空间实体的时态属性时间语义特征及代数表达框架

基于代数方法,建立了空间实体的时态属性与时间之间的函数关系——时态属性函数。分别从自变量、定义域、函数关系以及函数值四个方面对时态属性的时间语义特征进行了研究,并给出了时间语义特征的代数描述、分类和定义。在此基础上,提出了20种时态属性的时间特征类型,为进一步实现时态属性数据建模,研究时态属性操作,查询语言以及时态属性在时态GIS中的表达奠定了良好的基础。     

地理信息科学基础理论的思考

目前人们对地理信息科学基础理论的认识尚未达到完全统一.从地理学、测绘学和信息学理论视角凝炼出地理空间和时空基准、空间认知、地理信息传输过程、地理信息计算机表达、空间数据可视化与尺度、尺度分级规律以及地理数据不确定性等理论作为地理信息科学的基础理论,旨在引起国内学者对地理信息科学理论问题的探讨和思考,关注地理信息科学基础理论研究,推动地理信息科学的发展.     

基于地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法

从新闻纯文本数据中识别地名信息并确定对应的最佳空间尺度与事件所属地点，是准确抽取新闻事件发生地点的关键。针对上述目标，提出了基于隶属关系地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法。在完成地名实体识别和歧义消除的文本数据预处理工作的基础上，提出了一种顾及新闻结构的方法消除语义干扰等噪声的影响；通过引入虚父节点构建合理准确的隶属关系地名树，结合最小包围盒的概念实现了最佳空间尺度的选取，使用地名实体权重和实体相关性完成了事件地候选集推荐排序，从而合理定位事件发生地。实验证明，所提出的新闻文本地理信息抽取方法可以较高的准确率获取新闻所对应的最佳空间尺度和相应的事件地点。讨论和解决了新闻文本地理信息抽取涉及的空间尺度问题，使得新闻文本中抽取的地理信息具有更好的可用性和可解释性，在丰富地理信息数据来源的同时，可实现数量呈几何级增长的网络新闻自动地域划分，有助于人们对各类事件空间态势的关注与认知。     

不确定方向关系的模糊描述模型

构建了参考目标、源目标和方向关系参考框架不确定性的不确定方向关系模糊描述模型,实例验证了该模型对空间方向关系的描述符合人类对不确定方向关系的表达习惯和认知逻辑.     

新媒体语境下地理信息科学专业学生的空间思维培养

空间思维是地理科学认知学习与研究的基本思维模式。为满足新媒体融合背景下地理信息科学专业的素质人才培养需求，本文设计了包括地理空间模拟体验、空间信息地图绘读、隐喻信息语义认知和地理系统综合分析等针对空间思维能力训练的教学内容；明晰了地理空间思维在信息感知与整理、隐含信息挖掘、信息表达视觉化、行业服务支撑、空间治理决策等新媒体信息深度挖掘方向上的应用。本文研究有利于本科学生充分利用新媒体学习工具、系统化专业知识体系和提高自身地理空间思维素养，可以为地理信息科学本科专业教学提供有益的探索。     

陆海地理信息数据融合关键技术研究

21世纪世界进入海洋世纪,海洋与陆地之间的联系更加密切,实现陆海一体化成为必然。陆海地理信息数据产生差异的根本原因是测绘部门职能的设置及部门间信息沟通的缺乏。本文总结了国内外陆海测绘部门的主要职能及其数据采集和处理的基准、投影,确定了陆海数据不统一的具体表现;针对这些表现,归纳了陆海地理信息融合实现的关键技术:语义特征融合和空间特征融合。     

基于字面相似度的地理信息分类体系自动转换方法

地理信息分类体系转换对于实现异构地理信息系统之间的语义信息共享与互操作具有至关重要的作用.人工转换方法效果较好,但是对时间、经费和领域专家的要求较高.提出了一种基于字面相似度的地理信息分类体系自动转换方法,包括类别语义相度计算方法、类别转换模型和分类体系转换算法.实验表明,该方法能够比较有效地构建不同地理信息分类体系的类别转换关系,实现它们之间的自动转换.     

