地理知识在虚拟地理环境（Virtual Geographic Environments,VGE）的科研与应用中发挥着极为重要的作用。现有地理知识工程研究整体处于初步探索阶段,且尚未在虚拟地理环境中展开。作为新一代GIS研究的科学方法和技术,虚拟地理环境具有典型的多领域、多协同、多交互、多模型及多感知的特点,但还亟需系统深入地了解VGE地理知识工程的特点、机理及关键技术。本文首先综述了国内外现有知识工程及地理知识工程研究现状,进而提出了VGE地理知识及VGE知识工程的概念和定义。在此基础上,本文分析了VGE地理知识有别于通用知识的特点,并提出了VGE地理知识的分类。最后,针对VGE地理知识工程的构建阐述了需解决的关键问题。本文基于VGE知识工程的初步探索,尝试为智能虚拟地理环境系统的构建提供理论基础,以促进虚拟地理环境中地理知识的快速转换和融合,为解决地理科学“数据丰富但知识贫乏”的问题提供一个可行的研究方向。
近年来,随着Web 2.0和具有位置感知能力的移动计算设备的普及应用,带来了大量含有时空语义的地理大数据。在这个背景下,以地图厂商人工方式和半自动方式更新地名地址库为基础的传统地理编码服务,已难以满足新的应用需求。本文提出一种地理大数据驱动的自适应地理编码引擎的构建思路和方法,通过引入实时计算和流式计算平台Storm,实现对网络中的多源地理大数据的爬取与实时处理,加速地名地址库及相关资源的生成与更新过程,并给出了相适应的地理编码匹配方法。在实时流式计算框架基础上,通过JTS Topology Suite实现流式并行的空间操作,设计并实现了基于Storm的地理编码引擎原型系统,满足多源地理大数据的高效处理和地理编码要求。实验结果表明,该引擎通过实时流式处理可加速地址库的扩充与更新过程,并且利用地址库持续更新的方法,提升了地理编码的匹配率和定位准确度。
随着信息获取技术的快速发展,地理信息数据每天以TB级的数量增加。三维城市模型数据作为三维GIS的重要内容,在数字城市和智慧城市建设过程中发挥重要作用。由于三维城市模型数据结构复杂,其数据量具有海量性,因此,高效地对三维城市模型进行划分及存储,以满足数据的长效管理及三维GIS系统的快速可视化数据调度和空间辅助决策需求,成为近年的研究热点。以往的数据划分方法导致划分区域在数据调度中变化频繁,使数据更新和管理变得困难,需寻找一种更为稳定且具有普适性的数据划分方法。本文分析了现有三维城市模型数据划分方法的不足,提出了基于拓扑关系模型的大比例尺图幅划分方法,并对划分后三维模型数据进行统一命名编码;借助非关系数据库MongoDB强大的海量数据组织及高效的多并发访问功能,构建了MongoDB分片集群服务器;对三维城市模型数据进行了单元划分,并采用规则建模软件City Engine进行建模,得到三维城市模型,借助非关系数据库软件MongoDB进行数据存储实验。结果表明,基于拓扑关系模型的大比例尺图幅划分方法适用于三维城市模型数据划分,划分后数据的存储效率明显提高,MongoDB数据库的多并发访问效率具有良好的稳定性。
散乱点云数据具有数据量大（海量性）、数据表达精细（高空间分辨率）、空间三维点之间无拓扑关系（散乱性）等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理（如去噪、配准、分割等）。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的查询索引机制,很难实现数据自动处理。因此,如何进行数据的组织和索引,以提高后续邻域检索和查询等操作的速度,是目前点云数据处理中的一个研究热点。针对现有点云数据采用的空间索引方式的优缺点,本文提出了一种多级格网和KD树混合的空间索引,该索引提出变分辨率格网索引与KD树的混合索引模式,简称MultiGrid-KD树索引。该方法在保持网格索引算法实现简单查询效率高等优点的同时,解决了单一分辨率数据冗余的问题。以故宫太和殿的点云数据为例,对本文提出的MultiGrid-KD树索引算法和KD树、八叉树等经典算法做对比。结果表明,本文索引方法在最邻近点查询以及四邻域查询的效率上均优于KD树,以及八叉树索引。
