基于时空数据模型来描述现实世界的时空实体，以及基于时空对象的行为能力建模来控制时空实体的行为动作，既是对GIS时空数据模型的创新扩展，也能够适应数字孪生城市建设中对人、机、物三元融合表达和交互分析的现实需求。作为城市基础设施的重要组成部分，城市感知设施是典型的时空实体，其交互控制的相关研究目前主要集中于物联网、 VR/AR以及GIS领域，而这些领域普遍缺失对基于GIS构建的数字世界中城市感知设施的交互控制研究。针对上述问题，基于全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型对城市感知设施的行为能力进行建模，在此基础上提出一种时空对象行为驱动的城市感知设施虚实联动交互控制方法。通过构建设施时空对象的交互控制“五元组”模型，能够支持用户通过虚拟场景与设施实物之间的虚实联动交互控制，从而将基于直接通信指令的城市感知设施交互控制过程在数字世界中进行表达，为数字孪生城市中的感知设施智能化、交互式分析应用提供理论与技术支撑。实验结果表明，所提出的城市感知设施交互控制方法具备有效性与可行性。

新型智慧城市是城市数字化向智能化、进一步向智慧化发展的必然要求，是实现高质量发展的重要环节。本文首先介绍了智慧城市的背景和基本概念，分析了数字城市、智慧城市和新型智慧城市3个阶段的关系和区别。数字城市利用计算机网络、空间信息和虚拟现实技术实现城市信息数字化，重在建设信息基础设施。智慧城市则依赖时空大数据、云计算、物联网等技术，旨在整合城市生活的各个系统，重在搭建统一的数字平台以便智能化管理。新型智慧城市结合数字孪生、区块链、元宇宙等技术进行全城整合，并采用基于人工智能的智能生命体进行决策，融合现实与虚拟元素，实现先进的城市管理。本文随后探讨了新型智慧城市的建设，重点关注以技术和社会需求为驱动力的高质量城市发展。它突出了从数字城市到智慧城市的过渡，强调了信息基础设施和智能技术在发展过程中的作用。论文讨论了三维城市建模、数字孪生和元宇宙等关键技术，并详细介绍了它们对城市规划和治理的影响。本文还探讨了智慧城市如何促进经济增长、满足国家需求以及确保公共健康和安全。人工智能、物联网和区块链等技术的融合对于创造互联、高效和可持续的城市环境至关重要。本文最后评估了智慧城市在衡量经济发展方面的作用，展示了其作为国家进步基准的潜力。最后，基于人工智能技术的最新进展，本文分析并系统展望了人工智能在建设新型智慧城市中可以发挥的关键作用。人工智能在分析海量数据、改善决策以及整合各种城市系统的能力，都为实现智慧化城市生态系统的愿景提供了重要支撑。在“人工智能+物联网”、“人工智能+大数据”、“人工智能+大模型 ”和“人工智能+大算力”的协同作用下，新型智慧城市有望实现无与伦比的城市智能化水平，并最终实现可持续、高效和以人为本的高质量城市发展。

为探究共享单车出行的复杂时空规律与特性，揭示城市因素对共享单车出行OD的影响，提高OD预测精度，开展本研究。结合城市计算，考虑疫情、天气、温度、风速与节假日因素，构建共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型(USTARN)。 USTARN先将共享单车OD数据通过时空特征切分捕捉单车流的时空依赖性，再结合注意力机制进行深度残差学习，最后根据城市因素学习结果调整预测结果。利用从政府数据开放平台获取的深圳市共享单车订单大数据及城市因素数据集，分析共享单车出行时空分布规律及其影响因素。将OD数据集按7:1:2划分为训练集、验证集与测试集，分别进行训练预测、模型参数自适应调整及模型验证对比实验。研究表明，USTARN模型的共享单车出行OD预测平均误差为7.68%，与不含城市计算的STARN模型及传统的CNN， BiLSTM模型相比，误差分别降低了5.93%、7.55%、6.07%，预测精度显著提高。 USTARN模型充分反映了时间、空间、疫情、天气、温度、风速等因素对共享单车出行OD的影响。研究成果对共享单车出行OD的精准预测具有理论指导意义，对该出行模式的推广并解决居民出行“最后一公里”问题具有实际应用价值。