中文文本的地理命名实体标注

通过文本中地理信息的语义解析,可以帮助人们深入理解空间认知和空间语言的表达规律,解决自然语言与地理信息系统（GIS）之间的语义障碍问题,提升GIS空间查询、空间推理、地理信息检索和地理信息服务的智能化水平。制定标注体系和建立标注语料库,能够发现自然语言中地理信息描述的语言结构,建立它们的元数据。本文在分析中文文本和GIS中地理实体描述和表达机制差异的基础上,结合地理命名实体描述的语言特点,制定了中文文本的地理命名实体标注体系和标注规范,并以GATE（General Architecture for Text Engineering）作为标注平台,构建了基于《中国大百科全书中国地理》（简称“GeoCorpus”）的大规模标注语料库,较为有效地解决了当前相关标准和规模化标准数据匮乏的问题。     

一种改进的基于事件-过程的时态模型研究

针对当前基于事件时态模型研究的现状和存在的问题,从时空语义表达的目的和要求出发,提出了一种改进的基于事件-过程的时态模型(event-process based spatio-temporal model,E-PSTM),将事件进一步细分为若干过程的组成;采用面向对象的方法进行了模型的逻辑设计。通过模型在地籍变更系统的应用,证明其可方便地实现对土地登记事件和空间变迁过程语义的查询。     

矢量GIS中模糊线元的位置不确定性研究

地理信息不确定性是GIS基础理论中一个重要的研究方面,当前对于地理信息不确定性的研究主要集中在确定性地理实体上,而对于没有明确空间范围定义的模糊地理实体则研究较少。同时,地理信息不确定性根据GIS中的数据组织形式大致有位置不确定性和属性不确定性两个方面,而由于在GIS的数据组织中属性数据和位置数据的密切联系,属性不确定性往往取决于位置不确定性,因此研究位置不确定性是研究地理信息不确定性的关键所在。基于矢量GIS,利用模糊数学、测量平差等知识,提出一个“扩展ε-band”方法来建立模糊线元的位置不确定性模型。     

A Conceptual Framework for Uncertainty Investigation in Map‐based Land Cover Change Modelling

Uncertainty research represents a research stream of high interest within the community of geographical information science. Its elements, terminology and typology are still under strong discussion and adopted methods for analysis are currently under intensive development. This paper presents a conceptual framework for systematic investigation of uncertainty which occurs in applications of land cover change modelling in Geographical Information Systems (GIS) based on historical map data. Historical, in this context, means the map is old enough to allow identification of changes in landscape elements of interest, such as vegetation. To date such analyses are rarely conducted or not satisfactorily carried out, despite the fact that historical map data represent a potentially rich information source. The general validity and practicability of the framework for related applications is demonstrated with reference to one example in which forest cover change in Switzerland is investigated. The conceptual model consists of three domains in which main potential sources of uncertainty are systematically exposed. Existing links between data quality research and uncertainty are investigated to access the complex nature of uncertainty and to characterise the most suitable concepts for analysis. In accordance with these concepts appropriate methods and procedures are suggested to assess uncertainty in each domain. One domain is the production‐oriented amount of uncertainty which is inherent in the historical map. Vagueness and ambiguity represent suitable concepts for analysis. Transformation‐oriented uncertainty as the second domain occurs owing to editing and processing of digital data. Thereby, the suitable concept of uncertainty is error. The third domain is the application‐oriented uncertainty which occurs in comparing semantically different data. This domain relates to multi‐temporal discord which assumes the assessment of ‘equi‐temporal’ ambiguity and is thus connected to the production‐oriented domain. The framework provides an estimation of the overall amount of uncertainty. This can be linked to subsequent assessment of ‘fitness for use’. Thus the model provides a practicable and systematic approach to access the complex nature of uncertainty in the scope of land cover change modelling.     

大数据时代的地理国情统计分析

统计分析是实现地理国情数据向地理国情信息转换的重要手段，可以从不同维度反映资源、环境、生态、经济等要素的内在空间特性及其相互作用。针对大数据统计分析面临的高效管理、高强度计算和深度服务需求，提出了地理国情大数据统计分析的技术框架，并从大数据存储与融合、统计计算关键技术、服务建模与应用3个维度探讨了地理国情统计分析的核心流程。该研究成果将有助于提升地理国情监测和统计分析在自然资源监管、生态保护修复等领域中的应用水平，推动测绘地理信息产业的转型升级。     

精准地理应用驱动的高分遥感协同计算研究

高分遥感智能解译是实现地理信息精细生成与快速更新的重要途径,从基于遥感开展精准地理应用的背景出发,解析了遥感信息产品生产与落地应用中的局限性,阐释了遥感回归地理应用问题的必要性以及其中“精（形态）”“准（内容）”图谱特征耦合的关键性。以地理学指导智能遥感研究为基本认识,提出了基于精细地理场景开展高分辨率遥感地学分析的发展方向和技术思路,以及时空/星地两个层面相协同的智能计算模式,并以中国贵州省关岭县石漠化耕地评价为应用案例,利用分区分层感知/时空协同反演/多粒度决策3个基础模型,在复杂山地区开展精准应用驱动的高分遥感协同计算。结合实验结果,通过对不规则网格空间表达、时序特征多模态重建、多源不确定性解析以及不确定性引导的迭代优化等关键科学问题的探讨分析,给出面向未来的探索方向和研究思路,为地理学指导下的智能遥感研究以及遥感支撑的精准地理应用提出发展路径。     

地理信息尺度的三重概念及其变换

提出了地理信息广义尺度的三重概念体系,解释了它们各自的涵义及其笛卡几积的意义,讨论了广义尺度变换问题.     

