,进而介绍了时空大数据的自动匹配、变化检测、智能决策等智能处理技术,并在此基础上论述了由对地观测到对人观测的“3S”社会化应用,最后介绍了天基信息的实时智能服务(PNTRC)的现状、发展目标、关键技术及应用前景。诸多实践证明,在大数据和人工智能时代,面对海量的多源异构的时空大数据,抓好自动化、实时化、智能化、大众化和社会化,地球空间信息学的创新发展前景必将一片光明。
作为人工智能的代表性技术,深度学习已经成为大数据等各个领域中最具有突破性发展的新技术。深度学习的成功主要得益于其新颖的数据驱动的特征表示学习能力,这种能力成功地替代了传统建模中基于领域知识人为设计特征的方式。在这些技术推动下,人工智能技术在新一代GIS基础软件技术的研究与应用中发挥着极为重要的作用,而现有人工智能GIS（AI GIS）技术研究整体仍处于初步探索阶段,距离成熟阶段尚有较大距离。作为新一代GIS基础软件的方法和技术,AI GIS已经广泛应用在遥感数据分析、水资源研究、空间流行病学和环境健康等地学领域,与传统GIS模型相比大大提高了对非结构化的遥感或街景影像和文本的地理信息提取和特征理解能力,显示出巨大的价值和发展潜力,但现有研究对AI GIS软件技术体系的梳理和总结尚不够全面。大部分研究只关注地理空间人工智能算法的研究及其特定场景下的应用研究,而对相关的AI GIS软件技术体系关注较少。本文分析了地理智慧的几个层次,并讨论了其与AI GIS的关系,总体介绍了国内外现有人工智能技术与GIS软件相结合的发展现状,进而提出了AI GIS软件技术体系。根据AI与GIS的结合关系提出了AI GIS由地理空间智能算法、AI赋能GIS和GIS赋能AI三部分组成。此外,为深入介绍AI GIS各部分组成,本文以SuperMap为例,探讨了AI GIS软件的设计与实现。最后,探讨了AI GIS的未来发展中亟需解决的问题。本文基于AI GIS软件技术的初步探索,尝试为地理智能的基础GIS软件技术体系的构建提供理论基础,以促进人工智能技术与GIS技术的进一步融合和发展,为实现地理智能提供一个可行的研究方向。
中国空气污染问题日益严重,为获得连续的PM2.5浓度空间分布,现有研究建立了多种基于统计回归的PM2.5估算模型。然而,由于PM2.5回归关系显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征,如何实现高精度、高合理性的PM2.5浓度空间大面估计仍然面临挑战,尤其在地形变化复杂、覆盖范围广阔的中国地区更为突出。本文引入了一种将普通线性回归（OLR）和神经网络结合的地理神经网络加权回归（GNNWR）模型,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于GNNWR的PM2.5浓度空间估算方法。文章以中国2017年PM2.5年平均浓度估算为例,开展了该模型与OLR、地理加权回归（GWR）的比较实验。实验结果表明,基于GNNWR的PM2.浓度估算性能指标均明显优于OLR和GWR,且预测精度显著高于GWR。此外,GNNWR获得的PM2.5浓度空间分布也更为合理,较为细致地刻画了中国地区PM2.5浓度的局部空间变化和细节层次。
有效分析城市不同经济水平人群的分布特征和活动模式对优化城市资源配置和揭示空间隔离现象有着极高的价值。但人群活动和社会经济等级数据较敏感,使得以往研究仅停留在宏观层面,难以合理划分人群经济等级并对其空间分布和活动模式进行定量分析。本研究以深圳为研究区,基于空间位置关联分析方法,耦合手机信令数据和细尺度房价数据实现了人群经济水平的准确划分,通过计算活动指标定量的分析了不同经济水平人群的空间分布和行为活动特征。研究表明：深圳市不同经济水平人群活动分布与各行政区经济发展相关,呈现“南高北低,西高东低”的格局;深圳市不同经济水平人群之间活动模式存在差异,活动范围、出行距离、出行速度与经济水平存在正向相关;高经济水平人群职住地点相距较远,存在跨行政区分布的现象。本研究分析了城市不同经济水平人群的空间分布特征和活动模式,对城市规划和解决社会不平等问题具有重要的参考价值。
