在我国高密度城区和人口老龄化发展背景下，加强城市口袋公园设计与建设研究不仅必要而且紧迫。本文运用CiteSpace，并结合文献综述、技术分析等方法对2000—2022年我国城市口袋公园研究进行聚类分析及文献综合分析，结果表明：当前该领域的研究热点包括口袋公园、街旁绿地、景观设计、袖珍公园、公共空间、风景园林、微绿地、街头绿地、设计策略、规划设计等；口袋公园研究进展分为基础研究（2000—2006年）、稳步推进（2007—2018年）和快速发展（2019—2022年） 3个阶段；其研究重点包括基础性研究、规划设计研究和评价研究。未来我国城市口袋公园研究的发展方向包括：多个口袋公园协同组群布局及单个口袋公园内部空间布局优化、景观设施布局优化、植物配置与优化研究；以环境行为学和环境心理学为理论基础，基于居民行为特征和心理需求的口袋公园适老性、适幼性、无障碍、人性化等方面的研究；综合运用建筑环境理论、遥感技术（RS）和地理信息系统（GIS）技术，对口袋公园与所在地区自然环境效应耦合关系进行系统性研究；口袋公园设计导则、建设和运维标准范式等的规范性研究；口袋公园设计的数字化和运维管理的智能化研究，以及在此基础上的口袋公园评价体系、评价方法、统计分析研究等。

随着科学技术的发展与推动，网络空间与人们的日常生活深度融合，已经成为人类活动新的空间形态。网络空间与现实空间有区别、有联系，具有鲜明的地理学特征，地理学的时空关系仍然是网络空间不可或缺的关键要素。因此，将地理学思想应用于网络空间认知，对于刻画网络空间态势、维护网络空间安全具有重要意义。本文回顾了网络空间的产生与发展，剖析了网络空间的基本结构与特征，针对网络空间特征的不同观点，分析了网络空间的地理学属性。从地理学三大定律的视角出发，本文探讨了如何运用地理学思维和地理信息科学的方法描述网络空间，并以网络空间可视化表达、网络空间地理图谱构建与网络空间行为智能分析为例，说明了如何应用地理学思维进行网络空间的分析和研究。探索网络空间的地理学属性与地理学思维，并将地理学技术应用于网络空间防护，可以为网络空间安全综合治理提供新的视角与维度，从而促进新时代网络空间认知水平与治理能力的提升。

雷达卫星能够穿透云雾，全天时、全天候获取洪涝灾害期间地面的水体信息，被广泛应用于洪水检测。本文从合成孔径雷达（SAR）卫星数据源、洪水检测方法、辅助信息在洪水检测中的应用、精度评价、SAR洪水检测的挑战与发展方向六个方面，总结分析了国内外SAR影像洪水检测领域的研究进展。首先重点梳理了基于阈值分割、分类器和变化检测等洪水检测方法，发现阈值法计算速度快、应用广泛，分类器法可以充分发挥主观性和客观性，变化检测法可有效限制过度检测与影像几何误差。接着分析了光学遥感影像、地形、纹理、水文、土地覆盖/利用等辅助信息在洪水检测中的应用，发现SAR影像结合辅助数据进行洪水检测成为研究热点。然后综合洪水遥感检测的应用需求和SAR水体信息提取技术发展历程，分析了洪水检测在影像数据源、预处理、检测算法及精度验证等方面面临的挑战及原因，总结出目前SAR洪水检测的发展方向：即SAR洪水检测辅助信息的广泛应用、同一SAR影像洪水的差异化识别和基于SAR影像的洪水概率制图等。