Gail Langran时空数据模型的统一

在辩证认知时间和空间的独立与相关、绝对与相对、动态与静态特征的基础上,将地理时空数据模型看作是时态地理信息系统(TGIS)的一种缩影,达到对各种类型时空数据模型的概念统一。提出了利用嵌套立方体、层次复合、高阶差分、变粒度快照四种时空数据模型来丰富Gail Langran时空数据模型的层次结构信息。进一步地,将改进的Gail Langran时空数据模型综合为多尺度时空数据模型并给出其代数定义,达到对近15 a来时态地理信息系统中主流时空数据模型(Gail Langran时空数据模型)及其众多变种的形式统一,使Gail Langran时空数据模型及其若干非规范化变种成为多尺度时空数据模型的不同特例。多尺度时空数据模型对于开发强可伸缩性、尺度透明性和环境自适应时态地理信息系统等具有重要的理论价值。     

多维时态GIS地籍数据库建设

地籍信息时态特征的显著性是其他空间信息所不及的,地籍的生命力和使用价值就在于其现势性和历史与现状的连续性.时态GIS的组织核心是时空数据库,即在空间和时间的参照下组织地理目标数据.因此,建立合适的时空数据库,应用于地籍信息系统中,使其能提供完善的时序分析功能,高效地回答与时相关的各类问题非常有必要.基于动态多级基态的修正模型能实现时空数据储存、管理和历史回顾的底冗余和高效率.本文就是要结合TGIS和动态多级基态修正模型提出地籍数据库建设的新思路.     

Analytical Modelling of Positional and Thematic Uncertainties in the Integration of Remote Sensing and Geographical Information Systems

This paper describes three aspects of uncertainty in geographical information systems (GIS) and remote sensing. First, the positional uncertainty of an area object in a GIS is discussed as a function of positional uncertainties of line segments and boundary line features. Second, the thematic uncertainty of a classified remote sensing image is described using the probability vectors from a maximum likelihood classification. Third, the "S-band" model is used to quantify uncertainties after combining GIS and remote sensing data.     

The Nature of Uncertainty in Historical Geographic Information

While the presence of uncertainty in the geometric and attribute aspects of geographic information is well known, it is also present in temporal information. In spatiotemporal GIS databases and other formal representations, uncertainty in all three aspects of geography (space, time, and theme) must often be modeled, but a good data model must first be based on a sound theoretical understanding of spatiotemporal uncertainty. The nature of both uncertainty inherent in a phenomenon (often termed indeterminacy) and uncertainty in assertions of that phenomenon can be better understood through the Uncertain Temporal Entity Model , which characterizes the cause, type, and form of uncertainties in the spatial, temporal, and attribute aspects of geographic information. These uncertainties are the result of complexities and problems in two processes: the process of conceptualization, by which humans make sense of an infinitely complex reality, and measurement, by which we create formal representations (e.g. GIS) of those conceptual models of reality. Based on this framework, the nature and form of uncertainty is remarkably consistent across various situations, and is approximately equivalent in the three aspects, which will enable consistent solutions for representation and processing of spatiotemporal data.     

A Spatio‐Temporal Graph Model for Marine Dune Dynamics Analysis and Representation

Defining a model for the representation and the analysis of spatio‐temporal dynamics remains an open domain in geographical information sciences. In this article we investigate a spatio‐temporal graph‐based model dedicated to managing and extracting sets of geographical entities related in space and time. The approach is based on spatial and temporal local relations between neighboring entities during consecutive times. The model allows us to extract sets of connected entities distant in time and space over long periods and large spaces. From GIS concepts and qualitative reasoning on space and time, we combine the graph model with a dedicated spatial database. It includes information on geometry and geomorphometric parameters, and on spatial and temporal relations. This allows us to extend classical measurements of spatial parameters, with comparisons of entities linked by complex relations in space and time. As a case study, we show how the model suggests an efficient representation of dunes dynamics on a nautical chart for safe navigation.