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。
OpenStreetMap（OSM）路网数据是一个开放性的数据集，旨在为全球用户提供免费的数字地图资源，但路口转向信息的缺失，成为制约其进一步服务于车辆导航和路径规划的瓶颈。为此，本文提出一种基于地图匹配和字符串映射的路口转向探测方法，通过挖掘众源GNSS轨迹数据在交通路口的动态连接信息，为OSM路网结构赋予转向关系。首先，基于一种自上而下的四叉树分裂思想，设计了OSM路口结构探测方法，进而将路口结构简化为一个连接点；在此基础上改进HMM地图匹配算法，识别漂移异常的轨迹序列，从而将低频、高噪的众源轨迹投影到OSM路段上；接着，引入面向路口的路段字符编码技术，将路口相关的轨迹映射为转向过程中的方向字符串，进一步借助于最优路径分析思想，设计了空字符的信息增强处理方法还原低频轨迹行驶的路线信息，以有效提高短路段的轨迹支持度；最后，直接针对轨迹方向字符串，通过字符串匹配挖掘轨迹在目标路口的转向类别，实现OSM路网的转向信息增强。本文将复杂的路口转向关系识别转化为简单的字符串匹配，基于上海市数据的试验表明，该方法可以识别结构与大小各异的路口转向关系，其精确率达到90%，召回率超过98%，F1值超94%。
探索城市发展与生态保护的交互耦合关系是科学实施新型城镇化战略的重要支撑。现有研究多关注宏观城市系统要素、结构、功能与生态环境之间的耦合关系，较少从微观尺度尤其是城市圈层结构视角揭示二者之间的非线性动态耦合关系及其空间梯度性。基于此，本文提出了城市扩张-生态空间复合系统的多维度量化指标体系，构建了城市扩张与生态空间演化之间动态耦合协调度的评估模型，分析了1985—2020年武汉市域、绕城高速环线和中心城区等不同空间梯度内城市扩张与生态空间的动态耦合关系变化规律。研究表明，城市扩张与生态空间的动态耦合协调度在武汉市行政区划范围与绕城高速环线-武汉市界范围内整体呈“S”型变化，2010年之前处于缓慢发展状态，之后快速升至高度协调状态；绕城高速环线范围内耦合协调度总体呈现“波浪式”上升，2005年之后在高速极限发展与螺旋式上升阶段波动变化；绕城高速环线范围内以及城市主城区的耦合协调度均接近“S”型，其中绕城高速环线至主城区之间的耦合协调度在2010年之前持续升至螺旋式上升阶段，之后则缓慢下降至高速极限发展阶段，而主城区的耦合协调度在2000—2005年已处于高速极限发展状态，之后则呈现围绕高值上下波动的状态。不同空间梯度内城市扩张与生态空间之间的耦合协调关系存在显著差异性，未来城市空间管控与绿色基础设施规划应因地制宜制定对应措施。
传统的犯罪地理和犯罪时空预测方法主要是以警务辖区或格网为基本单元，分析结果不利于指导精细化的巡防警力规划部署。基于深度学习的图神经网络方法可以自然地与微观尺度下的路网拓扑结构相结合，实现道路尺度下的精细犯罪预测，但现有方法鲜有考虑道路权重对预测结果的影响。本文通过引入道路通达度和距离衰减因子，构建了一种顾及道路权重的图卷积犯罪时空预测模型（Road Weighted Spatio-Temporal Graph Convolutional Network，RW-STGCN），并利用芝加哥2016—2017年街面盗窃犯罪数据对模型进行评估。结果表明： ① 与未考虑道路权重的时空图卷积模型相比，RW-STGCN模型命中率在不同的路网覆盖比例下（1%、5%、10%、20%）的提升均在6.5%以上，且随着覆盖比例的下降，模型命中率的提升更为显著，最大提升超过了50%； ② 模型消融性实验表明，同时考虑2种道路权重的模型比仅考虑距离衰减权重或道路通达度权重单个因子的模型预测性能提升更为明显，命中率最大提升了12.9%。本研究构建的RW-STGCN模型有助于街面类犯罪预测，可为警务部门基于路网进行科学巡逻防控规划与警力部署提供辅助决策支持，此外还可用于以道路作为分析单元的城市计算问题研究。
