【意义】低空经济作为新质生产力代表，正逐渐成为推动经济增长的新引擎。低空经济以低空空域资源开发利用为基础，在给地理信息科技带来发展机遇的同时也对其提出了全新的挑战。【进展与分析】本文首先对低空经济下低空空域资源划分以及典型无人机应用场景进行了介绍，进而分析了地理信息科技将在空域资源精细化利用与低空环境构建、空中交通新型基础设施规划建设运行、无人机安全高效运行与运营监管等低空经济关键环节具有广泛应用前景，指出地理信息产业也将面临新的技术融合与创新、市场需求增长、政策支持与产业引导、产业升级与转型等发展机遇。【展望】本文简要分析了地理信息科技支撑低空经济发展所面临的时空升维、地图和位置服务、高频次迅捷数据获取体系、全时全域能力和泛在智能化技术等挑战，这些也将成为地理信息科技未来可以发展和突破的方向。

【意义】预测是地理空间人工智能（Geospatial Artificaial Intelligence, GeoAI）重要研究方向，也是测绘地理信息技术与人工智能技术深度融合、智能化创新的关键，支撑空间智能技术走向广域多样化应用场景落地应用。【进展】本文回顾了地理空间智能预测的技术发展历史，综述了基于统计学习、深度学习及生成式大模型的智能预测模型，阐述了智能预测模型中的时空依赖关系嵌入机制，解耦了时间关系建模、空间关系建模及时空关系建模等通用计算算子。【挑战与展望】本文总结归纳了智能预测模型在标注数据稀疏、可解释性缺失、泛化能力匮乏、模型压缩轻量化及模型高可靠性不足等挑战，思考并提出了地理空间智能预测技术未来4个发展趋势与研究方向：耦合多算子的可配置通用空间智能预测平台、融合多模态知识的生成式预测模型、先验指导的深度学习智能预测模型，以及地理空间智能预测模型拓展地球系统深度预测应用领域。

【目的】系统梳理基于AI大模型的文生图技术的进展，并探讨该技术在城乡规划领域的应用。【探讨】本文首先分别从训练数据集、模型和评价方法3个视角出发，对文生图技术发展进行了全面、系统的回顾，以揭示其成功背后的推动性因素。尽管文生图技术在通用计算机领域取得显著进展，但城乡规划领域的实际应用中仍面临诸多关键挑战，包括缺乏高质量领域数据、生成内容的可控性和可靠性不足，以及缺乏地学先验知识约束等。针对这些问题，本文提出了相应的研究思路，包括：面向领域需求的文生图数据增强策略、基于指令拓展的空间信息增强文生图模型、以及基于诱导布局的局部编辑文生图模型。在此基础上，结合多个实际应用案例展示文生图技术在城乡规划设计领域的应用价值和潜力。【展望】文生图技术通过技术突破和多学科融合，有望成为城乡规划设计领域的重要创新动力，为高效、智能化的设计实践提供支持。

【意义】 数据已成为重要的生产资料，与人工智能技术相互促进，伴生发展，并不断催生新质生产力。遥感数据智能是遥感大数据和人工智能快速发展的必然产物，不仅提高了遥感数据处理效率，还增强了应对突发事件和复杂环境变化的响应能力。【目的】 本文旨在探讨遥感数据智能的发展及其在关键领域的应用潜力，分析了遥感数据智能的出现背景和技术支撑，提出了遥感数据智能技术框架，并结合具体应用案例，展示遥感数据智能在超高分辨率遥感图像中提取中国集中式和分布式光伏分布信息的应用成效。【展望】 研究强调，对于遥感数据智能而言，高质量的数据是遥感数据智能的基础，应重视AI-ready的知识库建设和小数据的作用；有针对性的高效算法是实现遥感数据智能的关键，发展实用的数据智能方法是迫切需要研究的课题；通过数据智能，推进遥感数据、信息和知识的多层次服务。

【目的】户外步行路网是导航地图的重要组成部分，也是户外活动路径规划的重要依据，对于户外旅行开发和事故救援等具有重要意义。然而，当前路网地图生成方法主要关注城市区域车行导航路网的构建与更新，对复杂户外环境下的徒步旅行导航路网地图构建研究较少，此外，现有方法多侧重于道路的二维几何形态信息提取，而对于路网真实三维几何和拓扑结构的重建研究还比较缺乏。【方法】鉴于此，本文提出一种融合众源轨迹数据的户外徒步旅行导航路网地图构建方法。该方法利用户外活动轨迹数据，通过路网生成层和高程提取层分别提取道路的二维几何拓扑形态和三维高程信息。在路网生成层，采取轨迹密度分层策略构建户外矢量二维路网；在高程提取层，对轨迹覆盖的区域进行高程估计与优化，生成高程格网栅格图，再将二维路网与高程格网进行高程匹配，生成户外三维徒步旅行导航路网。【结果】本文选取2021年来源于六只脚户外网站的1 170条长沙岳麓山风景区的户外轨迹数据进行实验，构建的户外三维徒步旅行路网地图在二维空间定位上的平均偏移距离为4.201 m，高程估计的平均误差为7.656 m，结果表明，本文所提出的三维路网提取方法能适应旅行者户外轨迹数据噪声大、密度差异大等特点，生成质量较好的户外三维徒步旅行路网地图。【结论】相较于传统户外二维路网，本文方法构建的户外三维导航路网提供了更丰富和精确的地图信息，支持在复杂户外环境下的步行路径规划与导航应用服务。