在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。
不透水面作为城市化水平以及城市环境的重要评价指标,其提取已经是当下的研究热点。与单时相影像相比,时间序列制图能够获取其准确的变化趋势,对于监测城市的快速发展具有重要意义。本文以广州市主城区为研究区,以Google Earth Engine平台为基础,利用2000—2017年的Landsat TOA影像计算BCI和NDVI,并通过自适应迭代法确定它们的阈值,从而提取初始的不透水面,然后进行时间一致性检验,使不透水面时间序列更加合理。研究结果表明：①BCI与NDVI的结合以及时间一致性检验能够提高不透水面的提取质量;②本文中不透水面提取的平均总体精度为90.4%,平均Kappa系数为0.812;③在2000—2017年广州市主城区不透水面面积增加近一倍,但增速有所放缓。④新增的不透水面主要集中在原本相对落后的主城区外围;⑤高程、道路密度和购物场所密度等是影响广州市主城区不透水面扩张的主要因素。
交通标志检测是自动驾驶中的重要研究方向,实时准确地从街景图像中检测交通标志对实现自动驾驶及智慧城市的发展具有重要意义。传统的算法基于颜色、形状特征进行检测,只能提取特定种类的交通标志,算法无法同时检测不同类型的交通标志。基于图像特征+机器学习分类器的算法需要人工设计特征,算法速度较慢。主流的基于深度学习的方法多基于先验框,在网络设计上引入了额外的超参数,且在训练过程中产生过量的冗余边界框,容易造成正负样本不平衡。本文受Anchor-free思想的启发,引用YOLO检测器直接回归物体边界框的思路,提出一种基于Anchor-free的实时交通标志检测网络AF-TSD（Anchor-free Traffic Sign Detection）。AF-TSD摒弃了先验框的设计,并引入自适应采样位置可变卷积与注意力机制,大大提高网络的特征表达能力。本文开展大量对比实验,实验结果表明本文提出的AF-TSD交通标志检测网络速度接近主流算法,但精度优于主流算法,在德国GTSDB交通标志检测数据集上取得了96.80%的精度,检测速度平均单张图片32 ms,达到实时检测的要求。
基于我国首颗全极化雷达卫星高分三号（GF-3）和Landsat8数据,研究浓密植被覆盖地表土壤水分反演方法。为了提高浓密植被覆盖地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、实测植被参数及Landsat8光学数据分析了8种植被指数与植被冠层含水量的相关性,从中优选出归一化差异水指数（NDWI5）用于反演植被冠层含水量,并通过分析植被含水量和植被冠层含水量的关系,构建植被含水量模型;然后结合植被含水量反演模型和简化MIMICS模型校正了植被对雷达后向散射系数的影响,最后基于AIEM建立裸土后向散射系数模拟数据集,发展一种主动微波和光学数据协同反演浓密植被覆盖地表土壤水分模型,并以山东省禹城市为研究区,实现了玉米覆盖下HH、VV和HH+VV 3种模式土壤水分反演。实验结果表明： ① NDWI5为最佳植被指数,对于去除植被影响有较好效果;② 基于此方法,利用GF-3和Landsat8卫星数据反演得到的土壤水分具有较高的精度;③ 相比HH和VV两种极化模式,HH+VV双通道模式对土壤水分反演结果更好,决定系数（R2）为0.4037,均方根误差（RMSE）为0.0667 m 3m -3。