随着信息技术在旅游领域的广泛应用，旅游信息科学的重要性逐渐凸显。为系统概括旅游信息科学的发展现状，本文对2011—2022年国内外旅游信息科学领域的研究文献进行了搜集和整理，综合运用文献分析法、LDA主题模型等探讨了多学科交叉融合背景下旅游信息科学的文献概况和研究进展。研究发现：近12年来，旅游信息科学的研究呈现快速增长的趋势，引起了国内外旅游学、地理科学、环境科学与生态学、计算机科学等多个学科领域的关注。较之国内，近几年国际上在该领域的研究进展更为显著，中国学者在其中扮演了重要角色。旅游信息科学研究所采用的研究方法和理论呈现出明显的学科交叉特征，地理科学的空间理论、新闻传播学的关系理论以及行为学和心理学的决策理论等多学科理论的引入，无线传感器网络、数据挖掘、API接口等数据获取方式的革新以及实证研究、模型算法、数理统计与计量分析等多种研究方法的综合应用，创新了旅游信息科学的研究思路；研究内容不断更新，围绕地理信息、数据挖掘、网络通信等多元化技术在旅游领域内的推广展开，注重对旅游信息时空演变规律、旅游数据挖掘与预测、旅游信息行为特征以及旅游信息技术创新应用等核心主题的探索。结合目前旅游信息科学存在的国内外研究合作交流不充分、理论研究与实践应用不平衡、数据方法和技术运用不灵活、研究内容创新性与实践性不足等问题，提出旅游信息科学应加快国际前沿研究的本土化进程、侧重对基础理论和概念的梳理与探讨、强调多元技术和方法的集成式应用、加强学科间的互动交流与应用研究。

监测地球辐射能量收支的时空变化有助于增进我们对全球气候变化的理解。地球反射的短波辐射与发射的长波辐射是地球系统与外界进行能量交换的重要组成部分，也是地球辐射收支观测的主要参量。地球辐射探测仪是探测大气层顶辐射收支能量平衡参数的专用仪器。地球目标方向订正模型（Angular Distribution Models, ADMs）专指校正大气层顶地球-大气系统目标辐射各向异性的一系列非均匀因子，它是将卫星或月基观测的地球目标反射及发射宽波段辐亮度转换为辐射通量的有效途径。ADMs模型构建和算法优化直接影响基于空间观测推算地球辐射收支的最终解算精度。本文围绕地球辐射ADMs模型展开，回顾了过去几十年来ADMs模型的发展历程，着重介绍了目前应用于Terra与Aqua卫星的云与地球辐射能量系统（Clouds and the Earth's Radiant Energy System, CERES）的业务化ADMs模型，分析了地球静止卫星与月基对地观测在地球辐射ADMs模型中的优势、问题与潜力。基于上述综述与分析，讨论星载与月基地球辐射ADMs模型进一步优化的决定因素。

随着大数据时代的到来，地理信息系统（GIS）的时空范畴、信息内容和应用场景都得到了前所未有的扩展，地理信息系统需要由例外处理的被动适应方式，转变为内核支持的主动扩展方式，将地理信息系统扩展为新一代时空信息系统。本文在分析地理信息系统本质是以地图数据模型为核心的信息系统的基础上，从研究对象、基本原理和技术方法3个方面总结梳理了地理信息系统研究范式，并分析阐述了时空信息扩展对地理信息系统研究范式的新要求。其次，在分析全空间信息系统（PSIS）认知模型与多粒度时空对象数据模型的基础上，归纳出全空间信息系统基于时空实体的理论与技术路线，并总结其在多个领域的实践与应用。然后，系统分析了全空间信息系统对地理信息系统研究对象、基本原理和技术方法的具体扩展方式，提出全空间信息系统研究范式。最后，总结梳理了全空间信息系统研究范式的基本内容，并与地理信息系统研究范式进行了核心内容的分析对比，展望了地理信息系统研究范式进阶将带来的影响和变化。

地理学正在经历“剧变”时代，愈发强调决策支持。地理决策过程中往往涉及众多因素，需要通盘考量不同因素、权衡利弊，并提出最优方案，是典型的多目标优化过程。数学领域的多目标优化算法因而在地理决策中具有广阔的应用潜力和重要意义，其最新进展是地理学中新方法、新工具的重要来源。本文综述了多目标优化领域最前沿、最流行的算法代表“非支配排序遗传系列算法”（Nondominated Sorting Genetic Algorithms， NSGAs），对其三代不同算法的原理、适用性进行对比，并综述了这些算法在地理决策领域的应用现状、改进方法、问题与局限。研究发现：在三代算法中，NSGA-II因其在计算复杂性和使用场景方面的优势在地理决策中最为流行；NSGA-III对建模要求较高，尚未得到广泛关注。在地理决策的各领域中，水资源管理领域是NSGA算法应用最多、最成熟的领域，该领域的问题建模和在NSGA算法中融入局部搜索的经验值得其它领域借鉴和推广；土地利用规划领域提出了较多的NSGA改进算法，为更好地融合NSGA算法进行地理决策树立了典范。未来研究中，可通过凝练行业共性问题、构建通用优化模型降低NSGA算法的应用门槛。建议通过深入结合局部搜索的方式提升NSGA算法的收敛速度，同时建议在地理过程模拟中深入融合NSGA等多目标优化算法。