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。

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。

特大城市生活必需品供应保障体系直接影响社区的供应韧性，而社区系统无法孤立存在，其作为城市治理基本单元对推动供需联动与增强城市韧性具有关键作用。本研究探索性提出一种基于复杂网络理论的城市社区供应保障韧性评估方法，尝试测度社区动态韧性，实现从“单系统评价”走向“多系统关联评价”的韧性评估底层理论思维突破。以广东省广州市中心城区六区为例，充分利用手机信令等多源数据，基于市民时空间行为构建“市场-社区”生活物资供需网络，同时基于社区韧性5个指标制定网络攻击策略；引入级联失效机制评估其网络抗毁性，结合熵权法赋予权重得到社区韧性评估结果；并通过研究供应网络不同阶段节点失效的社区影响因素，进一步解析社区韧性与供应体系间的影响机理。研究发现：① 基于本研究构建的城市生活物资网络模型，可实现较好地模拟城市社区供需网络和评价社区韧性，其中潜在供应保障缺失的低韧性社区主要分为老旧街区、城中村、城郊街区3种空间类型；② 通过针对社区5种不同攻击策略下网络抗毁性分析，发现社区韧性主导影响因素不同，其中人口密度为首要考虑因素；③ 社区韧性与供应保障间存在复杂双向影响，包括低韧性社区在面对城市突发事件时存在明显脆弱性，社区自组织能力、供应设施布局与供应点间联动调度等都会影响社区整体韧性。

随着城市规模的不断扩大，城市居民通勤中混合交通模式普遍出现，即需要借助不同交通工具之间的换乘完成行程。精确提取和分析城市居民换乘行为，对城市交通模式及设施便捷性等研究具有重要意义。目前，换乘行为的提取多采用GPS（Global Positioning System）、GTFS（General Transit Feed Specification）等数据，基于步行速度或经验选取距离阈值或时间阈值，进而实现换乘行为的识别。但这种方式忽略了城市空间内公交或地铁站点密度的差异性特征，识别精度可能受到较大影响。因此，本研究基于公交地铁IC卡数据，提出了一种时间-距离阈值双约束的换乘行为识别算法，即根据公共交通刷卡数据的统计特征，实现时间和距离阈值的自动选择，进而精准提取换乘行为。在此基础上，本文根据前后半程的旅行时间/距离长短将换乘行为分为九类换乘模式：长-长换乘、长-中换乘、长-短换乘、中-长换乘、中-中换乘、中-短换乘、短-长换乘、短-中换乘、短-短换乘，并分别对其出行特征进行分析。结果表明，所有类型的换乘行为的早高峰均早于公交和地铁的出行早高峰，短-长换乘的早高峰时间甚至比一般出行的早高峰时间提前了30 min，充分说明了以换乘模式通勤的乘客需要付出更大的努力。相比之下，晚高峰出行时间则各有早晚，如长-长、长-短换乘模式晚高峰明显滞后于一般出行的晚高峰时间，更凸显了换乘群体的通勤成本负担之重。从出行距离上来说，九种换乘行为的通勤距离峰值远大于一般出行的峰值，甚至多分布于20~40 km之间。总之，本文所提出的换乘行为提取算法能够实现城市换乘行为的精确提取，结合对不同换乘行为模式的有效分析，为城市交通、城市活力、公共交通设施和城市规划等方面的研究提供有效的模型算法支撑。

Triple Collocation（TC）方法是一种可以在未知真值情况下评估3个独立观测样本各自不确定性的方法，该方法使用的前提是误差形式假设与2组不相关性假设，但在实际使用中，这3条假设难以完全满足。其中2组不相关性假设经常面临较大的违背，并且无法得知这种假设违背对结果误差的影响。本文通过虚拟样本实验生成了多组不同程度违背不相关性假设的样本，以定量评估不同程度假设违背对结果误差的影响。结果表明，一般情况下，某一条不相关性假设的违背程度增加时，方法的结果误差会相应地呈线性或平方倍数增加；但当不相关性假设的违背处于某个特定关系时，TC方法结果的误差会突然大幅度增加，这种现象在以往的研究中并没有得到重视，后文将该现象简称为异常点。为了探求异常点出现的原因，本文从理论上推导出了违反不相关性假设与结果误差之间的关系，这种关系呈现为分式结构，而异常点的出现正是这种分式结构所致。异常点的存在影响了方法的稳定性。从差值形式的TC方法的角度来看，抑制异常点的关键在于如何更好地设计缩放系数。本文给出了2种抑制异常点的方法： ① 忽略加性偏差系数，使得缩放系数不受两组不相关性假设的影响； ② 限制缩放系数的上下限。根据实际数据分析，第2种改进方法优于第1种。第2种方法不仅保留了TC方法的准确性，而且有效地避免了异常点的出现。值得注意的是，在实际数据中，部分异常点会以负值形式出现并因计算结果不能为负而被剔除。在使用TC方法进行计算时，重复次数较少的情况下，可以不考虑异常点的影响。