【目的】随着知识图谱技术在GIS领域应用和发展，地理知识图谱（GeoKG）近年来逐渐成为GIS领域的重要研究方向。GeoKG往往无法确保涵盖所有知识，知识的缺失和不一致性严重影响应用性能，需要采用GeoKG推理技术来自动补全缺失知识、识别矛盾知识、预测地理现象未来发展趋势。区别于通用知识图谱推理技术，GeoKG推理技术需要着重考虑地理知识的复杂时空特性。本文对近年来GeoKG的推理工作进行了全面介绍和总结。【分析】首先，介绍了GeoKG推理的相关概念与问题描述；其次，本文分析了GeoKG推理的二大核心任务： ① 面向知识补全的推理模型，主要用于填补图谱中的空白，确保知识的完整性； ② 面向预测任务的推理模型，旨在通过已有地理数据预测未来的趋势。两类模型各自针对不同的应用场景进行优化，并在地理数据的处理中各有侧重。【展望】展望了GeoKG推理的未来发展趋势，指出未来GeoKG推理技术的发展将更加关注时空数据的复杂关系处理、多尺度地理知识的推理、多模态数据的融合，以及提高推理模型的可解释性与智能化。此外，GeoKG与大规模预训练模型的结合也将成为关键方向。

【目的】地理系统是涵盖地球表层自然与人文现象及其相互关系的综合系统，而现有地理信息系统（GIS）虽能数字化处理这些地理要素，但其局限性在于缺乏物理与信息空间的双向交互，并且其模型通常依赖于预设规则和历史数据，难以应对快速变化和三维结构复杂的地理情境。为此，本文提出了“地理智能体”，作为地理信息系统的进阶形式，融合了具身智能、自监督学习和多模态语言模型，旨在提升环境感知、空间理解和自主决策能力。【方法】本文设计的地理智能体架构包含多模态感知、智能中枢和行动操控模块，分别通过传感器网络获取全方位环境信息、利用知识图谱和生成模型进行复杂情境推理，并最终实现对物理环境的实时调控和多层次规划。此外，地理智能体将通过地球模拟器和试验场平台测试，以适应虚拟和真实环境的差异，从而在复杂、动态地理情境中具备更强的自主应对能力。【结果】本文以虚拟数字人“地球通”为例，初步展示地理智能体在空间智能化应用中的具体实现。【结论】“地球通”作为地理智能体的原型机，集成了时空知识图谱（GeoKG）和认知地图生成大模型（GeoGPT）等模块，能够辅助用户在应急管理、城市规划和生态监测等领域中快速获取智能化的空间决策支持，充分体现了地理信息系统从信息处理工具向自主空间智能体的发展演化。

【目的】 作为世界文化遗产和城市游憩空间的重要组成部分，中国古典园林文化生态系统服务的发挥主要依赖于游客与景观的视觉感知与交互。然而，如何为古典园林景观视觉感知模拟建立相应的3D数据模型仍存在以下方法挑战：如何构建视觉感知框架以表征中国古典园林所特有的“景”概念?如何以游客视觉感知为切入点剖析其游园观景行为?以何种形式组织古典园林景观3D数据模型，从而实现视觉感知的全流程模拟计算，并提升计算效果和效率?【方法】 针对这些挑战，本文从游客视觉感知过程的“客体-路径-主体-结果”4个环节出发，以“叙事符号系统-叙事策略”的空间叙事为切入点，将古典园林景观构成剖析为“环境空间-视觉感知空间-视知觉空间”，提出了古典园林景观的视觉感知框架，并基于相关领域本体模型 语义复用，将模型梳理为“地物层-行为层-分析层”3个层次，扩展并设计了面向视觉感知计算的古典园林景观3D数据模型。【结果】 以苏州拙政园为例，从地物数据处理、行为数据配置、存储环境搭建，再到分析数据计算，阐述了古典园林景观3D数据模型实施应用的方法流程，以期为中国古典园林乃至其他文化遗产三维空间视觉感知研究提供理论与方法参考。

