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。
传统的地形变化检测方法忽略了DEM误差的空间自相关性，针对此问题，本文提出了顾及DEM误差空间自相关的地形变化检测方法。首先，通过2期DEM相减得到差值DEM（DoD），并通过蒙特卡罗方法评估DEM的误差空间分布；其次，基于DEM误差空间分布图，通过误差传播公式计算DoD误差，并使用半变异函数分析其空间自相关程度；最后，在误差空间自相关分析和显著性检测的基础上计算地形变化量（体积）和对应的误差限。本文在4个黄土小流域进行了实验，结果表明：无人机摄影测量DEM的高程误差存在一定程度的空间自相关，通过光束平差蒙特卡罗方法可以模拟无人机摄影测量DEM的误差空间分布；在进行地形变化检测时，使用误差空间分布代替中误差进行地形变化检测有效降低了检测结果对显著性阈值的敏感性；显著性阈值从68%提高到95%时，使用误差空间分布的检测结果损失的观测值比使用中误差低5.39%~6.75%。顾及空间自相关的地形变化检测方法能够更加科学、精确地量化地形变化特征，也可有效地应用于地表变形监测、流域侵蚀监测、输沙量评估等领域。
相较于传统删减顶点的线要素综合方法，基于傅里叶变换的线要素综合更能保留曲线的全局特征,但现有的傅里叶综合方法无法自动减少和控制点数，更多适用于曲线的平滑及多尺度表达。因此本文提出一种利用离散傅里叶变换进行线要素综合的方法。对曲线进行离散傅里叶变换，获得有限项傅里叶描述子；根据期望的压缩比对傅里叶描述子进行截断；根据截断后的描述子项进行离散傅里叶逆变换获得化简曲线。本文提出的这种傅里叶方法能够减少化简后曲线顶点数，适用于地图综合领域。本文通过四组实验验证了算法的可行性，展示其如下优点：① 能够在相应尺度上对线性地物进行平滑、渐进的化简和表达② 在现有傅里叶变换法的基础上能够保留曲线原顶点；③ 以顶点数作为综合过程参数，能够自动减少曲线顶点数；④ 相较于传统节点压缩方法，更注重整体形态的化简，在综合过程中能更好地保留曲线的整体特征；⑤ 在转换尺度较大的综合过程中，相较于传统节点压缩方法所保留的几何精度更高。
地质图智能综合具有可重复、效率高等优点。面状地质要素是地质图中的主要要素，通过算法研究实现面状地质要素的智能综合，在地质图缩编过程中是十分必要的。本文根据地质图缩编技术的行业经验、计算机软件开发规范，以及年代—地质体关系、地质体接触关系和面状地质要素拓扑规则等面状地质要素综合的理论基础，设计智能综合算法的逻辑流程，并基于ArcEngine和C#开发环境，设计实现地质图综合过程中面状地质要素智能化综合算法。首先根据由新到老的顺序依次对面状地质要素边界点集进行抽稀，然后对抽稀后的边界点集进行边界圆滑，并对综合面状地质要素的结果进行自动拓扑检查，最后得到最终的综合结果。以郑州、洛阳及周边区域的4幅1:25万地质图缩编至1:50万地质图为例进行面状地质要素综合，缩编后地质图（1:50万）中面状地质要素综合效果经过地质专家评估并得到认可。综合结果符合地质要素的压盖关系和拓扑规则，同时可以高效、批量、准确地实现地质要素智能综合，综合效率大大提高，可节省80%以上的工作量。地质图缩编过程中面状地质要素智能综合算法具有实际应用价值，实现了理论与技术的生产转化，改善传统编图综合的工作模式，促进了缩编制图效率的提高，推动了行业技术的进步，可以投入到大规模的地质图缩编工作中。