在高斯-马尔可夫假设条件下，最小二乘估计是具有最小方差的最优线性无偏估计量，因此基于最小二乘估计的时空地理加权回归方法在满足此假设时可以获得最优估计，但现实中这些条件有时得不到满足。如果样本数据中存在异常值或者呈厚尾分布，最小二乘回归模型估计值可能会存在较大偏误。而分位数回归受异常值影响较小，相比最小二乘回归更为稳健且应用条件相对更为宽松。更为重要的是最小二乘回归模型只能探索解释变量对响应变量条件均值的影响，而分位数回归可以探索解释变量对响应变量分布的影响（如响应变量的多个分位数），可以挖掘到更为丰富的信息。本文在局部多项式估计原理基础上，提出了基于多带宽局部多项式的时空地理加权分位数回归模型，利用两步迭代估计方法得到系数估计，并且允许不同自变量（影响因素)的最优带宽可以不同。本文通过数值模拟，将该模型与时空地理加权最小二乘回归进行对比，基于分位数回归的系数估计的均方误差和平均绝对误差均比最小二乘估计量小（例如，在0.75分位数，基于最小二乘回归得到的系数估计的均方误差和平均绝对误差分别是基于分位数回归的10倍和4倍），说明本文的分位数回归具有稳健性且可以探索影响响应变量分布的因素。最后以上海市2017—2021年商品房住宅小区为案例对象，应用该方法，探究不同影响因素对不同分位数的住宅价格（如高位房价、中等房价、低位房价）的影响，说明了本文方法的实用性。实际数据研究表明同一个影响因素对不同水平房价的影响效果不同，即同一影响因素系数的时间分布和空间分布在高位房价、中等房价和低位房价存在明显差异，并且不同影响因素的最优带宽也存在差异；与基于最小二乘回归的MGTWR相比，本文的分位数回归模型对于异常值的存在更为稳健（删除1%极端值后基于分位数回归模型拟合的平均绝对误差的变化比基于最小二乘回归模型小1%），并且分位数回归模型可以探究多个水平房价如高位房价、中等房价和低位房价的影响因素。

大数据正在改变捕捉和分析人类活动与行为的方式。多种新兴数据渠道不断涌现，为旅游领域研究提供了大量具有潜在应用价值的数据，克服了传统旅游研究中普遍存在的数据不足问题。本文以地理大数据的研究前沿为基础，明晰地理大数据在旅游领域人类旅游活动、旅游地理环境、旅游人地关系3个方面的理论支撑重点，梳理人类旅游活动/行为数据（UGC、设备数据、交易数据）和旅游地理环境数据（POI、客观环境数据）等地理大数据在旅游领域的创新应用，探讨地理大数据在理论研究更新、多源数据融合、分析方法突破3个方面的挑战和展望，为旅游领域时空认知、理论支撑、建模方法、分析框架等方面研究的深入开展提供一定参考。研究建议在理论上需要将科学研究范式标准化系统化，结合不同的事件和场景创造基于“过程-结构-机制”的中国旅游地理解释体系；数据上需要向大数据与其他数据的互补结合转变；分析技术需要向提高分析方法自适应性、涉入旅游现象特殊性变量的方向转变。

准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量，尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例，采用深度重力模型（Deep Gravity）对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时，引入SHAP值（SHapley Additive exPlanations）揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明： ① 相比于重力模型和辐射模型，街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高（CPC值高达0.83），且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构，呈现出“环形散射状”特征； ② 在本研究所选各空间尺度下，对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离，O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量； ③ 同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局，如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小，但在局部尺度下却表现出极大的影响。

移动信息通信技术与社交媒体对日常生活的嵌入日益加深，影响了居民休闲活动区位选择，但就其影响的空间规律性特征认识相对欠缺。研究基于对比的视角，选取大连市小红书休闲打卡点位数据与同类别休闲POI数据，从集中度与集群度2个维度、在主城区与行政街道两个尺度上，采用核密度估计、热点分析、DBSCAN等空间分析方法测度对比两类休闲空间的分布特征，并据此提出初步的机制解析。研究发现：① 休闲打卡地大多分布于城市核心区内，但分布范围更小、核心数量更少；② 在宏观尺度上，休闲打卡地呈现出更低的集中度（差值约3%）与集群度（平均差值约18%），分布具有明显的“均质化散布”特征，在街道尺度上分布趋势相同，但在不同街道2类指标的差值大小存在显著不同；③ 休闲打卡地的热点集聚区范围更小，就其分布位置而言，在宏观与街道尺度上分别有85%与77%的休闲打卡地热点集聚区位于全量休闲空间热点集聚区内，少量休闲打卡地特有的热点集聚区主要分布于历史街区以及滨海岸线等城市特色风貌区；④ 根据街道内指标高低，休闲打卡地的分布模式可以总结为“原中心集群型”、“原中心散布型”、“新中心散布型”以及“无中心散布型”4类，不同分布模式所在街道的功能、区位等特征存在差异。研究基于行动者网络理论解析了社交媒体影响下休闲打卡行为的行动过程，并在此基础上从场所空间与流空间的差异出发，结合时间地理学的基本理论，认为社交媒体在原有时空制约的基础上构建了一种以强目的性空间探索为特征的休闲活动新“地方秩序”，它体现了基于虚拟联系的流空间对基于实体在场的场所空间的影响：强化节点吸引力的作用，降低中微观尺度上的可达性约束，增加区位灵活性。