溶解氧是探究海洋内部各种生物地球化学循环过程以及评估海洋健康的重要参数。目前，基于Argo剖面浮标的观测方式已经成为获取海洋溶解氧信息的主要来源之一，但是这种方式获取到的海洋溶解氧资料在空间上是离散分布的。如何利用空间插值方法将离散的Argo溶解氧剖面观测数据构建成连续的空间网格数据是当前研究关注的热点，本文提出了一种面向Argo溶解氧剖面观测数据的空间-质量特征的迭代插值方法（ASOSQIM）。针对观测样点空间上分布离散、不规则的特点，ASOSQIM首先对溶解氧观测数据进行空间初始化来构建初始背景场，然后对Argo溶解氧剖面观测样点进行空间异质性分区，采用空间-质量定权的方式赋予不同质量标示数据相应的权重系数来解决参与插值的数据量及其精度问题，最后利用迭代插值的思想并集成溶解氧空间分区特征和质量标识，实现了基于Argo剖面浮标观测的溶解氧浓度空间插值。利用交叉验证法和WOA18资料对ASOSQIM进行方法验证和对比分析，结果表明：① ASOSQIM的插值精度相比于其他空间插值方法具有大幅度的提升，与2022年同期Argo浮标溶解氧观测结果进行对比，验证了该方法的优越性和可行性； ② 利用ASOSQIM得到的溶解氧浓度插值结果与WOA18溶解氧资料具有高度一致性，溶解氧浓度绝对误差在20 μmol/kg范围内的区域占比达到85%以上，表明利用该方法得到的插值结果具有可靠性。
遥感影像蕴含丰富的语义信息，在滑坡灾害监测任务中发挥出了重要的作用。传统的滑坡识别主要通过遥感目视解译和人机交互识别，存在耗时费力、主观性强和提取精度低等问题。语义分割作为深度学习中的一项重要任务，因其端到端的像素级分类能力，已在遥感影像自动化识别任务中发挥出了重要作用。现有遥感影像滑坡灾害语义分割模型通常无法顾及多尺度地物特征，且随着网络深度增加会造成边界模糊等问题。本文提出了AED-Net（Attention combined with Encoder-Decoder Network），使用浅层特征提取网络缓解深度神经网络造成的边界模糊问题，利用空洞空间卷积池化金字塔结构的多尺度特征提取能力，结合编码器-解码器结构的特征还原能力还原边界信息，并使用通道注意力机制强化模型的关键特征学习能力。利用GID-5数据集针对模型中空洞卷积的膨胀率设置、通道注意力机制的选择进行对比试验以得到最优解，最终得到的模型在毕节市滑坡灾害数据集上获得了最优表现，像素准确度为95.58%，平均像素精度为89.24%，平均交互比为82.68%，相比PSP-Net、Attention U-Net、加入ECA注意力机制的DeeplabV3+、PA-Fov、LandsNet等语义分割模型，PA提升了0.73%~1.97%，MPA提升了1.0%~2.84%，MIoU提升了2.25%~5.11%，达到了最优分割效果。