地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础，一直是制图综合研究的热点问题。目前，主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述，对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性，通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果，对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法，将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题，转化为建筑物栅格图像的分类问题，通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型，然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像，通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本，训练AlexNet卷积神经网络分类模型，最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型，并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法，本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%，达到92.32%，对于较为复杂的形状（如T形、十字形）识别也具有更高的精度，查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升，能够实现常见建筑物形状的有效分类，为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。
随着气候变暖加剧，全球极端天气事件频发，重大气象灾害的发生频率与日俱增。研究气候变化与气象灾害发生频率的关系，对于气候变化背景下的防灾减灾具有重要意义。文献资料及泛在网络数据中蕴含了海量的气象灾害时空事件，为此，本文基于自然语言处理技术研发了文本气象灾害时空事件自动抽取方法。① 提出了基于专业文献的由粗到精的气象灾害标注语料训练库构建方法。首先针对不同文献资料存在的歧义和不兼容等问题，构建了面向文本事件统一的气象灾害知识体系。然后构建了基于章节结构的粗标注方法，分别针对长文本（现代文）和短文本（文言文）研发了基于Labeled LDA模型及基于TF-IDF和N-gram模型的精细标注语料筛选方法，解决了语料库的快速构建问题；② 基于BERT-CNN模型研发了融合上下文语义特征和多粒度的局部语义特征的、面向长短文本一体化处理的气象灾害时空事件自动分类方法；③ 利用该方法分别从文言文和泛在网络数据中自动抽取了灾害时空事件，其宏F1值分别达到89.09%和80.06%，主要气象灾害时空事件分布与专业统计数据相关性较高；④ 基于以上结果，重建了我国各历史时期灾害时空演变过程，发现各时期灾害数据量整体呈现出逐步上升趋势，暴雨灾害、洪涝灾害与干旱灾害是影响我国的主要灾种。本方法既可实现网络长文本事件的自动发现，也可实现文言文短文本事件的自动检测，为文本数据便捷应用于气象灾害研究和监测提供了新的技术方法。
轨道是缓解城市交通问题的重要设施，增加出行者选择轨道出行的概率，有利于交通与土地利用协调和TOD可持续发展。本文提出站点客流潜力的概念，并根据复杂网络特征和出行模式构建站点客流潜力模型，通过协调潜力值与实际客流为TOD研究提供新视角。以北京市轨道站点POI数据构建Space-L模型，并依据站点客流潜力模型计算北京市364个站点的客流潜力。研究发现：① 本文提出的站点客流潜力具有吸引力和承载力两类内涵，能定量分析站点空间与站域客流的协调情况；② 北京市站点客流潜力值空间分布为“核心-边缘”模式，区间概率分布为等差数列分类的指数分布和等比数列分类的正态分布；③ 根据出行目的设置四类出行情景。不同情景下出行者选择轨道出行的概率具有差异，早高峰和晚高峰情景下轨道出行概率大，受潜力值影响小，非工作出行情景下轨道出行概率小，受潜力值影响大。实例分析表明相比于单独考虑复杂网络特征，潜力值具有更好的可解释性和科学性；④ 耦合度C