【目的】 随着深度学习技术的发展，遥感影像自然资源要素变化监测能力得到显著提高。基于深度学习的变化检测技术善于挖掘遥感影像的低层次语义信息，但在区分土地利用类型变化与非土地利用类型变化（如农作物轮作、水位自然变化、森林自然退化等）方面存在局限性。为了保证变化检测的高召回率，深度学习变化检测方法往往产生大量虚警变化图斑，仍需大量人工作业工作量来排除虚警变化图斑。【方法】 针对这一问题，本文提出了遥感时空知识图谱驱动的自然资源要素变化图斑净化算法。该方法可以在保持变化图斑高召回率的前提下，尽可能降低变化图斑虚警率，从而提高自然资源要素变化监测效率。为了支撑遥感时空知识图谱智能构建与高效推理，本文设计了顾及时空特性的遥感时空知识图谱本体模式，研发了图数据库内存储运算一体化的GraphGIS工具包。本文提出了基于GraphGIS图数据库原生空间分析的矢量知识抽取技术、基于SkySense视觉大模型高效微调的遥感影像知识抽取技术和基于SeqGPT大语言模型的图斑净化知识抽取技术。在时空本体模式约束下，矢量知识、影像知识和文本知识汇聚形成遥感时空知识图谱。受变化图斑净化业务人工作业方式的启发，本文提出了基于遥感时空知识图谱一阶逻辑推理的变化图斑自动净化技术。为了提升遥感时空知识图谱的并发处理与人机交互核验效率，本文研发了一套遥感时空知识图谱管理服务系统。【结果】 针对广东省2024年3—6月自然资源要素变化图斑净化任务，本文方法的存真率达到95.37%、去伪率达到21.82%。【结论】 本文提出的自然资源要素变化图斑智能净化算法及系统能够在充分保留真实变化图斑的条件下，可以高效剔除虚警变化图斑，显著提升自然资源要素变化监测作业效率。

【目的】 当前在微地图的内容检索领域尚缺乏系统性的研究。为了填补这一研究空白，本文提出了一种YOLOv8l-FMSC-Spatial （You Only Look Once v8l- Fewer Multi-Scale Convolution-Spatial, YOLOv8l-FMSC-Spatial）模型，实现在手绘地图场景下地理要素的提取及检索。【方法】 首先通过对比YOLO系列模型，选取最优的YOLOv8l模型，引入C2f-FMSC模块改进最优模型，建立应用于微地图的YOLOv8l-FMSC训练模型，利用该模型实现栅格地图的地理要素提取；其次针对地理要素的检索需要，建立地理要素的空间关系数据库，设计空间计算检索模块Spatial，通过Spatial模块实现地理要素信息的传递与筛选，进一步地计算用户检索信息与数据库地理要素信息的空间关系关联程度；最后根据空间关系关联程度，从微地图数据库中索引包含相关地理要素信息的地图，实现基于空间关系的地理要素检索模型构建。依据上述方法，在手绘校园地图检索场景中进行验证。实验数据源自各个学校发布内容以及学生自由制作，共计493幅手绘校园地图，在全国范围内研究学校代表性地理要素检索，此类要素包括水体、操场、特色建筑，确保准确识别和检索这些特征元素，验证所提模型的实际适用性。【结果】 实验结果表明：训练后的YOLOv8l模型可有效识别手绘地图中的地理要素，并在收集的数据集上验证了模型的有效性和鲁棒性；引入FMSC模块后的YOLOv8l-FMSC模型精确率可达0.8、召回率可达0.764，为实际对比中的最优模型；引入Spatial模块计算模型度量空间关系，可有效捕捉到相关地理要素的空间信息，减少与正射地图检索的差距。【结论】 综上，提出的YOLOv8l-FMSC-Spatial模型可根据顾及空间关系的地理要素条件，快速准确地检索到内容相关的手绘地图，从而填补微地图在内容检索方面的研究空缺。

【目的】在视觉主导机制日益彰显的当下，修辞逐渐从地图学的外围走向中心，成为了叙事地图研究的核心问题之一。然而，学术界尚未搭建起一个系统性的基础框架，难以解答什么是叙事地图的修辞、叙事地图的修辞有哪些类型、修辞如何发挥作用并服务叙事地图的叙事目标等基本理论问题。【方法】针对这些盲点问题，本文首先基于修辞的语言学与图像学研究范式，通过厘清叙事地图中修辞的本质，对叙事地图的修辞进行概念界定和特征辨析；其次，立足于内容语义表征和逻辑语义表征的差异性，提出了叙事地图修辞的分类准则，划分出意义性修辞与结构性修辞两大类别，并以此建立了叙事地图修辞的家族谱系，形成了叙事地图修辞体系框架的元理论和元语言；进而，基于多级符号系统与格式塔原则，从修辞维度、修辞作用层级、修辞综合运用和修辞适用原则4个核心方面入手，深入剖析了叙事地图中修辞的作用机制；最后，结合《江南运河》的典型案例，说明了修辞体系框架如何支撑叙事地图设计实践。【结论】以期为推动当代地图学理论创新提供了参考。