针对室内空间特点以及人类对室内位置服务的迫切需求,探讨了适合室内空间语义查询的方法。基于全息位置地图室内空间本体模型,描述室内空间对象及与之相关的人、事的属性信息及其关系,以室内空间本体概念及其属性作为查询原语,增加查询函数实现室内特有的空间关系（如“对面”、“楼上”和“楼下”等）的计算与查询,扩展了SPARQL查询语言基本语法。设计了室内本体查询语言IndoorSPARQL,开发自定义查询语言解析器,初步实现了顾及空间计算的室内空间语义查询。最后,利用Protégé本体建模工具对试验区进行本体实例建模,采用自定义查询语言IndoorSPARQL进行室内语义查询,并将结果可视化。实验结果表明,基于自定义语言IndoorSPARQL的查询方法可有效地支持顾及室内空间计算的复杂语义查询。
地统计面插值算法在空间统计分析中有广泛应用,其目的是通过一组面要素的某已知属性值估算另一组面要素的属性值。地统计面插值算法多是基于克里金（Kriging）插值及其衍生算法。克里金插值算法考虑属性在空间位置上的变异性,需计算要素之间的协方差,是典型的计算密集型算法。本文分析了基于克里金插值的地统计算法计算过程,该算法中面要素间协方差计算相互独立,可作为并行计算单元划分。另外,面要素间协方差计算可使用快速傅里叶变换（FFT）快速计算,而FFT是一种非常适合并行处理的计算密集型算法。本文根据算法特征设计了基于异构集群计算的并行算法,并使用MPI+CUDA实现了该算法。实验结果表明,本文实现的算法比使用MPI实现的CPU集群的算法有更好的性能,具备良好的可扩展性,并且随着插值精度提高表现出更好的性能。
受地理过程的动态随机性影响,时序空间数据建模普遍存在先验知识缺乏与模型参数设置问题,导致单一模型难以有效地反映地理系统的整体运行状态。本文提出了一个普适性的集成学习框架,设计了基于异态集成学习的层叠泛化模型,按照组合模型最大化减小原始预测误差原则改进了层叠泛化模型平均输出的混合策略,并基于error-ambiguity decomposition对提出的层叠泛化模型的有效性进行了数学证明。基于北京市交通路网通行状态数据的实验结果表明,层叠泛化模型的均方根误差与平均绝对误差均小于单一模型;平均绝对误差方差均小于基于数理统计的混合模型,验证了层叠泛化模型在时序空间数据预测方面的优越性。
二维矢量符号是二维地图的重要组成部分。如何将二维矢量符号准确地贴合渲染在三维地形模型表面是地理信息科学的研究热点之一。针对线状矢量要素（简单线和周期线）中现有方法存在的周期线周期分布不均、渲染精度低、性能受地形模型复杂度影响大、矢量要素与地表贴合不紧密等问题,本文提出了一种基于屏幕像素进行投影反算的渲染方法,以及基于地表延伸长度的周期判断方法。该方法通过预处理计算线要素贴合在地表的真实长度,并将线要素按其实际宽度进行面域化处理;实时计算每个屏幕像素在二维矢量平面内的覆盖范围,通过该范围与矢量面域的位置关系筛选位于其内部的像素;进一步通过线的实际长度进行周期判断以确定像素色彩值。整个过程通过CPU-GPU并行异构计算模型实现,提高了场景交互性能。实验表明,本方法具有周期分布均匀、渲染精度高、贴合结果真实准确和性能不受地形模型影响等优点。