FLUS模型是一种新型的土地利用变化模拟模型,应用前景广阔。本文通过在FLUS模型的人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）训练模块中引入空间自相关因子来改进模型,以珠江三角洲地区为例,基于2009年、2015年土地利用数据和一系列驱动因子对改进的模型进行了验证,并利用该改进的FLUS模型模拟了2035年研究区在3种情景下土地利用变化格局。结果表明：① 引入空间自相关因子后各地类发生概率分布的预测精度更高,耕地、林地、建设用地、水体和未利用土地的拟合优度ROC值分别从0.819、0.928、0.885、0.855和0.861提高到0.857、0.934、0.890、0.863和0.978;② 改进的FLUS模型的模拟精度有一定的提高,Kappa系数从0.732提高到0.744,FOM系数从0.077升到0.106;③ 情景模拟表明,3种情景下珠江三角洲建设用地和林地均将增加、而耕地均呈减少趋势。但不同情景下模拟的土地利用格局也存在显著差异: 基准情景下,建设用地明显扩张且大幅侵占耕地。耕地保护情景下,耕地面积保持在合理水平,建设用地蔓延扩张趋势得到遏制,土地利用布局总体趋向合理。生态保护情景下,耕地、林地和水体得到较好保护,建设用地布局更为合理,土地利用可持续性明显提高。
为了了解黄河三角洲湿地景观类型演变最优模拟模型以及景观的变化趋势,本文采用1996、2006、2016年3期黄河三角洲分类影像,分别利用CA-Markov、LCM、2种模型叠加开展变化模拟。研究发现：① 在相同驱动力因子影响下,空间模拟上LCM比CA-Markov好,数量模拟上,CA-Markov比LCM更贴合,对于变化较大研究区,综合2种模型优势来模拟该湿地变化最佳;② 对于较强的人为、自然灾害干扰,会对模拟精度有影响。在LCM模型中,驱动力相同情况下,生成适宜性图像的转移子模型数量越多,模拟精度越高。对于CA-Markov模型,比例误差系数适宜的设置对数量模拟的精度也有提升;③ 在保持2006-2016年的变化趋势下,综合2种模型模拟的2026年自然湿地面积1252.69 km 2,人工湿地面积1265.00 km 2,非湿地面积924.51 km 2。从2026年黄河三角洲模拟的结果可看出,自然、非湿地的面积减少,人工湿地大量的增加并不断向浅海区域扩张。通过对黄河三角洲湿地变化进行预测分析,可为湿地资源的合理有效利用与管理等提供科学依据。
江河湖泊等陆表水体在工农业生产、气候调节、生态系统维持等方面扮演着至关重要的角色。在气候变化与人类活动的作用下,陆表水体的空间分布始终在发生着变化,因而对其进行快速精准的时空变化监测对水资源管理与保护、未来气候变化预测等有着重要的意义。遥感技术为大范围水体动态监测提供了全新的技术手段,特别是在当前地球大数据背景下,水体提取算法不断改进,遥感数据源急剧增加,但缺乏对算法和数据演化过程的系统整理。鉴于此,本文对现有水体提取算法与遥感数据进行了综合梳理,归纳了单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数与阈值法、支持向量机、随机森林、深度学习等常用算法的演变,以及遥感数据源由低（MODIS等）到中（Landsat等）和高（高分1/2号等）空间分辨率的发展过程,并在此基础上讨论了各算法与数据源在水体变化研究中的差异。此外,本文论述了数据处理平台由本地计算到高性能云计算平台（如谷歌地球引擎）的发展,云计算促进地表水变化研究由基于时间片段到基于时间序列连续过程分析的转变,以及云计算在大尺度范围的应用。最后,本文还对多源遥感数据融合与云计算平台的结合在地表水体连续变化监测中的应用进行了展望,并对不同类型水体提取的不确定性进行了讨论。
城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟（Future Land Use Simulation, FLUS）模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2005—2015年的城市扩张模拟结果显示,分区下的模拟精度（FoM=0.2329,提高了9%）明显高于未分区,说明不同分区在土地利用转化上存在空间差异,该模型能更有效地模拟城市土地利用变化。另外,本文构建了一种城市扩张预警指标评价体系,用于评估城市扩张的警情。根据在2005—2015基础上预测的2025—2045年土地利用变化结果,对珠江三角洲城市扩张进行多尺度预警分析。综合预警结果显示该区域大部分城市至2045年城市扩张警情将达到中警和重警,其中东莞警情一直维持在重警。由此,未来需要加强对珠三角城市扩张的宏观调控,以此来缓解未来城市扩张的警情。