【目的】 当下，面向多圈层耦合、人类干扰强烈的复杂自然场景遥感智能解译在地学研究和实际业务中常存在不好用的问题。为此，本文从遥感地学认知原理角度出发，在明晰遥感智能解译的使命是依托遥感大数据更好地辅助建立数字地球之后，认为达成一致的知识表征模型是解决问题的关键，进而提出遥感解译与地学认知应该耦合为一个系统，以实现“数据获取知识”与“知识引导数据”的双向驱动。【分析】 在此基础上，提出以遥感地学分区为纽带的智能解译框架，以打通已有地学知识向遥感智能解译过程的输入与引导，增加解译结果与已有地学知识体系的匹配度。该框架主要依靠定量化的场景复杂性度量和地理分区知识耦合，形成面向遥感智能解译的地学分区方法以及分区样本抽样与规范，从而实现面向大区域的知识耦合下分区解译策略。【展望】 通过复杂度与优化抽样实验、影像分区分割尺度优选、耕地类型细分等实验，初步揭示了本框架思路在优选样本、影像分割、耕地精细类型识别等遥感智能解译多方面均存在巨大潜力。

【目的】 随着城市化进程的加速和机动车数量的剧增，城市交通系统面临着巨大的压力。智能交通系统作为智慧城市的重要组成部分，被广泛应用于改善城市交通状况，交通速度预测即是其中的一个关键研究领域。实时且准确的交通速度预测对于缓解交通压力、优化交通运输和建设智能城市交通至关重要。然而城市交通网络节点间存在复杂的耦合关系和动态随机的时变特征，现有的预测方法往往难以准确捕捉其潜在的动态时空相关性。【方法】 本文将城市交通速度预测视为多变量时间序列预测问题，提出了一种基于多元时间序列动态图神经网络（MTDGNN）的交通速度预测模型。该模型基于实时交通信息，通过图学习层自适应地生成交通动态图，结合预定义的道路网络静态图，从多方面捕捉空间依赖性。同时，图卷积模块和时间卷积模块交替使用，构建多层次的空间邻域与时间感受野，充分提取交通数据的空间特征和时间特征。【结果】 本文在北京市东部城区2017年4月1日—5月31日397条路段的真实交通数据集上对 MTDGNN 模型进行了实验测试，并将预测结果与9个基准模型和7个消融实验模型进行对比。与9种基准模型相比， MTDGNN模型的平均MAE降低了至少2.24%，平均RMSE降低了至少3.98%。【结论】 MTDGNN模型在MAE、RMSE和MAPE评估指标上均取得了最优的预测精度，表明该模型在复杂交通场景中的优越性与鲁棒性。

【目的】 城市交通流量预测对智能交通系统至关重要。传统方法常将路网划分为栅格进行区域预测，但忽略了道路间的关联，导致预测结果无法准确反映交通流变化。基于道路段数据的方法虽能捕捉道路间的空间联系，却面临轨迹映射时数据冗余、轨迹错配和数据稀疏等问题。【方法】 为了解决这些问题，本文提出了一种用于道路级稀疏交通流预测的注意力时空神经网络(ASTNN)模型。模型首先对轨迹数据做预处理和基于隐马尔可夫模型（HMM）的地图匹配，得到各道路段的交通流数据；并采用面向路网的自适应紧凑二维图像表示方法，将路网表示为以道路段为像素点的二维图像。在分析交通流时空特征的基础上，提出了两种新的注意力时空模块：注意力时空记忆块（ASTM block）和注意力时空聚焦块（ASTF block），分别用于时间相关性挖掘和空间稀疏特征提取。基于这2个模块，并融合外部信息，构造了ASTNN模型实现道路级交通流预测。 【结果】 本研究以成都出租车轨迹数据为研究对象，在成都市三环区域内的五级路网中，完成了轨迹数据的预处理和流量的映射，并对流量预测模型进行了验证。 结果显示，本文所提出的数据处理方法可使轨迹与路网匹配时间降低73.6%。在与CNN、ConvLSTM、GRU、STNN等现有方法的对比实验中，本文方法在RMSE、MAE以及R²等指标上均取得了最优的预测准确度。在此基础上，进一步验证了在ASTNN中引入温度信息对提高预测准确度的显著作用，为模型性能优化提供了新的思路。【结论】 本研究提出的ASTNN模型为城市道路级稀疏交通流预测提供了可行的实施思路和技术路线。