可解释的准确预测PM_2.5浓度变化可以有助于人类规避暴露风险，对人类健康风险评估和政策实施具有重要意义。目前已有PM_2.5浓度预测模型过多专注于提升模型预测精度，但忽略了模型的可解释性，造成模型可复用性和可信任度较差。鉴于此，本文提出了一种兼顾模型预测精度与模型可解释性的注意力时空常微分方程模型（Attentional SpatioTemporal Ordinary Differential Equation，ASTODE）用于PM_2.5浓度预测任务。具体而言，本文将神经常微分方程集成至PM_2.5浓度预测任务中，以提升预测模型的可解释性。此外，针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_2.5浓度数据中空间依赖关系的挑战，本文提出了一种新颖时空导数网络将传统神经常微分方程扩展到了时空常微分方程。针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_2.5浓度数据中长期依赖关系的挑战，本文设计了一种时空注意力机制去融合多个时间节点的隐藏状态。本文采用真实的PM_2.5浓度数据集对提出的ASTODE模型进行了验证。实验结果表明，ASTODE模型不仅在预测精度上优于或逼近于存在的6个基线方法，并且在可视化的视角下具有良好的可解释性。

地理信息科学（GIS）既有学科自身发展的需求，也是支撑地理学、地球系统科学和未来地球学等前沿探索的技术方法，还是服务于国家战略与社会发展的支撑技术。面对当今地理信息科学发展的内在规律、相关学科发展的外在驱动，以及人工智能等新技术的牵引，本文首先从描述内容、表达维度、表达方式、分析方法与服务模式6个维度，分析了GIS的发展过程，探索了其发展规律；然后，在解读地理学发展的初心与目标的基础上，提出了面向“物理-人文-信息”三元世界的地理学学科体系，讨论了信息地理学研究对象，提出了一个综合信息7要素与地理描述7维度的概念模型；随后，从信息科学视角的地理信息科学、地理学视角的信息地理学、以及语言学视角的地理语言学3个方面分析了地理信息学科的发展趋势。最后，总结了GIS、信息时代的地理学、地理场景、地理大模型等可能的发展方向和要点，以期丰富对地理信息学科的认识，促进地理信息相关科学的发展，提升学科对国家发展需求支撑和社会服务能力。

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外，迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据，采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型（时空同期和时空滞后），分析亚洲内部国际人口迁移的影响因素，并对2020—2025年人口迁移流进行预测。结果初步表明： ① 亚洲国际人口迁移流存在显著的时空自相关，且同期邻近迁移流比过去邻近迁移流影响更大，加入表征时空依赖的特征向量能够有效提高模型拟合能力； ② 人口规模、经济水平、战乱情况以及邻近性是影响亚洲国际人口迁移流的主要因素，在1990—2020年，人口规模效应先减后增，经济差异驱动力则先强后弱，因战乱死亡人数仍具有较强的推力，地理距离的阻碍作用在减小，语言邻近和经济合作依然对人口迁移具有显著的促进作用； ③ 综合时空同期和时空滞后2种模型的预测结果，2020—2025年巴基斯坦和印度之间、印度 \to沙特、巴基斯坦 \to阿富汗和叙利亚 \to约旦的迁移趋势明显； ④ 根据2种时空滤波模型的结果，2020—2025年亚洲国际人口迁移流总量约为1.8×10⁷人。揭示亚洲内部国际人口迁移的时空依赖特性和其他规律有助于准确预测未来人口迁移趋势，同时为国家经济社会发展的宏观政策制定等提供科学决策参考。

网络科学为全面探索旅游领域中各研究对象间的动态关系结构提供了有力支撑，打破了传统研究缺乏系统性思维的局限，对于进一步理解旅游业的运行规律具有重要意义。近年来随着旅游业的数字化变革，旅游信息变得更具灵活性与可扩展性，大幅提高了网络科学理论与方法在旅游领域中的应用可行性。本文对与网络科学理论与方法在旅游领域中的应用研究相关的学术论文进行了系统梳理，并通过多尺度的视角归纳该领域的核心研究内容。本文首先概述了相关理论基础和应用现状，之后根据不同观测尺度下的旅游领域网络现象进行研究进展总结，具体为：微观尺度关注于目标旅游行动者的交互属性，介观尺度关注于旅游行动者的聚集现象，宏观尺度关注于旅游行动者网络的全局拓扑结构特征。在此基础上，本文指出了当前研究存在的问题（如数据可靠性、成果可解释性等），并对相关研究在当前的大数据时代与复杂性科学新纪元背景下的未来发展方向（如多尺度研究框架、多层网络等）进行了梳理，从而为后续研究提供思路。