多尺度表达是地理空间数据的重要研究内容之一。本文从地理空间数据管理、地理空间数据尺度变换以及地图多尺度表达3个方面对地理空间数据的多尺度表达研究现状进行归纳和总结，对研究成果进行系统分析与展望。主要分析包括：① 在地理空间数据管理的多尺度数据库与多尺度空间索引方面，多库多版本、一库多版本和一库一版本数据库能够帮助多尺度表达方法构建较好的数据支撑，层次化的多尺度空间索引也是主流的多尺度数据库构建结构。但目前多尺度数据库与多尺度空间索引方法还不具备解决不同层次数据的集成与匹配能力，对不同尺度数据进行实时一致性调整的能力不足；② 在地理空间数据多尺度变换方面，地图自动综合能够较好地与人工智能技术相结合，但由于知识获取的限制，距离实现完全自动综合仍有一段距离；且当前智能化的自动综合研究相关成果主要用于辅助决策，对综合知识的自主学习有待进一步研究；目前多数研究是基于离散的尺度变换模式，对连续尺度变换能力不足；且缺乏强有力的质量控制机制，自动尺度变换结果存在较大的不确定性；③ 在地图多尺度表达方面，地图数据类型多源、种类丰富且使用灵活，多尺度显示的复杂性较高，当前地图可视化对地理信息中隐藏的现象与规律有待进一步挖掘。最后，从智能化自动综合方法、连续多尺度表达模型、深度学习与制图综合及“新”时代多尺度表达等方面对未来发展进行了展望。

构建自然灾害综合风险防范信息服务业务技术体系是支撑新时代防灾减灾救灾工作的必然要求。文章聚焦全链条、多主体、多灾种综合风险防范信息服务需求，建立了自然灾害综合风险防范信息服务的技术体系框架，构建了涵盖常态减灾和灾前预防、灾中救援、灾后恢复重建等非常态救灾全过程的综合风险防范信息服务产品体系，建立了信息产品开发、行业数据协同、网络大数据挖掘、信息服务平台集成等方面的关键技术。其中，信息产品体系构建从灾害管理过程、主要业务类型和工作任务方面进行三级分类。信息产品开发方面研发了基于致灾、灾情、救灾3类标准灾害信息要素的灾害信息产品制作、表达和动态定制技术；行业数据协同方面研发了双向自适应的部门微服务数据共享新机制及多部门多源异构数据接入、融合处理技术；网络大数据挖掘领域研发了基于网页、移动通信、社交网络、物联网等网络大数据的致灾、灾情、救灾要素信息挖掘与融合分析技术；信息服务集成平台搭建领域研发了基于云服务架构的时空分布式大数据管理、业务工具模型集成、“云+端”多渠道信息服务技术。该技术体系解决灾害信息服务时效性不高、完备性不足等问题，为开辟与政府部门统计并行的灾害信息数据获取新途径提供了技术支撑。

区分地理实体最直接有效的方式在于对其界线作出划定。目前,黄土高原地貌类型界线划定多是在分类基础上按照分类界线、自然区划界线来界定。基于不同数据源及其表达方式,本文追踪前人对黄土高原地貌类型界线划定的研究进展,从形态成因的地貌分类、数字地貌分类等分类体系中总结了黄土地貌类型界线的内涵,分析了基于自然语言和数字环境下定量描述的优缺点和存在的问题;并梳理了黄土地貌类型界线的表示方法以及基于数字地形分析技术的地貌类型定量识别及其划分方法;从地貌界线确定与分类体系的关系、地貌界线划定的理论与方法参考、地貌界线划定的尺度效应3个方面对地貌类型界线做出了讨论分析与展望,以期为黄土地貌区划的相关理论研究提供背景基础,为当地实践工作等提供理论依据和支撑。