【目的】 癌症是全球绝大多数国家的主要致病死因，对人类寿命和公共卫生构成了严重威胁。本文探讨了全球五类主要癌症死亡率的时空分布特征，并给出了未来发展趋势预测。【方法】 本文针对2011—2019年全球200个国家五类主要癌症（肺癌、结直肠癌、胃癌、肝癌与胰腺癌），采用GBD数据与世界银行数据库资料，基于MGWR模型提取各类癌症死亡率影响因素的空间异质性特征，利用ARIMA模型提取各类癌症死亡率的时间变化趋势特征，并将该时空信息作为参数输入构建贝叶斯时空模型，对全球主要类型癌症死亡风险进行预测评估。【结果】 研究发现，全球五类癌症死亡率均持续增加， 2019年各类癌症死亡率较2011年平均上升了17.2/100 000人。全球超过72.8%的国家癌症死亡相对风险较高（RR>1），呈现出明显的空间聚集性。【结论】 相比非洲与南亚地区，欧洲、中亚、北美、东亚及太平洋地区癌症死亡率增速较快。相比中低收入和低收入国家，高收入和中高收入国家各类癌症死亡率上升趋势明显，相对风险更高。65岁及以上人口占比、吸烟、酒精、低运动强度、高糖加工饮食、人均GDP、人均GNI和人均医疗卫生支出成为全球主要类型癌症死亡风险的关键影响因素。本研究通过集成不同地理时空分析方法优势，创新性构建了涵括时空分组变量和不同影响因素的疾病风险时空预测模型，灵活度高，可解释性强，更适用于量化时空非平稳性关系，能够有效评估全球不同地区主要类型癌症死亡的相对风险，加深了地理空间建模技术与流行病研究的交叉融合，对严峻的全球癌症防控规划具有重大科学意义。

【目的】基于合成孔径雷达(SAR)影像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等领域。然而，随着在轨智能处理技术的快速发展，对星载SAR影像舰船目标的实时检测能力提出了更高的要求。【方法】因此针对当前SAR影像舰船目标尺度多样，靠岸船只背景复杂，各类遥感平台硬件资源受限等问题，本文提出了一种轻量级SAR影像舰船检测模型LWM-YOLO。首先，采用优化骨干网络结合注意力机制降低网络复杂度及参数量，提出一个轻量化骨干网络（LWCA）；其次，针对解决目标尺度多样问题，构建了一个轻型特征融合模块（LGS-FPN），在增强SAR影像中舰船目标细节信息提取能力的同时减少计算复杂度；然后，为优化定位精度，提出基于MPD-Head的检测架构，提升复杂环境中微小舰船目标的检测效果；最后，在LS-SSDD和SSDD舰船目标检测数据集上，将本文算法与主流算法进行对比实验。【结果】实验结果表明，本文提出的算法平均精度值（mAP）分别达到了74.7%和97.3%，较基础模型提升了1.5%和1.0%。同时，本文所提算法参数规模缩减至原模型的36%，计算复杂度降至80%。【结论】与其他方法相比，本文提出的算法不仅在精度上有所提升，而且在检测速率上也具有显著优势。这一研究成果可为智能化目标检测、空间在轨应用等领域提供有力支撑。

【意义】自然资源时空大数据作为自然资源开发利用的泛在观测，蕴含了丰富的资源要素分布、时空过程演化与关联关系知识。【进展】本文聚焦于自然资源时空大数据挖掘与知识服务，探讨了5种自然资源时空大数据挖掘方法及其知识服务重要应用。首先，分别阐述了时空聚类分析、关联挖掘、异常探测、预测建模和地理风险评估的核心思想、技术体系、方法流程及其在自然资源管理和国土空间决策中的重要应用。然后，提出了描述型、诊断型、预测型和决策型四类自然资源时空知识服务体系，为资源现状监测、规划用途管制和防灾减灾等重大应用提供重要支撑。最后，指出了当前自然资源管理正从数据汇聚分析迈向以知识为核心的智能化服务，逐渐形成大数据-大分析-大知识-大服务的研究与应用范式。【展望】未来工作将延拓数据与知识协同驱动的挖掘方法，着重解决时空知识库与知识服务面临的标准化问题，并探索生成式大模型等前沿技术在自然资源领域中的潜在应用，为自然资源信息化、智能化建设提供新动力。

【目的】跨视角图像匹配与定位是指通过将地视查询影像与带有地理标记的空视参考影像进行匹配，从而确定地视查询影像地理位置的技术。目前的跨视角图像匹配与定位技术主要使用固定感受野的CNN或者具有全局建模能力的Transformer作为特征提取主干网络，不能充分考虑影像中不同特征之间的尺度差异，且由于网络参数量和计算复杂度较高，轻量化部署面临显著挑战。【方法】为了解决这些问题，本文提出了一种面向地面全景影像和卫星影像的多尺度特征聚合轻量化跨视角图像匹配与定位方法，首先使用LskNet提取影像特征，然后设计一个多尺度特征聚合模块，将影像特征聚合为全局描述符。在该模块中，本文将单个大卷积核分解为两个连续的相对较小的逐层卷积，从多个尺度聚合影像特征，显著减少了网络的参数量与计算量。【结果】本文在CVUSA、CVACT、VIGOR 3个公开数据集上进行了对比实验和消融实验，实验结果表明，本文方法在VIGOR数据集和CVACT数据集上的Top1召回率分别达到79.00%和91.43%，相比于目前精度最高的Sample4Geo分别提升了1.14%、0.62%，在CVUSA数据集上的Top1召回率达到98.64%，与Sample4Geo几乎相同，但参数量与计算量降至30.09 M和16.05 GFLOPs，仅为Sample4Geo的34.36%、23.70%。【结论】与现有方法相比，本文方法在保持高精度的同时，显著减少了参数量和计算量，降低了模型部署的硬件要求。