掌握周边地区武装冲突风险形势对我国“一带一路”倡议推进和海外投资建设具有十分重要的意义。由于武装冲突风险涉及的因素众多，很多数据时空精度有限，以往研究的尺度大多集中于“国家-年”层面，未能从次国家尺度上预测武装冲突风险。通过将武装冲突与政治、经济、社会和地理等专题的多源数据匹配到统一的“网格-月”尺度的时空框架中，构建了多个基于随机森林模型的武装冲突风险预测模型，以中南半岛为例，对比各专题模型和集成模型的预测精度，将预测结果与实际的武装冲突风险时空分布情况进行比较与分析，计算各影响因素的权重并分析其影响作用。研究结果表明：① 基于随机森林模型的冲突预测模型比传统的逻辑回归模型预测精度更高，其中集成模型的准确率、ROC曲线下面积和PR曲线下面积分别提高了0.017 7、0.436 2和0.171 2；② 中南半岛武装冲突风险受政治、经济和社会要素影响较高，地理要素的相关性较弱，但随着风险水平发生变化，影响因素的作用程度也在改变；③ 在基础专题数据的支撑下，顾及冲突的时空依赖性可以明显提高模型的预测精度；④ 与大尺度研究相比，“网格-月”尺度的冲突预测结果精度更高，可解释性也更强。本研究可为我国海外投资与当地冲突风险防控与治理等提供参考和依据。
面对“碎片化”生态治理的挑战，全面了解流域生态系统的脆弱性及其演变规律成为生态环境综合治理的关键。乌梁素海流域作为全国示范意义的生态保护修复工程试点，经历了传统“治理湖泊”到系统“治理流域”的转变。本研究选择乌梁素海流域作为研究对象，构建了“敏感-恢复-压力”生态脆弱性评价指标体系，并以Google Earth Engine (GEE)云平台为基础，采用Mann-Kendall突变检验、Sen+Mann-Kendall趋势分析和变换轨迹等方法，对2000—2020年乌梁素海流域生态脆弱性时空演变进行分析，最后通过地理探测器进一步探讨了乌梁素海流域生态脆弱性的成因，并揭示了其主要驱动因子。研究结果表明：乌梁素海流域的生态脆弱性表现为“中间低、两边高”的格局。其中，西部乌兰布和沙漠以及东部乌拉山区生态脆弱性较高，而中部河套灌区则相对较低。2000—2020年，流域的生态脆弱性分级指数从2.44上升至2.59，揭示了生态脆弱性的轻微恶化趋势。2000、2009、2013、2017和2020年为突变节点，约59.82%的区域在评估期间生态脆弱性等级保持稳定，变化轨迹法显示2013年为显著下降的节点，2017年后下降趋势减缓。此外，地表干度是乌梁素海流域生态脆弱性的核心驱动因子，多个因素相互作用时对生态脆弱性的解释力超过单一因素。土地覆盖类型解释力最为显著，其次是气象类型、经济类型。本研究对长时序流域生态脆弱性的时空变化及成因进行了分析，为同类型的生态脆弱区域评估和生态保护与修复工程治理提供科学依据。
精细化研究轨道站点辐射范围空间形态及其影响因素对于建立轨道交通与建成环境长效互动机制，指导基于TOD发展模式的轨道站点周边用地开发等具有重要意义。为了更精准地表达站点辐射范围的形态规律，本文以厦门为例，通过高德通勤OD数据和高德路径规划数据获得轨道各站点的实际客流来源空间分布，借助标准差椭圆法建立了扁率、相对距离、夹角、沿线偏移程度4个描述站点辐射范围形态的指标体系。基于指标体系归纳轨道站点辐射范围的空间形态类型，并揭示各种形态类别下的站点与周边建成环境及站点属性等因素的影响关系。结果显示：厦门市岛内站点辐射范围偏心程度更小且方向更加显著，多数站点与线路趋于垂直关系且趋于向线路垂直一侧偏移。站点可根据偏心程度的不同分为耦合服务类、偏心服务类和完全离心类站点，并进一步分为8种形态，其空间分布存在一定聚集现象。用地布局及开发程度、站点间距及布局、区位环境等影响因素，会使站点形成不同的辐射范围形态。结果对于补充轨道站点辐射范围的研究方法和提高轨道交通的综合效益具有重要意义。
