信息化与时空大数据时代的到来为地图学的表达和分析能力提出了新的需求。现有地图学的理论难以支撑上述需求,在建模要素、信息处理、表现形式等方面仍存在明显不足。本文以地理场景这一新地图学概念为基础,论述了地理场景的内涵和特点,阐述了从地图向场景转化的必要性和主要技术途径,并提出了用于应对新时代地图学发展需求的数据模型、计算模型和表达模型。数据模型方面可从基于地理信息六要素集成表达的几何代数统一数据模型进行突破;计算模型则可利用多元信息求解的数学空间,构建相应的映射、关联及算子化求解策略;最后提出了兼顾时空分布、演化过程和要素相互作用的场景自适应综合与多模式展示的表达模型发展方向。
涉密矢量数字地图中敏感要素几何信息的定量测度,是实现定量化密级评定的基础和前提。如何进行敏感要素几何信息量的计算,目前尚缺乏相关研究。在现有地图信息论研究成果的基础上,论文主要开展了3方面的研究工作：首先,从地理对象的敏感性入手,探讨了地图要素敏感性的定义与要素集合的敏感性表征指标;然后,基于任意发生元的Voronoi构建方法,实现了对点要素集、线要素集、部分覆盖面要素集及综合要素集的信息单元自动化剖分;最后,基于长度系数、面积系数和角度系数,提出了线、面要素图形复杂度的计算方法,并在此基础上形成了涉密矢量数字地图中敏感几何信息量的测度方法。实验表明,该方法的计算结果遵循了信息量的非负性、连续性、可加性等特点,较为合理地反映了相关因素（地图比例尺、要素空间分布、要素图形复杂度、要素敏感系数等）对计算结果的影响。相关成果将支持矢量数字地图的定量化密级评定,并有助于完善地理信息安全监管的理论和方法体系。
不同国家、语言和版本的地质年代概念体系中普遍存在的语义异构问题,以及概念之间、概念与数据之间缺少语义关联等问题,阻碍了概念的准确理解和应用,难以满足数据集成、检索的应用需求。地质年代本体是解决这些问题的有效方式。但现有研究主要针对国际地质年代概念体系,其内容和表达方式不完全适用于国内的概念体系。本文提出以中国地质年代和地层概念体系为主的地质年代本体,设计了本体中各概念属性信息,尤其是时间信息的语义表达方法。在此基础上采用模块化方法相应构建了本体,并设计实现了一个本体应用原型系统,提供了以地质年代本体知识库为基础的概念查询检索功能,以及融合全文检索技术和地质年代本体的数据语义检索功能。应用案例的初步结果表明,本研究构建的地质年代本体能为用户提供表现形式多样的知识查询服务,能较好地解决地学概念与数据中存在的语义异构、关联缺失问题,更为智能、完整、准确地完成地学数据的语义检索。
传统空间关联模式以空间谓词作为发现逻辑进行知识发现,会导致关联模式侧重空间位置关联,并且挖掘结果受所建立谓词表的限制,存在所发现模式固定、解释自由度差等问题。本文提出一种不依赖于空间谓词的关联模式发现方法,该方法将空间数据进行格网化表达,对格网化结果以平滑移动的N×N掩膜进行多约束事务化,将传统Apriori算法去除属性自连接,然后对所构建的空间事务化数据库进行关联模式探索,抽取有价值的关联模式。最后,以山西省晋城市长河流域为实证研究区,建立煤、地、水空间事务数据库,给出格网化表达的定量误差,探索其隐含空间关联模式,并以同位模式验证了事务化结果的精度。格网化生成覆盖研究区的64 m格网28 434个,各数据层格网化误差均在5%以内,以耕地为主因子事务化结果共有记录38 310条记录。对抽取的部分关联模式分析表明：发现结果符合长河流域矿农复合区背景下耕地相关的先验知识;该方法能有效提取空间数据及其属性信息中潜在的关联模式,提高了挖掘过程自由度和结果的兴趣度。
传统的地理实体空间相关度算法存在适应的实体和拓扑关系类型较少、没有考虑空间尺度依赖性而导致数据区分能力差的问题。本研究提出一种能依据指定的空间尺度（本文所指“空间尺度”是指定的地理空间范围）,计算出相应的地理实体空间相关度的算法。该算法以地理学第一定律和Egenhofer关于空间相关度的论述为理论依据,分析点、线、面实体的拓扑关系和度量关系而建立不同的相关度计算公式。通过对比分析,本算法不仅能计算出不同类型和不同拓扑关系下的地理实体间相关度,而且计算结果随着空间尺度的变化而改变,与人类通常的认知相符合。最后,以地理空间数据检索为例,介绍了本算法的应用。与传统的关键词匹配检索方法相比,应用本算法能提高数据检索的F1-measure值,并且能对文档按照与检索词的相关度进行排序。本算法可应用于地理信息检索、数据发现、数据推荐和关联数据等领域。