【意义】 制图级矢量要素提取是遥感智能解译可直接应用于真实场景的关键前提。【分析】 尽管遥感观测技术和深度学习在遥感影像解译中取得了显著进步，但生产满足业务需求的矢量要素仍依赖大量人工目视解译和人机交互后处理。【进展】 本文基于公众测绘产品生产等业务场景的实际数据需求，深入分析了大量业务场景中遥感影像解译的不同地物矢量要素的规则约束，初步定义了能够直接满足行业需求的“制图级矢量要素”。围绕该定义，从矢量类型，地物形状，边界定位，面积、长度、宽度和角度大小，拓扑约束以及邻接约束这9个维度对制图级矢量要素规则集内容进行了归纳和分析，并从类别属性、位置准确性、拓扑准确性以及综合取舍合理性4个方面梳理了制图级矢量要素的评价方法。随后，重点回顾了基于深度学习提取矢量要素的分割后处理、迭代式和并行式3类方法，分析它们的基本思路、提取矢量的特点与精度、灵活性以及计算效率等方面的优劣与异同，概括了当前面向制图级矢量要素遥感智能解译方法在制图级解译能力、制图级规则耦合以及遥感可解译性方面的不足。【展望】 最后，从构建广泛且开放的制图规则集、构建并共享制图级矢量要素样本集、发展面向多要素的制图级矢量要素提取框架、探索多模态耦合语义规则潜力等方面对制图级矢量要素智能解译的未来研究方向进行了展望。

【意义】 在全球城市多灾害风险频发的当下，如何建设具有高水平防灾韧性的交通系统已成为学界关注的焦点。相较于传统的数据类型，时空大数据以其高精细度和高信息密度的优势，在交通系统韧性研究中发挥日益显著的重要作用。然而，目前对于时空大数据在交通系统韧性研究中进展脉络的理解相对不清晰，客观上缺少对交通系统韧性领域中时空大数据的类型、应用场景和发展趋向的综合分析。【进展】 本文利用系统性文献综述方法，对在CNKI中国知网和Web of Science数据库中检索到的中英文相关文献进行了系统的综述分析，全面探讨了时空大数据应用于交通系统韧性研究的主流数据类型，量化评估、监测预警、模拟预测与系统优化4个具体实践领域及在各领域所运用的研究方法，以及相关研究的发展趋势。【展望】 在总结当前时空大数据在交通系统韧性研究中的应用成就与不足的基础上，进一步展望了若干交通系统韧性研究领域未来可能的发展方向，以期为我国时空大数据赋能交通可持续发展、推进交通强国战略目标落实提供有益思考与借鉴。

【目的】 为提高交叉口中车辆轨迹预测精度，解决交叉口多车交互场景中的轨迹预测难题。【方法】 构建强化邻接图卷积（EAG-GCN-T）的车辆轨迹预测模型，采用公共数据集INTERACTION并对数据噪声进行平滑处理，开展模型对比验证试验，与不同基准模型比较误差评估指标，验证轨迹预测精度、对比交互能力、分析泛化能力与驾驶行为识别。在模型构造上，EAG-GCN-T模型将强化邻接图卷积网络（EAG-GCN）与Transformer模型结合，EAG-GCN模块通过考虑相对速度与距离，利用强化加权邻接矩阵精确建模车辆空间交互关系，Transformer模块捕捉时间依赖性并生成未来轨迹，提升了时空预测能力。【结果】 在预测效能方面，单车轨迹长时段预测时，平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）较CV、ARIMA、CNN-LSTM分别降低69.4%、39.8%、33.3%和71.9%、32.5%、27.4%；多车交互预测中，与GRIP模型相比，FDE降低19.5%和20.6%；与3种交互机制对比，EAG-GCN-T在所有时域下总体误差最低，ADE/FDE分别为0.53和0.74，且行驶区域符合度（DCA）和轨迹点丢失率（MR）更合理，在匝道和环形交叉口适应性良好。在驾驶行为方面，模型能精准预判跟驰、变道、避让等行为及其对轨迹的影响，预测轨迹与真实轨迹高度一致。【结论】 EAG-GCN-T模型有效解决了交叉口多车交互场景中的车辆轨迹预测问题，具有高精度、强交互性和良好的泛化能力，为智能交通系统的车辆轨迹预测提供了新的解决方案。