传统聚落集聚了大量的古代建筑和民俗等传统文化资源，以其突出的历史、文化和艺术等价值而备受关注，提取其丰富的历史文化信息并服务于现代产业发展具有积极的意义。针对当前尚缺乏从地理知识提取和表达视角对传统聚落丰富的历史文化信息进行知识抽取、组织和表达，进而实现“数据-信息-知识-智慧”转换这一问题，本文提出传统聚落景观基因本体（Geographic Ontology of Cultural Landscape Genes of Traditional Settlements, GeoOnto-CLGTS），并探索传统聚落景观基因的内在关联特征。首先，结合地理信息本体和传统聚落景观基因特征分析了GeoOnto-CLGTS的概念及表达方法，并提出GeoOnto-CLGTS模型的构建方法。其次，结合七步法的地理信息本体建模方法，梳理景观基因概念、关联关系和数据属性特征，自顶向下构建GeoOnto-CLGTS的概念层。并以123个中国传统聚落为案例，通过protégé工具进行实例补充，实现了GeoOnto-CLGTS模型的实例层构建。最后，通过Neo4j图数据库对本体数据进行存储，构建传统聚落景观基因知识图谱，实现了景观基因信息的查询。结果表明，本文构建的GeoOnto-CLGTS可以为今后开展传统聚落文化资源的知识发现及促进传统聚落的数字化保护提供有益的借鉴。

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。

随着经济社会的发展，旅游休闲已成为人民对美好生活追求的重要方式，也是将“绿水青山”“冰天雪地”转换为“金山银山”的重要载体。然而，旅游休闲发展不平衡、不充分的矛盾亟待解决。地球信息科学为旅游休闲领域提供了一套基于空间系统的分析框架和方法，大数据技术的快速发展也使得地球信息科学在旅游休闲领域的研究得到广泛关注和应用。然而，二者的结合研究并不是研究对象和研究理论、方法之间的简单交叉，且大数据在旅游休闲研究中存在数据有偏性、多源异构数据的融合、技术迭代等问题。为此，围绕着地球信息科学在旅游休闲领域的研究现状、学科贡献、研究局限性及未来方向，以“地球信息科学在旅游休闲领域研究的辩证审视”为主题，荣幸地邀请了旅游管理、地球信息科学、地理科学等领域的12位代表学者展开专家笔谈。基于专家们的观点，总结发现地球信息科学在旅游休闲领域研究中扮演着关键角色，具体体现在： ①为研究者深入理解旅游者行为、旅游目的地特征等多维度旅游现象提供了丰富的空间数据和分析方法； ② 为旅游休闲领域的研究提供了深刻的时空认知逻辑和人地思维； ③ 突破了传统旅游休闲领域研究的精细度不够、尺度单一的不足，提高了对旅游休闲复杂场景和多维尺度过程机制的解读能力。地球信息科学在旅游休闲领域未来具有广阔的应用前景，但是大数据的有偏性、研究结果的可解释性、学科之间深度交互等研究挑战，仍需要学者进一步回答和探索。本文通过对专家的笔谈，抛砖引玉，希望对地球信息科学与旅游休闲的融合研究及未来发展具有指导意义。

在卫星碳观测用于区域减排存在技术壁垒的背景下，全球尺度的高分辨率化石燃料二氧化碳（FFCO₂）排放清单成为区域FFCO₂排放研究的主要数据来源，但现有的全球尺度FFCO₂排放清单用于区域研究仍存在显著的不确定性。为此，本研究定量分析3种全球尺度的高分辨率FFCO₂排放清单（ODIAC 2020b, EDGAR v6.0, PKU-CO₂-v2）用于区域尺度研究的差异性和变异性，然后基于卡尔曼滤波将3组数据进行特征融合，探讨了粤港澳大湾区FFCO₂排放的时空演变格局。结果表明： ① 当前FFCO₂排放清单数据间存在着显著的差异性和变异性特点，以大湾区为例，在最佳表征空间分辨率3 km×3 km下，区域内网格单元的平均差异性达到140%，变异系数达到16.3%，单一的全球尺度FFCO₂排放清单数据用于区域或城市的FFCO₂排放研究结果不准确； ② 经卡尔曼滤波融合重构的2000—2018年长时间序列的新数据显示：卡尔曼滤波融合结果的不确定性由±15%~20%减少至±10%； ③ 2000—2018年，大湾区FFCO₂排放的总体布局是广深港澳中心高排放，向外围区域逐渐降低为低排放区，并形成深圳、香港→广州→佛山、东莞→中山的排放转移路径。本文提出的区域FFCO₂排放研究思路在大湾区进行了示范应用，同时可应用于其他区域和城市。本研究的结论将为大湾区能源、资源优化布局提供科学依据，对低碳转型及高质量发展和“美丽湾区”建设具有重要意义。