六大经济走廊是“一带一路”倡议的战略支柱,该区域横跨亚、欧、非大陆,涉及国家众多,地理条件千差万别,资源环境本底复杂。通过对沿线区域资源环境信息进行系统性、全面性的揭示,能够为科学推进“一带一路”倡议实施提供至关重要的决策支持作用。本文提出了面向协同创新的“一带一路”空间信息服务系统框架,综述了“一带一路”经济走廊地区在资源环境信息开发利用进展,具体包括资源环境格局与时空演变、联合国可持续发展目标监测与评价、防灾减灾知识服务关键技术应用、资源环境信息集成与共享、新冠疫情对经济社会发展影响,进而展望了其发展趋势和潜在的研究方向,为“一带一路”经济走廊的可持续发展提供决策支持。

运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战：① 高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;② 国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③ 对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④ 从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。

热辐射方向性是指从不同方向观测同一目标地物时,测得的热辐射值各异的现象,通常体现为方向性辐亮度或亮温各异。随着高空间分辨率遥感数据的出现,面对高精度地表温度产品的需求,热辐射方向性效应不可忽视,如今已成为热红外遥感重点关注的问题之一。对于物质组成不均一、几何结构复杂的城市地表来说,热辐射方向性尤为显著。本文整理、分析了在城市地区开展的一系列热辐射方向性观测试验和正演模型,其中也包括一些对地表温度真值的有益探索;并对城市热辐射方向性强度的影响因素进行了归纳,包括观测季节与时间、地表几何结构、材料自身的物理属性、观测角度、视场角等,这些因素会使热辐射方向性的强度呈现出一定的时空规律性。最后,针对提高城市地表温度的反演精度、如何更好地开展城市热辐射方向性研究提出了5点展望。

泛北极地区位于北半球高纬度地区,主要属于低温限制型生态系统,因而泛北极地区植被对全球变暖敏感。要明确泛北极地区陆地生态系统对全球变暖响应过程和机理,就需要高精度的植被类型分类数据作为基础资料。但是,目前泛北极地区植被数据的结果还不完善。为更好地认识泛北极地区植被类型分类的现状、发展历史和未来研究方向,本文综述了泛北极地区植被类型制图的数据来源、植被类型划分方法和植被类型制图研究方法。总体而言,泛北极地区的植被调查从20世纪20年代就陆续开展,目前部分区域尺度上的地表覆盖类型的结果,但具体的植被类型制图工作还存在一系列难题。主要原因包括植被野外调查实测数据较少和分布不均、植被类型分类标准不一、苔原植被群落的异质性大、制图技术和分类算法优化困难等。因此,在下一步泛北极植被类型制图工作中,需要制定标准化分类策略,规范数据获取及数据库的整理工作,并发展新的制图方法,从而促进植被类型制图研究工作。

国土空间开发适宜性评价既是长期人地关系优化调控研究领域的重要研究内容,也是当前各层级国土空间规划编制的重要基础工作。该文运用文献调研、总结、对比分析等方法,围绕国土空间开发适宜性评价的概念内涵、演进历程、评价方法以及技术手段等方面进行综述,指出现有研究存在的不足与仍需深入研究的领域和方向。主要结论如下：① 当前国土空间开发适宜性评价已具有较为丰富的研究案例,但对国土空间开发的多目标协同评价关注不够,评价指标体系的精细化程度不足,多尺度综合研究存在短板;基础信息数据尚难满足全域、全要素、全时相的评价要求;地球信息技术支撑“智慧评价”的能力不足;② 未来应进一步加强国土空间开发适宜性评价基础理论研究,深化对评价内涵的理论认知,构建指标独立、系统高效的评价体系;丰富多尺度适宜性评价案例,重视区域发展定位,关注区域发展的特殊需求和产业优势,提升评价指标体系的精细化水平;紧跟“智慧社会”建设步伐,加强地球信息技术与物联网、大数据、云计算等新兴技术的融合应用,促进国土空间多源大数据的制定与适宜性评价体系的有效衔接,为实现“智慧评价”提供有力的技术支撑。