【目的】现阶段台风灾害知识服务常面临着“数据海量、知识难求、服务受限”的困境，如何从海量数据中快速凝练知识，提升台风灾害知识服务水平，减轻灾害带来的破坏性影响是当前研究的关键。大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域展示出优异的性能，能够有效挖掘各类灾害信息，为深度灾害知识服务提供有效支撑。【方法】本研究深入解析了LLMs在台风灾害领域的应用前景，搭建了涵盖数据、知识、服务的台风灾害知识服务方法。【结果】就数据层到知识层而言，提出了基于Qwen2.5-Max的台风灾害知识图谱自动化构建方法。该方法首先提出了多层次台风灾害知识表达模型，而后构建了顾及时空特征和灾情影响的台风文本训练数据集。在此基础上采用“预训练+微调”的技术范式，实现了灾害数据到灾害知识的快速凝练。就知识层到服务层而言，提出了基于Qwen2.5-Max的台风灾害智能问答方法。该方法利用构建的台风灾害知识图谱，采取图检索增强生成（GraphRAG）方法，实现了基于图的灾害知识检索与面向用户的个性化防灾减灾指导方案生成。【结论】本研究充分展示了LLMs在台风灾害领域的广泛应用前景，也为LLMs与地理信息技术的交叉融合打下了基础，有望推动地理人工智能的进一步发展。

【意义】月球形貌遥感测绘是保障月球探测任务安全实施和推动月球科学研究的关键手段，对于理解月球地质演化和地月系统的形成具有重要意义。【进展】近年来，随着国内外对月球探测的兴趣与投入不断增加，遥感技术的创新推动了月球形貌测绘精度和覆盖范围的显著提升，各类遥感任务获取了大量多源、多模态和多尺度的数据，为技术突破奠定了基础。然而，数据量和复杂性的急剧增加，带来了形貌测绘处理的严峻挑战。本文全面综述了月球形貌遥感测绘的发展现状，重点梳理第二次探月热潮以来月球遥感探测任务的实施与数据获取情况，系统总结了激光高度计测高、光学摄影测量以及合成孔径雷达地形测量等关键测绘技术的最新研究进展与应用。【展望】对月球形貌遥感测绘领域的发展趋势与未来可能面临的挑战进行了深入探讨和展望，针对传感器能力提升、月球绝对参考框架优化、多源数据融合精细建模、海量遥感数据智能高效处理、以及推动科学应用水平发展的前景等方面给出了建议。

【意义】街景图像视觉位置识别（Street View Image-based Visual Place Recognition, SV-VPR）是一种基于视觉特征信息的地理位置识别技术，其核心任务是通过分析街景图像的视觉特征，实现对未知地点的地理位置预测和精确定位。该技术需要克服不同环境条件下的外观变化（如昼夜光照差异、季节更替特征演变等）和视点差异（如车载相机与卫星图像的视角偏差），并通过计算图像特征相似性、几何约束等条件来实现精准识别。作为计算机视觉与地理信息科学的交叉领域，SV-VPR与视觉定位、图像检索、SLAM等技术密切相关，在无人机自主导航、自动驾驶高精度定位、网络空间地理围栏构建、增强现实场景融合等领域具有重要应用价值，特别是在GPS信号缺失场景下展现出独特的定位优势。【分析】本文系统综述了街景图像视觉位置识别技术的研究进展，主要包含以下内容：首先，阐述了图像视觉位置识别技术的基础概念与分类，深入探讨了街景图像视觉位置识别技术的基础概念与分类方法；其次，详细分析了该领域的关键技术研究；此外，全面梳理了街景图像视觉位置识别技术相关的数据集资源；同时，梳理了该技术的评价方法与指标体系；最后，对街景图像视觉位置识别技术的未来研究方向进行了展望。【目的】通过本综述，旨在为相关研究者提供系统化的技术发展脉络梳理，帮助快速把握领域研究现状；关键技术与评估方法的对比分析，为算法选型提供决策依据；前沿挑战与潜在突破方向的预判，启发创新性研究思路。

【意义】影像匹配是完成多景影像空间位置对齐的方法和过程，而自动化影像匹配是现代摄影测量与遥感数据处理中关键的一环。【进展】随着对地观测技术的发展和多源遥感数据获取能力的提高，综合协同处理多源数据的能力需求推动多模态遥感影像的匹配技术研究不断深入，近年来基于深度学习的思想深刻影响了影像匹配领域技术的发展。本文在介绍传统遥感影像匹配框架的基础上，分析了多模态遥感影像的类型、特点与匹配难点，重点论述了针对多模态遥感影像不同深度学习方法研究的新进展，并分析了其优缺点，归纳总结了目前适应多模态遥感影像匹配任务的数据集，对深度学习方法在多模态遥感影像匹配中的发展成果和当前挑战进行了总结。成果方面，该领域算法在高效、鲁棒和精度上显著提升，多模态融合策略和多种创新框架与模型推动了研究发展并反映了该领域从模块化适配到整体建模的转变，揭示了数据驱动的表征学习与几何推理的更深度融合。但当前研究仍存在显著瓶颈，多模态差异方面，异构性严重制约匹配效能，模型泛化能力不足；数据与计算层面，高质量标注数据稀缺、计算资源需求大；工程部署层面，算法实战能力欠缺，误匹配剔除困难，模型在混合模态数据处理中泛化性差。【展望】最后对多模态遥感影像深度学习匹配方法领域的发展趋势与未来展望进行了深入探讨，包括模态无关的设计、物理信息约束的网络架构以及适应复杂环境的轻量化方案等。