作为保护性耕作的主要方式之一，作物留茬对农田生态系统的物质和能量循环有重要影响。及时、准确地获取作物残茬生物量分布状况对定量了解保护性耕作实施状况、评估残茬影响具有重要意义。本文利用AIEM-Oh模型和水云模型（Water Cloud Model，WCM）构建残茬后向散射模型，分离出去除土壤散射影响后玉米残茬后向散射系数；在此基础上选择适宜的雷达指数特征构建玉米残茬生物量反演模型，以Sentinel-1 SAR数据为主数据源，以梨树县为研究区实现其玉米残茬生物量估算。结果表明：基于残茬后向散射模型可以有效地消除土壤后向散射的干扰，选择合适特征参数构建的反演模型能够获得较好的残茬生物量反演效果。其中，基于双极化散射积（Product）的秋季生物量反演精度R2大于0.75，RMSE达85 g/m2以下。与去除土壤散射干扰前的生物量反演模型相比，去除土壤散射干扰后，采用常见指数特征的生物量反演精度R2增加至少0.15，RMSE减少至少17 g/m2。本研究验证了利用去除土壤散射干扰后残茬后向散射数据进行残茬生物量反演的可行性，为今后利用SAR遥感数据进行玉米残茬生物量的动态监测提供了有益的尝试。
滑坡灾害对国家基础设施工程产生了严重的威胁，开展工程区域滑坡灾害危险性评价对于铁路运行安全至关重要。滑坡危险性评价通常可以概括为频率分析法、概率分析法以及确定性分析法，其中基于降雨入渗-积水机制角度建立物理确定性模型可以获得更为客观的评价结果，具有良好的适用性，但其通常需要大量的岩土参数参与计算，易受岩土参数的时空变异性以及不确定性等因素影响，存在一定的局限性。为进一步提升滑坡危险性评价的预测精度，本文以高家湾滑坡为研究区，基于粒子滤波算法，利用SBAS-InSAR观测数据对TRIGRS模型中的安全系数（Fs）进行同化，同时更新模型的内摩擦角参数。结果表明：同化后高家湾滑坡的安全系数呈现出逐渐降低的趋势，且坡体前缘的安全系数明显低于坡体后缘，与当前观测更为接近；实现了内摩擦角参数的实时更新，使参数逐渐向观测值方向修正；模型的均方根偏差从0.17降低至0.04，使模型预测结果与实际观测更为接近。因此，基于粒子滤波同化方法的滑坡危险性评价可以更准确地体现当前滑坡的实际情况，具有更高的预测精度。
热带森林具有重要的经济价值和生态价值，快速准确地监测其扰动对促进热带森林的可持续发展有重要意义。为探究适用于热带森林扰动快速监测的方法，本研究基于1987年以来海南岛所有Landsat 5/7/8和Sentinel-2时间序列光学影像和野外调研数据，在谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）云平台利用LandTrendr算法快速监测海南岛1990—2020年的森林年度扰动时空分布特征，并结合7期天然橡胶种植历史分布图、林业政策和自然灾害等因素探讨森林扰动的驱动因子。研究表明：① 1990—2020年海南岛森林扰动总面积为2.53×103 km2（占2020年森林总面积的11.78%），集中分布在中部、北部和西北部地区，扰动面积最大的3个市县分别是儋州市、琼中县和白沙县；② 海拔300 m以下区域的森林扰动占83.40%，坡度25°以下的森林扰动占94.86%，高海拔地区森林保存完好，鲜有大面积的森林扰动发生；③ 2000—2010年森林扰动发生最频繁，其中2005年的扰动面积最大，2010年后森林扰动趋势明显减缓；④ 森林主要受橡胶种植、桉树发展和严重自然灾害（如台风与干旱）共同影响，其中因橡胶种植导致的森林扰动面积占全岛森林扰动总面积的43.48%。本研究建立的森林扰动快速监测方法和研制的海南岛热带森林扰动数据集可为森林监测研究及林业部门决策提供参考。