船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。

青藏高原作为地球第三极增温明显,相关研究多集中于青藏高原冰雪动态,很少关注冰雪消融后岩漠的变化。岩漠通过地气相互作用影响着全球气候变化的区域差异。本文通过梳理青藏高原冰雪、冰雪消融区、岩漠动态变化遥感监测方法体系,着重分析了各遥感数据来源及提取方法的优缺点和适用性,并对基于遥感技术条件下青藏高原冰雪动态监测、冰雪消融区岩漠动态变化监测的数据来源、研究方法与技术进行了总结。目前,青藏高原冰雪动态变化遥感监测数据来源多样、研究方法成熟,而冰雪消融区岩漠动态变化遥感监测尚未形成系统研究。在人为干扰不明显背景下,青藏高原冰雪消融区岩漠的动态变化,在一定程度上也可作为对冰雪变化遥感监测的补充。

土壤水分是连接地表水循环和能量循环的关键参量,精确获取该参量对于理解气候变化、地表水文过程、地气间能量交换机理等具有重要意义。微波遥感由于其较为合适的探测深度和坚实的理论基础在观测地表浅层土壤水分上具有很大优势,结合反演方法可以获取空间连续的土壤水分含量,有助于更加客观认知土壤水分的时空演变机理。随着微波遥感数据的不断丰富,多种微波遥感土壤水分反演方法相继涌现,为了更好地了解其发展和趋势,本文总结了当前土壤水分微波反演常用的卫星遥感数据并分析其发展趋势,后从主动微波反演、被动微波反演和多源协同反演3个方面梳理了各类土壤水分微波反演方法的原理、发展和优缺点,最终总结出目前微波遥感土壤水分反演方法的发展趋势：即土壤水分微波反演方法的时空普适性逐渐增强、面向高时空分辨率的土壤水分微波协同反演方法快速发展以及土壤水分微波反演方法的智能化水平不断提高。

从救济式扶贫到精准扶贫,中国通过不断地探索和实践,走出了一条中国特色社会主义减贫道路,实现了农村贫困人口大幅减少,贫困地区面貌明显改善,脱贫攻坚取得历史性重大成就。很长时间,贫困地区的社会经济和资源环境监测都是建立在各类统计资料,统计报表,纸质档案等的基础之上,以行政单元为基础,缺乏有效、准确的空间位置信息。随着遥感和地理信息系统等地球信息科学技术的不断发展,其对空间信息高效地捕捉和计算能力,极大地提升了新时期扶贫开发工作的效率和决策支持水平。本文系统地阐述了地球信息科学在中国减贫中所发挥的作用,具体来说,主要集中在4个方面：① 多源地理空间数据在贫困地区自然资源和生态环境监测评估中的应用;② 贫困地区灾害监测,预警和管理;③ 基于地理空间数据的致贫因素分析和贫困预测;④ 依据精准扶贫工作机制建立精准扶贫决策支持系统。随着2020年中国消除绝对贫困目标的实现,地球信息科学服务于中国减贫的工作将主要集中在建立返贫监测和帮扶机制,以及向缓解发展不平衡、不充分的相对贫困转变。同时,乡村振兴作为下一步中国农村长期的工作重点,使用地球信息科学技术促进乡村基础信息化建设,促进地球信息科学服务和农业农村发展深度融合也将成为趋势。

自然资源大数据及其处理技术应用能够为自然资源研究与管理,特别是揭示自然资源系统要素、结构与关联研究提供基础支撑,为资源科学发展提供新思路、新方法和新技术。本文试图厘清自然资源大数据的概念、主要特征和发展趋势,分析自然资源大数据对于国民经济与社会发展的重要现实意义。自然资源大数据建设既是自然资源信息化的重要组成部分,也是提高自然资源产业及整个社会经济效率、完善自然资源治理结构和提升自然资源治理能力现代化的新手段。本文在地球系统科学体系下,构建了自然资源大数据应用研究的知识框架,基于“一图一网一平台”结构,提出建立空天地一体化自然资源大数据库和“生产-生活-生态”应用框架,探讨建立基于自然资源数据收集、处理与应用的结构体系,并以此技术框架分析了自然资源大数据应用研究的学科前沿进展和发展趋势。