【目的】 高分辨率遥感图像具有丰富和精细的空间信息，但其丰富的细节却模糊了不同土地覆盖类型间的界限，增加了分割的模糊性和不确定性。针对遥感图像分割领域的这一问题，本文提出一种改进区间二型模糊神经网络的新型遥感图像分割方法。【方法】 该方法通过引入空间邻域信息及模型混合策略，构建混合回归隶属函数，实现对数据复杂特征的精细表达，以提升模型的适应性和特征提取能力；通过构建混合回归隶属函数的不确定区域来映射模糊和不确定的遥感数据特征，提高模型的鲁棒性；使用全连接神经网络结构进行特征整合，进一步增强模型的学习能力，同时引入焦点损失函数缓解类别不平衡问题的影响。【结果】 在WHDLD和Potsdam数据集上进行的地物类别分割实验中，提出方法的分割精度优于DeepLab v3+和UNet++，与区间二型模糊神经网络方法相比，总体精度平均提升了8.31%和10.48%，Kappa值提升14.07%和14.59%，F1-score提升16.36%和12.31%。【结论】 实验结果表明，提出方法成功应对了遥感图像分割中的模糊性和不确定性，有效缓解了土地覆盖分割中区域噪声造成的影响，具有分割精度高、泛化能力强等特点。

【意义】经典统计推断依赖大样本与独立同分布前提，但时空数据却往往不满足这两大前提，因此，经典统计框架下的时空统计方法具有一定理论局限；相较而言，贝叶斯统计范式下的时空统计方法通过融合先验信息、引入参数随机性，形成统一的概率推断框架，可考虑更多不确定性，并能有效克服时空数据中的小样本和非独立问题，在时空统计建模中体现出较强的自身优势，并受到广泛关注和快速发展。【进展】本文首先从方法论演进角度出发，从传统贝叶斯时空统计与贝叶斯时空机器学习两个视角系统梳理了主流的贝叶斯时空统计模型，前者包括贝叶斯时空演化层次模型、贝叶斯时空回归层次模型、贝叶斯空间面板数据模型、贝叶斯时空地理加权回归模型、贝叶斯时空变系数模型和贝叶斯网格化时空高斯过程模型，后者包括贝叶斯时空因果森林模型、贝叶斯时空神经网络模型和贝叶斯时空图卷积神经网络模型；后又从实际应用方面，重点回顾了贝叶斯时空统计模型在公共卫生、环境科学、经济社会与公共安全、能源与工程等领域的应用。【展望】贝叶斯时空统计方法需在多源异构数据建模、深度学习融合、因果推断机制引入及高性能计算优化等方面实现突破，以兼顾理论完备性与实践适应性，推动其发展为具备因果推断、自适应泛化及智能分析的下一代时空建模范式。

【目的】 流域水文信息提取对于水资源管理、洪水预警和生态保护至关重要。传统水文建模多采用四边形格网进行空间离散化，但由于其邻接性不统一、形状失真和拓扑结构表示不准确等问题，导致流域提取时容易在细节处出现阶梯状及平行河流线条，尤其在河流的弯曲和分叉点处更为明显。相比之下，六边形格网因其各向同性、较好的边界效果和均匀的空间分布等优势，能够更好地保持曲线和分叉点的形态，准确地模拟水文过程和提取流域。【方法】 本文基于H3六边形格网系统，以韭园沟流域为研究区，使用分辨率为30 m的SRTM 1数字高程模型（DEM），通过六边形格网生成、DEM重采样、填洼、流向分析、流量累积等步骤，设计了一套基于六边形格网的水文分析算法，并对流量累积和河网提取的数据质量进行评价与分析。首先，本文通过统计流量值1~15的六边形格网与四边形格网所占其格网总数的百分比，结果表明六边形格网在低流量值范围内表现更为集中，在流量值增加时保持更稳定的累积频数增长，避免在高流量值范围内出现过度集中的情况。此外，以更高分辨率（12.5 m）的韭园沟流域河网作为标准河网，将河流线段按长度比例随机选取100、200、300、400、500个点，计算其到最近的四边形格网和六边形格网的平均距离，得到2种方法提取河网的平均偏移量。【结果】 结果显示四边形格网的平均偏移量分别为28.16、30.45、30.57、30.84、30.79 m，六边形格网的平均偏移量为24.03、25.63、23.49、23.78 、24.99 m，六边形格网的平均偏移量均小于四边形格网，表明其具有更高的河网提取精度，能更好地反映地形特征。【结论】 综上，与传统四边形格网相比，六边形格网在流量累积、河网提取方面，展现出更高的空间一致性和精确性，为水文模拟和流域分析提供了一种更高效、更准确的解决方案。