有效地发现和利用分布存储、运行的各类空间数据、空间决策分析模型和知识发现算法，已成为当前空间信息处理、知识发现与共享领域最具挑战性的前沿课题之一。首先，本文论述了空间信息处理、知识发现的关键问题、发展现状和趋势。然后，描述了地理知识云的概念特征，提出了地理知识云（GeoKSCloud）的具体实现。该平台构造了可伸缩的空间数据和知识服务存储、运行环境；平台从业务功能上划分为数据聚合中心、知识服务中心、地学问题求解中心、平台控制中心和知识云门户等5大核心模块。其为地学问题求解全过程提供了空间数据集成，知识服务发布、注册、搜索、发现、组合等功能，以及地学问题智能推理和结果可视化表达等工具。本文对海量空间数据云存储与管理、知识云服务管理与组合、地学问题智能求解等平台关键技术进行了论述。最后，本文以历史地震影响场分析为例，分析了平台各组件在问题求解中的交互过程，实例表明，该平台可实现多节点、跨平台、异构地理知识服务的协同式计算，有效地降低地学问题求解的成本和复杂度。

目前，我国已建立多种基础空间数据库，但现有空间数据库管理系统中，地图制作、标准地图管理等仍需要采用标准分幅来满足统一管理的需要。如何更有效地管理海量分幅空间数据，并实现对其快速检索成了多尺度基础空间数据库建设亟需解决的问题之一。本文分析了电子接图表，实现了空间数据接图表的可视化，集成了现有的空间数据库管理与数据库可视化操作的功能；依据空间数据不同的比例尺类型、要素类型、几何类型，自动计算标准分幅编号、绘制分幅边界；提供空间数据库海量数据检索技术方法与参数传递方案、基于数据存储的逻辑结构设计数据检索方案，并总结出空间数据优化存储策略与高效管理方法。应用案例表明，空间数据库电子接图表能够提高分幅空间数据的可视化管理与检索效率，对涉及大规模空间数据库可视化管理和检索应用需求，有很好的理论和实际应用价值。

截至2012年底，我国高铁运营里程达到9356km，居世界第一位，是目前世界上高铁里程最长、规模最大的国家。而构建虚拟高速铁路地理环境，支持开展复杂性大系统的科学实验研究和工程管理分析，实现仿真数据的分析、重组与表示就具有重要意义。在顾及高速铁路环境的独特空间特征与关系属性基础上，本文提出了一套用于动态仿真情形下的建模方法，通过构建基元模型库、本体知识库和空间语义约束规则，研发虚拟高速铁路建模服务系统及相关插件，为虚拟高速铁路场景构建提供快速建模服务。案例试验结果表明，该方法能够有效地厘清各场景对象实体和实体之间的关系，可使得领域知识和建模操作得以分开，降低多领域协作建模的复杂度与难度，快速生成虚拟高速铁路场景。