在文旅融合、数字中国、遗产活化利用的综合背景下，遗产旅游成为学界与业界讨论的热点。承载遗产价值的空间表征与旅游者空间感知的不匹配问题是当前遗产旅游最突出的矛盾之一。本文从遗产价值视角出发，采用文献计量与系统性述评相结合的方法，围绕遗产价值的阐释与量化、遗产价值的空间计算与表征、旅游者遗产价值与空间感知、遗产旅游者的空间行为反馈主题对国内外相关研究进行梳理和比较。研究发现：① 遗产价值阐释成果丰富，主要围绕遗产价值的内涵与阐释技术而缺少量化方法探索； ② 遗产价值的空间计算与表征具有对象针对性和应用导向性，技术方法以地理信息系统与空间信息技术为核心； ③ 旅游者遗产价值与空间感知多从遗产地的旅游目的地视角出发，忽视遗产价值和空间属性，缺乏遗产价值、遗产空间、旅游者的关系探索，感官知觉测量维度以视觉为主； ④ 遗产旅游者空间行为反馈关注行为特征、模式、成因和影响因素，重视实践应用并且体现出遗产责任导向； ⑤ 自然遗产和混合遗产语境下的遗产价值空间计算与表征、旅游者遗产价值与空间感知缺乏关注； ⑥ 国内外相关文献在对象关注、技术方法和内容聚焦上存在相似性和差异性；⑦ 未来遗产价值阐释与表征将从传统叙事走向空间量化，遗产空间感知与计算将从空间足迹走向感知行为。基于此，本文提出了遗产价值视角下旅游者空间感知与计算的理论框架与方法路径，体现多学科的理论交叉和技术融合，以期为相关研究提供理论参考，为促进遗产地保护、管理、旅游发展、价值传承提供实践借鉴。

生态旅游适宜性评价是评估生态旅游发展潜力、制定生态旅游规划和进行生态旅游开发的基础和重要参照。本文引入机器学习方法，从方法可行性、数据映射和预测实现等方面进行探讨，应用随机森林算法对湖南武陵山片区生态旅游适宜性展开实证研究。湖南武陵山片区旅游资源丰富，脱贫后亟需开展生态旅游来巩固拓展脱贫攻坚成果实现与乡村振兴有效衔接以及促进可持续发展。研究结果表明：① 将机器学习算法引入到区域生态旅游适宜性评价领域作为一种新方法，可为之后改进生态旅游适宜性评价方法提供新思路与新方案；② 随机森林算法可以有效应用在区域生态旅游适宜性评价方面，可作为适宜性评价研究的一种新方法，模型优化后的平均测试精度达86.49%，受试者工作特征曲线（ROC）与坐标围成的面积（AUC）达0.95，评价结果能够准确反映湖南武陵山片区生态旅游适宜性程度；③ 特征重要性排序结果显示土地利用类型影响最大，占比达到28.98%，人口密度、距景点距离和生物丰富度等因子的影响也较大，分别为16.34%、12.2%和10.65%，在进行生态旅游开发时应重点考虑这些因素；④ 生态旅游适宜性结果表明，高度适宜与适度适宜区占比高，研究区生态旅游开发潜力大。根据不同适宜性结果提出不同的开发方向：高度适宜区走保护性开发模式，打造体验-教育型生态旅游；适度适宜区走联合性开发模式，打造支撑型生态旅游；边际适宜区走限制性开发模式；不适宜区应当禁止开发。针对研究结果提出“两中心一带一板块”开发策略，可为武陵山片区进行生态旅游开发及巩固脱贫成果提供理论和技术指导。

几何语义一体化三维建筑物模型是智慧城市建设的重要基础数据，有利于促进建筑设施的精细化管理和智能化应用。当前基于点云的三维重建算法大多关注简单屋顶结构的几何模型构建，忽略了模型的语义表达，且基于数据驱动方法的重建结果容易受噪声影响，存在几何和拓扑错误。为了解决复杂屋顶高精度三维重建难题，本文提出一种基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维自动化重建算法。首先，设计了一套可参数化表达的建筑物3D基元库，包含简单和复杂屋顶。其次，通过点云分割和屋顶拓扑图比较来识别点云对应的基元类型。然后，提出了一种点云与3D基元整体拟合的目标优化函数，采用序列二次规划算法估计基元的正确参数。最后，利用城市地理标记语言（City Geography Markup Language, CityGML）构建几何、语义和拓扑一体化表达的三维模型。采用几种不同屋顶风格的建筑物点云数据进行实验，定性和定量对比分析结果表明本文方法能够高效生成几何和拓扑均正确的CityGML模型，对噪声和局部点云缺失具有一定的鲁棒性，有利于促进几何语义一体化建筑物模型快速自动化构建。