长时间序列DMSP/OLS夜间稳定灯光影像数据集存在饱和像元大量积聚在城市中心区域及影像之间缺少可比性的问题,导致数据集在进行空间分析及时间对比研究时会受到限制。为解决上述2个问题,本文在现有研究的基础上提出了一种基于不变目标区域的中国稳定灯光影像分类校正方法。该方法对数据集中每一期中国区域稳定灯光影像进行了饱和及非饱和像元的分类。对饱和像元,选择北京等5个城市作为不变目标区域,选择不存在饱和像元的辐射校准的灯光影像作为参考,基于不变目标区域的非饱和像元之间的相关关系也同样适用于饱和像元的假设,对饱和像元进行了校正;同时,基于多期辐射校准的灯光影像之间存在的相互校准关系,对饱和校正后的饱和像元进行了相互校准。对于非饱和像元,选择了长沙等13个城市作为不变目标区域;根据稳定灯光影像中非饱和像元DN值总和随时间变化的总体趋势,确定了13期稳定灯光影像作为参考,其他多期影像基于不变目标区域中非饱和像元之间的相关关系进行了相互校准。为验证校正结果的准确性,多种相互校准和饱和校正方法被引入进行比较。本文提出的分类校正方法与另外2种相互校准方法相比对F10、F12和F14卫星影像校准效果更好,另外2种方法对F15和F16卫星影像的校准结果更好,3种方法总体上都实现了对数据集影像的相互校准且使校正后的影像具有了可比性。与经过植被指数校准后的城市夜间灯光指数（The Vegetation Adjusted NTL Urban Index,VANUI）相比,分类校正方法解决了饱和像元聚集于城市中心区域的问题,减弱了像元饱和程度,校正结果更接近辐射校准的灯光影像。此外,在中国城市水平上,分类校正的稳定灯光影像与GDP和电力消耗值的相关关系与其他2种相互校准方法相比也是相对较好的,能更客观合理地反映区域经济发展的差异。
全球开放DEM数据为数字地形分析提供了重要数据源。与已有的全球开放DEM数据相比,资源三号卫星具有更高的空间分辨率、更大的覆盖范围和更好的现势性。将资源三号卫星生成的DEM数据与全球开放DEM数据进行误差对比则为基于资源三号卫星的全球DEM数据研制提供科学依据。本文以山西省中部太原市为研究区,基于高精度激光点云数据生成DEM为参考数据,对资源三号卫星影像生成的DEM数据与全球典型的开放DEM数据（AW3D30、SRTM1和ASTER GDEM）的误差进行了对比分析,并获得了其在不同坡度等级下绝对误差与相对误差的平均值、平均绝对值、均方根值和标准偏差值。研究结果表明：① 4种DEM数据的误差分布均具有较好的对称性。同时,平均误差接近于0 m,SRTM1和ASTER GDEM数据更是如此。因此均方根误差值与标准偏差值近似一致;② 资源三号DEM具有最高的精度,误差最小（均方根误差4.6 m）。其次为AW3D30数据（均方根误差5.6 m）和SRTM1数据（均方根误差8.8 m）。ASTER GDEM数据误差最大（均方根误差12.6 m）,精度最差;③ 资源三号DEM、SRTM1和ASTER GDEM数据的误差均随坡度的变大而增大,而AW3D30数据误差随着坡度增加呈现先减小后增大的趋势。总体上,与其他3种DEM数据相比,资源三号DEM在所有坡度范围均具有最小的误差值。
交通大数据能够反映人类社会经济活动产生的位移与时空轨迹,不仅能够满足学者们在微观尺度更深入、更精细的研究粒度要求,而且能够为宏观尺度的研究提供广范围、多视角的连续性观测,其研究与发展为人文与经济地理学带来了新思路和新技术。本文以交通大数据的研究前沿为基础,梳理了区位论、时空行为、复杂网络、流空间等理论研究的发展方向,勾勒了“大数据时代”背景下人文与经济地理学的研究框架体系,探讨了新旧技术方法融合的可能性,并讨论了对各个分支学科相关研究的影响。接着,本文总结了交通大数据在人文与经济地理学的主要应用方向与趋势,主要包括出行即服务的交通规划理论与方法,“人工智能+大数据”的城市管理科学,大尺度交通流迁移的模拟,以及“流空间”与“场所空间”的多维度研究等。最后,本文指出了交通大数据应用在获取难度和数据有偏性等方面值得注意的问题并进行了展望。