元胞自动机模型已经成为城市空间扩展模拟研究的重要方法之一,并得到广泛应用。然而,现有的城市扩展元胞自动机模型仍存在不足。由于元胞状态设置较为简单,从而使模型转换规则中对不同用地类型向城市用地转换的差异与强度考虑不够。基于此本文在元胞自动机模型的框架下,设计了多元结构的元胞状态及转换规则,提出了顾及地类转换差异与强度的城市扩展元胞自动机模型。在计算非城市用地向城市用地转换的转换概率时,该模型考虑了3个方面的概率：① 地形地貌、经济发展等城市发展的驱动因素对城市用地扩展的影响概率,该概率采用logistics方法进行计算;② 邻域元胞的用地类型对中心元胞转换概率的影响,该概率采用扩展摩尔型方法进行计算;③ 不同类型的非城市用地（本研究中包括耕地、林地和裸地3种类型）向城市用地转换的强度,该概率由模拟基期土地利用数据与目标年份土地利用数据的叠加,得出不同类型的非城市用地在此时间段内向城市用地转换的规模,进而确定不同类型的非城市用地向城市用地转换的强度。最后,将以上3种概率的乘积作为元胞转换的概率。通过转换概率与转换阈值的对比判断中心元胞是否在下一个阶段转换为城市用地。经过迭代计算,不断增加城市用地元胞的数量。当模拟城市用地的结果与目标年份的城市用地规模差值在一定的范围内时停止模拟,得出最终结果。模型构建完成后,本文以长株潭城市群核心区为例进行了模拟实验。以2001年该地区的土地利用数据为基期数据,模拟2010年该地区的城市用地规模和空间分布。研究结果表明,根据本文提出的模型模拟的城市扩展结果与真实数据相比具有较高的一致性。模拟结果正确率达到68.66%,比基于传统logistics回归的元胞自动机模型的模拟精度提高了4.25%,Kappa系数为0.675。该模型较好地模拟了长株潭城市群核心区城市扩展,在城市空间扩展模拟中具有较好的适应性与有效性。
随着中国城市建设进程的加快,中国的臭氧（O3）污染逐渐受到重视。城市群是人口大国城镇化的主要空间载体,是城镇化的主体形态。截至2017年3月底,国务院共先后批复了6个国家级城市群,并提出要优化提升东部地区城市群,培育发展中西部地区城市群。另外,新的城市规模划分标准以城区常住人口为统计口径,将城市划分为5类7档。为了研究中国O3污染的时空分布特征以及O3污染与城市群之间的关系,利用地理探测器（Geographical detector）和演化树模型对2014年6月到2017年5月共36个月的O3监测数据进行时空分析。结果表明：中国O3污染水平呈现上升趋势,并在2017年迅速增长,O3已成为仅次于PM2.5的第二大污染因子,且与PM2.5在时间上呈“交错污染”的态势;O3污染超标城市绝大多数集中在城市群区域,其中长江三角洲城市群、京津冀城市群、山东半岛城市群和中原城市群相对突出;O3和PM2.5均不超标的城市主要集中在北部湾城市群和海峡西岸城市群;城市群中人口规模大的城市O3污染较为严重。
高精度的人口空间分布数据是开展小尺度人口活动变化规律研究的关键数据。夜间遥感影像对于反映人类社会活动具有独特的能力,因而被广泛的应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本研究以DMSP/OLS夜间灯光数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、常住人口统计数据、土地利用数据为数据源,在县级尺度上建立逐步回归模型,构建川渝地区人口空间分布数据;并随机抽取研究区内500个乡镇,以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验。结果表明：① 2种夜间灯光数据与人口均有较高的相关性,相关系数均在0.76以上,NPP/VIIRS夜间灯光数据与人口的相关性要高于DMSP/OLS,且受拟合模型的影响不大。② 与人口相关性较高的土地利用类型有多种,耕地、林地对人口空间分布也有影响,在建模时不应只考虑建成区。③ 在2种夜间灯光数据分别与土地利用与土地覆被数据（Land Use/ Land Cover, LUC）结合时,使用DMSP/OLS夜间灯光数据和NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的逐步回归模型的复相关系数R2分别为0.796、0.817,模型拟合率较高,而基于NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果分辨率（500 m）相比DMSP/OLS提高了一倍（1 km）,中心城区与周边城区人口密度变化更加自然,更符合实际人口分布情况。④ 与LUC数据结合时,使用NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果精度要高于DMSP/OLS夜间灯光数据,表明NPP/VIIRS夜间灯光数据相比DMSP/OLS更适用于人口数据空间化研究。