城市公共体育设施的分布特征与可达性、公平性等空间配置直接关系到基本公共服务的均等性与城市空间结构的完整性。本文以北京市为例，以POI数据表征城市公共体育设施，运用核密度估计、最近邻指数、改进型两步移动搜索法以及覆盖度指数等分析方法，研究北京街道尺度上城市公共体育设施的空间集聚特征及供需视角下的可达性与公平性。结果表明：① 改进型两步移动搜索法考虑了不同等级城市公共体育设施的供给规模与“15 min生活圈”理念下的居民出行距离，适合街区级与社区级体育设施可达性分析，中心城区街区级与社区级设施空间可达性较高；② 北京各级城市公共体育设施具有显著的空间集聚趋势，地区级设施表现为“点状集聚、面状分散”趋势，街区级总体呈现出“核心-边缘”式特征，中心城区供给数量多，周边地区配置少；社区级设施为“小集聚、大分散”模式，空间分布均匀；③ 北京社区级城市公共体育设施覆盖度高的街道最多，空间配置最为均衡，街区级设施覆盖度指数高的街道较少，覆盖范围相对有限。研究结果可为北京城市公共体育设施的规划编制与优化布局提供参考。

近年来，随着公众环境保护意识的提升，追求人与自然和谐共生的生态旅游方式越来越受到人们的普遍关注。面对丰富多样的生态旅游资源及国内生态旅游的供需矛盾，如何在大保护的前提下有序开发、合理利用，将“绿水青山”科学、合理地转化为“金山银山”是现阶段亟需面对和解决的重大问题。本文以神农架林区为例，基于多源地理空间数据，运用XGBoost算法对其生态旅游适宜性进行评估，得出如下结论：① 基于XGBoost算法的生态旅游适宜性评价模型融合了机器学习技术与数据挖掘思想并取得了良好的分类效果，模型在10折交叉验证下的整体分类精度为89.44%，同时兼有良好的召回率(89.68%)，F₁分数为0.874 5，兼顾了精确度和召回率，模型AUC值为0.959 3，模型整体分类性能表现优秀；② 根据特征重要性排序结果，生态环境要素NDVI（26.86%）、年平均气温（11.61%）和社会经济因素距道路距离（8.90%）对模型贡献度最高，位列所有特征前3位；③ 生态旅游适宜性分类结果表明，神农架林区整体生态旅游资源丰富，高度适宜区、中度适宜区、边际适宜区和不适宜区的覆盖面积分别占林区总面积的44.13%、15.93%、11.89%和28.05%。本文研究方法突破了传统生态旅游适宜性评估方法主观性较强的局限，立足于数据挖掘思想和机器学习技术解决实际问题，可为区域国土空间规划、乡村振兴战略和生态旅游资源整合提供决策依据。

街道空间是旅游者在旅游地的主要接触空间，良好的街道视觉品质对旅游产业的可持续发展至关重要，而如何建构视觉品质评价方法则需要进一步探索。本文以厦门市鼓浪屿作为研究区域，首先建立街道空间视觉品质量化模型，采用人工模拟旅游者行进的方式采集街景数据，进行成像参数校正和图像编码；其次，采用全卷积网络进行图像语义分割和视觉要素提取，获得街道环境视觉参数；最后，根据量化模型将视觉参数聚合到地理要素中，建立地理信息数据库进行街道空间视觉品质评价。结果表明：① 鼓浪屿街道空间视觉品质存在明显的空间分异性；② 建筑密度、街道宽度与植被小品是塑造街道空间视觉品质的基础视觉要素；③ 植物类公园、主要交通枢纽、主要商业设施的分布对街道空间视觉品质产生显著影响。本文为街道视觉品质评价工作提供了可供迁移应用的数据采集方式和研究方法，基于全卷积网络的街景图像语义分割精度较高，能够为街景图像以及其他类型的图像数据分析提供参考。在管理实践上，本文可以为旅游地街道空间的管理与规划、资源整合与配置、人流引导与调控等工作提供有价值的借鉴。