传统地图符号视觉参量研究,主要是对地图颜色、形状、尺寸、方向等进行分析。本文通过眼动跟踪三维地图认知实验与眼动参数解析,建构了视场角和观察角度对于三维地图有效性和效率影响的评价指标体系,定量分析了2个参量对三维地图视觉信息加工的影响。实验结果表明：视场角对三维地图中垂直方向信息提取的有效性和实体形状信息提取的有效性影响显著;对实体间角度信息提取的效率影响边缘显著,而对垂直方向信息提取的效率、水平方向信息提取的有效性和效率、实体间角度信息提取的有效性、形状信息提取的效率影响不显著;观察角度对垂直方向信息、水平方向信息,以及实体间角度信息感知的效率和有效性的影响都不显著,但对实体形状信息感知的效率和有效性均有显著影响。该研究适用于三维地图适人化设计、表达与自动理解。
准实时监测城市发展、掌握城市土地利用类型是日趋科学化、合理化进行城市规划的基本要求。随着信息通信技术、移动互联网技术、位置服务等的发展,海量的手机数据、浮动车数据、公交卡数据、社交网络数据等在内的人类时空活动信息为从“人”的角度动态实时感知城市土地利用、空间结构提供了可能。本文以深圳市为例,基于百万名QQ用户2013年的电子足迹数据,提出了不同类型的人类时空活动指数,以建立人类活动与城市地物间的对应关系;借鉴遥感影像不同波段记录各类地物在特定波谱区间辐射值的思想,生成各类人类时空活动指数波段图;并利用最大似然法对该“类高光谱影像”进行城市土地监督分类,获取城市的土地利用图。通过与深圳市规划图的对比验证,全体分类精度为72%。相较于传统基于“物”的遥感探测手段,基于“人”的城市感知更能反映城市内部相同地类的发展差异性。
根据卡尔曼滤波理论以及抗差理论,本文推导出了相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波模型,其对观测值中含有粗差有良好的抗差性。通过对含有粗差的变形监测数据分析,与相邻历元误差相关的卡尔曼滤波模型进行比较,采用本文构造的抗差卡尔曼滤波模型处理数据,无论是否有粗差存在观测值里,变形计算结果与实际结果大体一致,粗差对计算结果的影响不敏感。在对变形监测数据分析时,可得出卡尔曼滤波方法估计的状态向量,没有寄存大量的以往观测数据,而是使用最近的观测数据,经过不断的预测和改正,把新的状态展示在系统中。
本文基于投入产出表的主成分分析和企业空间分布数据的聚类分析,从产业功能联系和空间联系角度辨识长江三角洲地区主要的制造业集群,并从企业、产业、区域3个维度刻画和比较不同类型制造业集群的空间组织特征。研究表明,长江三角洲地区存在冶金及装备、电子信息、纺织及服装等12个垂直联系紧密的制造业群组,并高度集聚于沿沪宁线、沪杭线、杭甬线的“Z”字形区域。冶金及装备、电子信息和纺织及服装3个制造集群分别呈现轮辐式、卫星式和马歇尔式产业集群组织方式。上海和江苏的制造业集群在集群规模、大型企业占比、外资企业占比等方面,要明显高于浙江的制造业集群。
多源、多尺度遥感影像为研究不同尺度的地表变化提供了丰富的数据。但其在作比较研究时,通常会涉及空间尺度统一问题,当多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时,其空间尺度统一相对困难。为此,本文针对多源、多尺度遥感影像间尺度比较时所涉及的空间尺度转换问题,提出了最大公约数的空间尺度转换算法,并以IKONOS多光谱影像为数据源,采用若干商业软件和本文所提算法进行空间尺度转换比较实验;同时,利用均值、标准差和相关系数等6个评价指标对空间尺度变换后的影像进行定量评价。结果表明,本文提出的空间尺度转换方法对原始影像的光谱信息等特征具有很好的保真性,简单易行,可实现遥感影像任意空间尺度的转换,解决了多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时的空间尺度转换问题。