地学信息图谱是陈述彭先生倡导的重要理论探索领域。本文根据先生的相关文献和论述,探讨了地学信息图谱思想的内涵,认为图谱是许多领域都采用的表达和分析的方法论,地学图谱是针对地学领域地学现象和过程的图谱,地学信息图谱则强调在地理信息系统支持下,通过定量地学信息（地学数据库）和地理计算实现的地学图谱,以期通过运用地学图形语言进行地理时空表达与分析,用于描述人与自然和谐相处的规律,反演它的过去,评估它的现状乃至预测它的未来。地学信息图谱思想的提出与陈述彭先生的职业生涯密切相关。他青年时期的坚实地理学基础,中年时期将综合地理和地图设计紧密结合的实践,晚年时期对遥感与地理信息系统的引领,促使他集一生在地理科学研究中的丰富理论、方法、技术成果积淀,开辟了这一探索性的地学研究新领域。地学信息图谱是陈述彭先生留给后来者的科学问题。为此,作者根据新近相关领域的研究进展,提出了未来可能的研究方向：全息地图的发展是地学信息图谱表达的重要基础,并有助于进一步发现新的地学现象和新的地学规律。遥感对地表信息的“谱”探知要以地理学“图”分析思想为支撑,它将最终回归于对复杂地表分布与内在发生机理等地理学核心问题的回答。地学信息图谱的认知以人地关系为中心,以实现从客观地理空间到虚拟空间的人地关系新认知构建一套认知理论。地学信息图谱的目标是辅助发现与利用新的地学知识,为实现自动化、智能化的地理知识图谱奠定理论与方法基础。
黄土侵蚀沟的地形表达是开展黄土沟谷侵蚀研究的基础工作,利用数字高程模型（DEM）定量描述侵蚀沟特征有助于研究侵蚀沟的形态变化和发育过程。基于DEM数据计算多种指标对黄土侵蚀沟特征进行描述是目前侵蚀沟研究中最为常用的方法。但是,受到格网DEM数据结构的限制,其计算结果会存在一定的不确定性。在侵蚀沟地形表达时,对形态特征的表达会受到DEM数据分辨率的影响,进而造成表达结果的不确定性。尤其在黄土高原地区,地形特征更为破碎,地形要素更为复杂,其表达结果受DEM分辨率的影响更为明显。本文以黄土高原典型样区为例,基于点云数据建立不同分辨率的DEM数据集,通过不同地形因子对侵蚀沟特征进行表达,分析DEM分辨率在黄土侵蚀沟形态特征表达时的不确定性。结果显示,分辨率的降低对主沟支沟比和纵比降等侵蚀沟形态特征因子产生了较大影响,且指标与分辨率多呈现线性变化关系。但是,随着侵蚀沟的横向扩张,DEM分辨率对其特征表达的影响逐渐被削弱。此外,在使用固定分析窗口进行侵蚀沟特征计算时,由于分辨率的降低,格网尺寸增大,其实际分析半径随之增大,使得计算范围内地表形态变化增加,导致沟谷切割深度随着分辨率的降低反而增加。同时,侵蚀沟主沟道区域受分辨率影响较小,沟头区域指标与分辨率的关系较弱。
西北农牧交错带生态环境脆弱,区位特殊性和生态重要性使其在我国社会经济发展和生态环境保护方面具有重要战略意义。通过对该区域进行土地利用优化配置,使有限的土地资源支撑起生态环境保护和经济发展的重任是本文的出发点。多目标遗传算法和FLUS模型的应用可以从多方面（数量结构、空间布局、综合效益）完善土地利用优化配置,为土地利用优化配置提供更多的选择方案。本文选用多目标遗传算法和FLUS模型对该区域进行2025年的土地利用变化模拟,通过设置自然发展、生态保护优先、经济发展优先、生态-经济均衡4种情景,探讨了如何在兼顾生态环境保护与社会经济发展的情况下进行土地利用的优化配置。结果表明,基于生态-经济均衡情景下的优化方案,土地利用类型的数量结构和空间布局更为合理,其综合效益优于另外3种情景。该情景在合理限制经济发展速度的前提下,使生态建设获得稳定发展,其经济效益较生态保护优先情景下增长了8.96%,生态效益较经济发展优先情景下增长了0.77%,在生态保护与经济发展2种目标之间达到平衡,为西北农牧交错带的土地利用规划提供了决策辅助。