突发性地质灾害危险性评估对灾害防治与风险管理具有重要意义。由于不同地区影响灾害发生的因子各不相同，实际评估过程中难以全面客观地选取适宜的评估因子。机器学习对处理灾害系统的高维非线性问题独具优势，但因模型难以调优而评估效果有限。本文尝试提出一种双向优化的滑坡危险性评估方法：在构建因子敏感性指数开展定量敏感性分析的基础上，结合重要性分析、相关性分析、共线性分析构建四维(Four-Dimensional, 4D)特征筛选法用于评估因子综合优选；为克服模型难以调优的问题，引入差分进化(Differential Evolution, DE)算法优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP) 2种推广能力较强的机器学习模型。最后，以福建省滑坡为例，开展评估方法研究。研究表明：4D特征筛选法能更加客观全面地选取适宜性更高的危险性评估因子，从而降低数据维度、减少信息冗余以提升评估模型性能；DE算法对SVM与MLP具有显著的优化效果，有益于增强模型滑坡危险性的评估准确度，DE-SVM、DE-MLP相较于未优化前模型的AUC值分别提升了4.43%与4.37%；基于双向优化的滑坡危险性评估结果表明，降雨与土地利用类型对福建省滑坡发生具有重要影响作用，福建省滑坡极高危险区普遍年均降雨较高、地形复杂多变，极低危险区主要位于东南沿海一带及闽江流域两侧。本研究为滑坡危险性评估中的影响因子客观选取与机器学习模型调优提供了一定思路。
耕地地块作为精准农业的重要支撑，现有地块边界大多依靠人工勾绘。随着遥感技术的发展，基于遥感影像自动提取耕地地块成为研究主要方向，其中基于深度学习的方法能够克服传统检测方法难以适应复杂场景的局限而被广泛使用，但现有检测方法仍存在问题，基于深度卷积模型直接识别耕地区域会丢失内部边界、而基于边缘检测模型识别耕地边界时则会同时得到大量无关边界；此外，现有的基于阈值提取地块的策略所提取的地块不够规整，存在内陷的问题。针对上述问题，本研究提出一种基于深度卷积网络和分水岭分割的耕地地块提取方法，从信息检测和地块提取两方面进行改进：① 将耕地边界视作一种地物类别，在深度卷积网络中进行类别概率检测，帮助实现对耕地边界的语义识别。② 基于改进后的D-LinknetXt网络进行检测，其网络架构适合于对耕地边界这类线性目标的提取，同时更换原始D-Linknet网络的残差单元，帮助提高了网络的特征提取能力。③ 基于分水岭分割对耕地地块进行提取，利用了区域分割方法获取边界的封闭性，并且这种以区域为单元进行分割并合并的方式，解决了原有方法在像元尺度上基于阈值提取所遇到的提取地块存在内陷的问题，使地块更规整准确。在一景高分二号影像上进行检验，并设计两类精度指标，从全局边界精度和地块几何精度两方面进行方法性能评估。实验结果表明，本方法的精度优于3种对比方法，在代表边界精度的F1分数上达到了0.933，地块几何精度为0.829。本研究所提出的方法能够更加准确的对耕地地块进行提取，并适用于实际应用中。
青藏高原作为中低纬度地区最大的高山冻土区，多年冻土和季节冻土广泛分布。高精度的地表冻融监测结果对研究该区域的水热交换、碳氮循环和土壤冻融侵蚀非常重要。本文基于4个青藏高原典型地区的土壤温湿度观测网数据，开展利用LightGBM算法和随机森林算法进行土壤冻融循环监测的研究。在构建土壤冻融监测模型的过程中，发现土壤湿度是影响冻融判别的一个关键因子。使用AMSR2亮温数据和ERA5-Land土壤湿度数据，基于两种机器学习算法判别地表冻融状态，将结果与传统冻融判别式算法进行对比分析。结果表明：相比冻融判别式算法，LightGBM算法在白天和夜间的总体判对率提高了12.09%；14.45%，随机森林算法在白天和夜间的总体判对率提高了13.23%和14.96%。近80%的错分样本分布在-4.0 ℃~4.0 ℃之间，说明2个机器学习算法能够识别出稳定的土壤冻结状态和融化状态。另外，LightGBM算法和随机森林算法得到的日冻融转换天数的平均RMSE降低了112.82和117.00；冻结天数的平均RMSE降低了47.87和53.96；融化天数的平均RMSE降低了37.10和39.80。同时，基于随机森林算法计算了2014年7月—2015年6月青藏高原冻结天数、融化天数、日冻融转换天数。得到的青藏高原冻结天数图，以中国冻土区划图为参考进行精度评价，总体分类精度为96.78%。