面对迅速增长的资源三号测绘卫星的遥感影像,如何将其快速处理为影像底图,是实现资源三号测绘卫星影像快速信息服务的关键技术之一。本文针对使用传统影像处理方式进行资源三号测绘卫星底图生产时所面临的不足,采用ESRI公司最新的影像技术（包括区域网平差、镶嵌数据集、实时处理和影像服务等特性）,设计了一种基于ArcGIS的资源三号测绘卫星影像底图快速处理方案。通过实验数据的分析,本文提出的方案解决了传统影像处理中存在的问题,其处理时间只需传统方式的1/7,存储空间占用是传统方式的1/26,适用于大规模资源三号测绘卫星影像的底图生产,为资源三号测绘卫星数据快速处理、共享服务和应用提供支撑。
地震烈度是地震引起的地面震动及其影响强弱程度的度量。地震烈度在地震区划、建筑物与生命线工程抗震设计、灾害防御等方面具有广泛的应用。震后评定的地震烈度图是地震应急救援、恢复重建等的主要依据之一,因此,震后快速确定地震烈度具有重要救灾与减灾意义。本文在论述地震应急及其对遥感应用需求的基础上,回顾了遥感技术及其在地震应急研究与应用中的发展历程,概述了中国地震应急遥感应用的基本思路、地震灾害和地震烈度遥感定量评估方法,展示了该方法在巴楚-伽师地震、汶川地震、玉树地震、芦山地震、鲁甸地震等震后实际应急应用效果。最后,指出了目前震害遥感定量评估中存在的问题,并展望了未来震害遥感定量评估研究与应用。
高光谱遥感技术找矿应用是当前遥感地质领域研究的前缘和热点,国内外都在积极进行探索。本文利用核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室的航空高光谱遥感成像系统（CASI/SASI/TASI）,采用甘肃柳园-方山口地区获取的高空间分辨率的高光谱遥感数据,开展了航空高光谱遥感金矿床定位模型及找矿应用研究。提出了航空高光谱遥感金矿床定位模型的构建思路,强调将目标（蚀变矿物及其组合）与背景（控制要素和成矿环境）相结合,而不是以往只重视蚀变信息,而忽视蚀变所处的地质环境;开拓出“矿床尺度的矿物精细填图技术”,并建立了工作流程,解决了建模的技术关键,明显提高了航空高光谱遥感技术在矿床范围内的填图效果。在此基础上,选择柳园-方山口地区5个各具特色的金矿床,构建了不同于其他地质勘查技术建立的5个矿床定位模式,属航空高光谱遥感矿床定位模式,为该区的高光谱遥感模式找矿奠定了基础。经对5个定位模式共性的地质分析,探讨了金矿床的形成过程,对该区的金矿床形成机理,从高光谱研究角度提出了新看法。运用所建立的定位模型,结合确立的金矿评价准则,开展了模式找矿工作,结果在柳园-方山口地区前人不知的盲区发现了3处值得进行深部探索的成矿有利地段,取得了明显的找矿效果。实践表明,航空高光谱遥感金矿床定位模型研究具有重要的理论意义和找矿价值。
本文以重庆涪陵区为研究区域,选取坡度、坡向、累计汇水面积、地层岩性、水域、降雨量、植被和土地利用分类8个影响因子,提取高分一号遥感数据（2013.12.24）动态影响因子,引入信息量模型,分别计算上述影响因子对应的信息量,对该时期示范区的地质灾害危险性进行评价,并引入ROC曲线和AUC评价指标,对得到的区域地质灾害易发性评价结果进行精度评估。结果显示,2013年12月研究区内高易发区面积占总面积的9.73%,该易发区内含有104个地质灾害点,占所有灾害点的52.7%,灾积比为5.42,明显大于其他易发等级类别。利用ROC评价方法,计算成功率曲线AUC为0.796,预测率曲线AUC为0.748（74.8%）,具有较高的可靠性,证明本文方法在该区域地质灾害易发性评价的适应性良好。