地貌分类在指导人类建设活动的规模与布局中有着重要的意义。然而,传统的基于数字高程模型（DEM）的地貌分类方法使用的地形因子和考虑到的地貌特征往往比较单一。本文提出了一种基于流域单元的地貌分类方法,该方法考虑了流域单元的多方面特征,包括基本地形因子统计量、地形特征点线统计量、小流域特征和纹理特征。本研究首先基于DEM进行水文分析将研究区域划分成不同的小流域。然后利用数字地形分析提取29个不同方面的特征来表征流域的形态,并基于随机森林（RF）算法进行了特征选择和参数标定。RF是一种基于决策树算法的集成分类器,能有效地处理高维数据,分类精度高。最后选择训练集小流域对RF分类器进行训练,使用训练完成的分类器对整个研究区域的地貌进行分类,研究地貌分异的规律。该实验在我国陕北黄土高原典型黄土地貌区域的地貌分类中取得了较好的结果,结果表明不同的地貌之间存在明显的区域界线,特定的地貌类型在空间上表现出明显的聚集性。通过人工判读进行验证的分类精度达到了85%,Kappa系数为0.83。
地理信息科学与哲学、历史、文学、艺术、社会学、经济学、政治学、管理学等人文学与社会科学进行了全面的深度融合。一方面,地理信息科学领域的学者积极拓展研究领域,为人文学与社会科学领域的学者提供空间化、可视化的技术手段;另一方面,人文学与社会科学领域的学者积极学习和掌握地理信息技术,在研究中积极引入空间思维和空间可视化方法。同时,一些适用于人文学与社会科学研究者的开放平台、代码和工具不断涌现。本文在对空间综合人文学与社会科学的最新进展进行全面总结的基础上,探讨了空间人文学与社会科学研究的思路和框架,并分别对该框架各分支的研究进展进行了梳理和评述,包括：历史GIS,文学GIS,语言学GIS,GIS与哲学、人类动力学、人文地理学等;以及GIS与政治学及国际关系学,GIS与管理学、空间计量经济学、社会地理计算、空间社会网络与空间交互网络、犯罪地理学、健康地理与公共卫生学等。接着,本文对空间综合人文学与社会科学的研究方法进行了分析,包括：空间思维与空间计量、认知心理学与空间认知、空间可视化与虚拟地理分析、平台研发等。最后,对空间综合人文学与社会科学研究的关键问题和未来发展方向进行了展望。
随着遥感数据网、传感网、物联网和人工智能的发展,逐渐形成空天地海立体化、集成化和一体化的地理空间传感网。地理空间传感网感知资源呈现出多源、异构和分散的特征,面向多层次用户个性化、即时化和智能化应用需求,存在异构资源共享管理、多协议实时接入、时空无缝感知、自动化感知和精准预测等技术挑战。静态地理信息服务由于无法提供鲜活的地理信息,难以满足地理事件的综合监测、决策预警和聚焦应用需求,急需发展地理空间传感网融合服务技术和实时动态地理信息服务平台。本文围绕信息物理网环境下空天地海观测平台的观测高效共享和融合服务问题,提出了传感网观测共享信息模型和点面观测协同无缝重建模型,突破了观测在线接入、集成管理、星地融合、时空预测和聚焦服务等地理空间传感网融合服务关键技术,研制了包含“感—联—知—控”等功能的传感网时空信息网络感知服务系统GeoSensor,介绍了GeoSensor在流域、海洋和城市等典型应用。未来将进一步发展“人—水—城”智能感知认知理论,突破“空天地海人”群智感知、空间智能和认知服务技术,开展长江经济带应用。
可达性是在空间分布格局、设施约束等综合条件下的空间决策问题,等时线模型为该决策分析可提供方法支持,它是以时间地理为框架,用时间成本来衡量时空可达性的重要模型。面向兴趣点（Point of Interest, POI）可达性分析通常包括2种形式：① 基于“供给”角度从特定POI出发的服务可达分析;② 基于“需求”角度从任意空间位置出发获得最近服务的便利度分析。目前的研究从“供给”角度探求特定POI的服务范围居多,对“需求”角度的等时线分析关注不够。本研究针对这一缺陷,开展面向服务需求的兴趣点可达性等时线分析,考察任意位置达到某类服务设施最近点的时间代价。在几何度量方法上,本研究利用了网络空间Voronoi图模型,与传统欧氏空间Voronoi图相比,本方法顾及了街道网络对空间通达的直接影响。本研究发现了等时线的形态、坡度等特征能够反映POI的疏密分布和道路网的通达性。