地理环境因子对区域经济差异的影响一直是国内外学者关注的重点及热点问题,探究各因子对区域经济差异的影响力,科学揭示各因子的作用机制,将为区域经济发展战略的制定提供重要指导依据。本文利用多元回归和地理探测器等方法,综合探测了地形、地貌、土地利用、交通区位等因子对江西典型贫困县及富裕县县域经济差异的影响,深入对比分析了各因子的影响力、交互作用及指示作用,总结主导影响因子及其在2类县域的演变趋势,提出分类精准施策的建议,进一步深化了对该问题的研究。结果表明：① 所选的9个地理环境因子均对贫困县及富裕县县域经济产生影响,不同类型县域的主导影响因子及不同因子对同一类型县域的影响力均存在差异;② 从主导影响因子来看,贫困县主要受自然条件、地理区位的影响,而富裕县主要受资源丰度、交通区位的影响;③ 对比2种县域经济差异的显著影响因子,发现由贫困地区到富裕地区主导影响因素逐步由自然禀赋等不可控因素向交通、技术等可控因素变化;④ 经济发展过程中,应根据区域经济主导影响因子因地制宜,分类精准施策。同时,利用影响因子的强交互作用性,注重对该类因子的改善,对促进经济发展可起到事半功倍的效果。
Landsat系列卫星数据是对地观测研究中应用最为广泛的遥感数据源之一,但是Landsat数据易受云及云影的影响,因此,在Landsat数据的应用中,云和云影的识别十分关键。美国地质调查局（United States Geological Survey,USGS）在其分发的最新的Landsat 8 数据中新增了一个质量评估（Quality Assessment）波段,能快速提供高精度的云掩膜,然而并不能识别云影。本文在Landsat 8 QA波段云识别基础上,对影像的近红外和短波红外波段进行种子填充变换,提取影像中的潜在云影,采用非监督分类的方法识别影像中的水体,将水体从潜在云影中去除。利用太阳方位角和太阳高度角对云及云影相对位置的影响,对云和云影进行匹配,识别真实的云影。利用全球云和云影验证数据集对本文的云影识别结果进行了精度评价,结果表明：不同生态区域云影识别精度达到87%以上。与Fmask云影检测方法相比,本文方法所需波段数更少,流程简单,简化了云高度估算和视角问题,可以快速、准确地识别云影,对基于Landsat 8数据的定量分析或时序研究有重要价值。
多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。
地表粗糙度的不确定性是引起SAR土壤水分反演结果不确定性的主要因素,现有研究大多着重于研究单个粗糙度参数（主要是相关长度）的不确定性,直接研究地表组合粗糙度不确定性的较少。本文使用偏度、峰度和四分位距3个指标来量化不确定性,通过在组合粗糙度中加入不同量级高斯噪声进行随机扰动的方法,研究组合粗糙度不确定性在反演过程中的传递,并对反演土壤水分的不确定性进行定量分析。进一步研究反演土壤水分的均方根误差对组合粗糙度不同比例误差范围的响应特征,得到满足反演精度要求的组合粗糙度误差控制范围。样区的实验分析结果表明：组合粗糙度高斯噪声标准差在0-0.045之间时,峰度取值从-0.1984到1.2501,偏度取值从0.0191到0.6791,四分位距取值从0.0018到0.0167,3个量化指标都随组合粗糙度高斯噪声量级的增大而增大,土壤水分反演值有集中在众数附近的趋势,土壤水分低估倾向比高估倾向更明显;本文提出的组合粗糙度误差控制范围可满足反演精度要求,误差控制范围与入射角负相关。
中国属于太阳能资源丰富的国家之一,光伏装机量位居世界第一,未来其装机量仍会不断增加。本文拟利用遥感技术获取区域太阳能资源的时空分布,采用多因子评价模型对中国地区大型光伏电站区域适宜性进行评估,以期为光伏电站的选址提供科学依据。结合太阳总辐射、日照时数的稳定程度、离路网的距离、离城镇的距离和坡向5个因子,通过设定海拔以及土地覆盖类型对应的限制区域,利用MuSyQ辐射产品、DEM、道路网数据、VIIRS夜间灯光数据、土地覆盖产品得到因子图层,使用层次分析法确定各因子在模型中的权重,借助GIS进行叠加分析并分为“低适宜”、“较适宜”、“适宜”、“非常适宜”和“限制区”5类,得到光伏电站建设的空间适宜性分布。研究结果表明,西北地区的适宜区占全国的53.0%,“非常适宜”区占全国的47.3%,其累计光伏电站装机量占全国的45.6%。建设光伏电站的“适宜”和“非常适宜”区面积的大小与装机量的多少没有明显的线性关系。“非常适宜”区作为光伏电站的最佳建设场所,光伏发电潜力大于2016年全国发电量的5倍。同时,国家政策制定的装机规模指标以及光电补贴政策对光伏电站的选址也起了一定的指向作用。
本文以北京市地铁6号线为研究区,采用PS-InSAR技术对研究区53景Terra SAR影像进行永久散射体干涉处理,获取了研究区地面沉降信息,初步揭示了线状研究区的地面沉降空间分布特征,进一步结合层次熵值法,定位6号线典型路段,深入分析了地面沉降发展的严重程度及不均匀性。研究结果表明：① 6号线沿线自西向东沉降速率增大,最大年沉降速率为77.2 mm/a,出现在常营—草房路段;② 综合熵值以金台路站为分界,西侧熵值小（小于0.5）,东侧接近或大于1,金台路以东路段沉降量大,且不均匀沉降严重;③ 在地质条件相似的金台路-十里堡、青年路-褡裢坡、黄渠-草房3个路段内,沉降严重程度同时受年沉降速率、斜率、曲率半径变化驱动,且相关性强。