蒙古高原土地覆被的变化表征着区域内生态环境的变化，许多环境问题的研究依赖于准确的土地覆被信息。因此，评估当前全球土地覆被数据在区域尺度上的准确性非常重要。本文以蒙古高原为研究区，从构成相似性、类型混淆程度、空间一致性、绝对精度4个方面，分析了GlobeLand30、GLC_FCS30和FROM_GLC 3种30m高分辨率全球土地覆被数据的一致性和准确性。结果表明：① 3种土地覆被数据都显示，草地和裸地是蒙古高原的主要土地覆被类型，任意2种数据的面积序列相关系数都优于0.95；② 3种土地覆被数据中完全一致的区域占蒙古高原总面积的61.87%，主要集中在土地表面异质性低的区域；③ GLC_FCS30数据的总体精度（78.33%）最高，GlobeLand30数据的总体精度（76.85%）次之，FROM_GLC数据的总体精度（75.86%）最低；林地、草地、水体和裸地在3种土地覆被数据中的精度较高（75%以上），灌丛、湿地等地类的精度较低（50%以下）。因此，对蒙古高原土地覆被进行全要素研究时，可以综合考虑选择总体精度最高的GLC_FCS30数据。对特定地类研究的用户，可参考3种土地覆被数据的分类精度有针对性的进行选择。本文可为蒙古高原相关研究选择合适的土地覆被数据提供参考。
利用遥感对地观测技术对2020年夏季鄱阳湖地区发生的洪水灾情进行评估和分析，分别选取Landsat 8卫星4月和 Sentinel-1A雷达卫星7月的影像作为洪水发生前、后的影像，利用遥感专题信息提取、随机森林分类和变化检测技术揭示洪水淹没范围，以及被淹没的主要土地覆盖类型面积，同时结合水文气象和地形数据进行灾情和受灾原因分析。研究结果表明，鄱阳湖2020年洪灾的淹没面积为1961.95 km2，共造成区内110.83 km2建筑用地、760.54 km2耕地、71.59 km2林地、992.02 km2草地和26.97 km2裸地被淹，其中尤以鄱阳县受灾最为严重，其总受灾面积达到514 km2，其次为新建区与余干县，分别达到了330 km2和310 km2。持续2个月的强降雨使得鄱阳湖流域的水位超过了其1998年特大洪水的水位，加上长江水倒灌，湖区地势北高南低，积水不能及时排出，圩堤决口等诸多水文气象和地形因素造成了此次鄱阳湖的特大洪灾。
矿区地裂缝精准识别对防灾、减灾和生态环境修复具有重要意义。针对高分辨率无人机影像较难自动精确提取地裂缝的问题，本文提出了一种基于改进主动轮廓模型的无人机影像矿区地裂缝提取方法。首先，采用Otsu算法计算背景和地裂缝初值作为先验知识；其次，构建背景和地裂缝初值的提取能量函数，并引入到传统CV主动轮廓模型，增强地裂缝提取的针对性；最后，通过轮廓的不断演化实现地裂缝的提取。以内蒙古扎赉诺尔矿区为研究区、无人机影像为数据源，采用改进主动轮廓模型方法进行地裂缝提取，并与传统的Canny边缘检测算法、支持向量机（SVM）、最大似然（MLM）和传统CV主动轮廓模型方法进行对比分析。结果表明：在地物类型较为单一的小范围区域，传统的Canny边缘检测算法和传统CV主动轮廓模型提取效果较差，改进主动轮廓模型、SVM和MLM共3种方法均可以取得较好的效果，其中，改进主动轮廓模型方法精度最高；在地物类型相对复杂的大范围区域，传统的Canny边缘检测算法、SVM、MLM和传统CV主动轮廓模型方法存在较多的漏提和误提，Kappa系数均低于0.7，而本文改进主动轮廓方法依然可以取得较好的效果，Kappa系数达到0.9左右。因此，本文提出的方法通过引入先验知识可有效提高地裂缝提取的精度和稳定性。