锥形模型和矩阵模型因计算简单、可查询性好，常被用于方向关系查询，但由于忽略了空间对象的大小、形状、以及相互之间的距离对方向关系的影响，容易导致方向关系查询结果出现偏差。为解决该问题，本文利用锥形模型、矩阵模型和 Voronoi图模型在方向关系判断上的互补性，提出一种集成三者优势的方向关系组合模型，并基于该模型实现了方向关系查询。其基本思路是：为了能够集成不同模型的优势，将方向关系分为外部方向关系和内部方向关系；然后，组合锥形模型和矩阵模型实现外部方向关系查询，从而兼顾空间对象的大小和相互之间的距离对方向关系的影响；并使用Voronoi图模型进行内部方向关系查询，以顾及空间对象的形状对方向关系的影响。实验结果表明，组合模型在方向关系查询中具有良好的适用性和可行性，能够有效克服锥形模型和矩阵模型存在的缺陷，提高方向关系查询的准确性。该模型将有助于提升空间信息智能查询、智能推理、以及多尺度空间关系相似性计算等空间数据处理方法的准确性和可信度。

海岸线位于陆地与海洋交汇的关键地带，其利用模式与陆海两侧的空间规划与开发密切相关。本研究主要基于2022年SDGSAT-1卫星影像，兼顾海岸线两侧的陆域和海域空间，从中国海岸带整体、省（市区）海岸带、剖面线3个层面探究中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用的关联特征。结果表明： ① 中国大陆海岸线开发利用比例较高，未利用岸线仅占35.11%；在已开发的岸线类型中，养殖围堤岸线占比最大，其次是港口码头岸线； ② 在土地利用方面，建设用地面积最大，其在天津和上海占有较大比重；人工湿地次之，在辽宁和山东占比较高。对于海域利用，渔业用海在山东和福建占比较大；交通运输用海在上海占比最大；能源开发用海在上海、天津和河北占有较大比重； ③ 从开发利用强度来看，海岸线利用程度综合指数、土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数两两之间均存在明显的正相关关系。与向海一侧相比，海岸线利用程度与陆域土地利用活动之间的相关性更强；空间上，3个指数高值和低值所在的地区基本一致，高值区主要分布在天津和河北等北方省份，低值区主要分布在浙江和福建等南方省份； ④ 从海岸线角度观海望陆：未利用岸线向陆一侧林地占比最高、土地利用程度综合指数值最低，而在未利用岸线向海一侧，旅游娱乐用海的占比高于其他岸线类型；港口码头岸线陆海两侧利用程度综合指数均为最高，陆侧以建设用地为主，海侧以能源开发用海和交通运输用海为主；养殖和盐田围堤岸线海侧的生态保护用海占比高于其他岸线类型。研究结果可为科学规划和管理海岸线、优化陆海空间结构等提供科学数据和决策支持。

随着我国城市化进程的加快，城市内涝灾害愈加频繁，人民的生命和财产安全受到了严重的威胁。然而，城市内涝灾害在愈加频繁的同时，产生了诸如信息获取不及时、制图时效性低、地图信息冗余等问题，难以为救援提供及时响应。基于此，本文提出了一种面向城市内涝场景下的微地图制作方法。首先，调用微博API获取任意时间段内特定主题下的社交媒体文本数据，对数据进行清洗与预处理；接着，选取BiLSTM-CRF模型提取社交媒体中有关城市内涝的地名地址信息；然后，结合Dijkstra算法为用户推荐避开危险路段的最优路径；最后，结合灾害信息与实际场景，制作城市内涝场景下的微地图。实验结果表明： ①该方法能够有效识别城市内涝点，总体准确率达到92.7%； ②对比官方发布的积水点，本文提取的积水点与官方积水点大部分重叠，能够有效为传统监测方法提供补充信息； ③根据所得内涝点生成道路网级别的城市内涝地图，能够克服在海量地理空间信息中可视化冗余的不足，即有效缓解地理信息冗余的问题。由此可知，实时显示城市内涝信息，能够为用户掌握灾害现场的信息提供便利，调动他们参与制作微地图的积极性。与此同时，结合最优路径推荐，能够提高灾害应急场景下的制图时效。

对于具有复杂几何结构特征的建筑物，三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题，无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题，本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格为基础数据，利用变分原理构建能量函数，将网格模型优化问题转换为能量函数最小化问题。首先，从多视图像中提取三维边缘点，以三维边缘点构成的边缘轮廓来定位网格模型边缘区域；接着，利用灰度一致性测度构建数据项，利用顶点自身曲率构建平滑项，利用三维边缘轮廓约束构建附加约束项，将3个约束项构建为一个总体能量函数；最后，采用梯度下降法迭代求解总体能量函数最小值，将梯度变化量分配到网格模型的顶点上来驱动网格形变，以此优化模型。选取Strecha数据集中两个真实室外场景和ETH3D数据集中一个真实室内场景进行优化实验，使用ETH3D评估框架对实验结果进行评估。结果表明，经本文算法优化后的网格模型完整度和精度最高为89.76%、94.45%，本文算法在解决复杂几何结构建筑物模型边缘优化问题的基础上，提高了建筑物模型的准确程度。