地理数据空间本体构建及其在数据检索中的应用

随着新地理信息时代的来临,地理数据已经呈现出爆炸式增长的趋势。如何在海量的地理数据中准确、及时地找到人们所需要的数据,并把相关联的数据智能地推荐给用户,成为亟待解决的一大难题。针对传统以关键词、主题词等字符串匹配为核心的数据发现方法存在的查不全、查不准的问题,本文通过对地理空间中的概念、属性、关系、规则,以及相应实例的详细表达,初步提出了地理空间本体构建框架,并在此基础上构建了较为完整的地理数据空间本体,以实现地理数据的智能关联,最后在地球系统科学数据共享平台中进行应用实践。结果表明,引入地理数据空间本体后,检索的结果在数据的查全和查准方面显著提高,而且还能智能推荐相关联的数据信息。本文构建的地理数据空间本体对于大数据时代背景下地理数据的精确发现和共享有重要意义。     

省级地理空间大数据中心的设计与实现

自然资源综合管理和省级政务信息化等重大任务对地理空间大数据提出了新的日益紧迫的共享应用需求。以四川省为例,介绍了省级地理空间大数据中心的设计与实现。深入分析了海量、多源、异构、多模态的地理空间大数据生产、管理、更新以及分发应用的现状与趋势,归纳总结了现有数据由各业务部门分散自主管理、应用门槛高、难以综合利用、数据管理及共享服务能力与应用需求间差距大等明显瓶颈问题,设计了省级地理空间大数据中心的系统架构与主要功能体系,中心边建设边应用,以典型的应急测绘保障为例,介绍了中心应用的新模式新机制,发挥了较好的作用。     

轨迹数据挖掘城市应用研究综述

轨迹数据作为泛在地理信息环境中社会遥感数据的主要表现形式之一,为从个体的视角研究群体的空间移动规律,提供了新的数据支撑和研究思路。特别是在当前的大数据背景下,通过轨迹数据发掘人类的移动规律和活动模式,进而探求蕴含的深层次知识,是解决城市问题的重要途径,轨迹数据挖掘也由此成为地理信息科学及相关学科的研究热点。本文首先阐述了人类移动规律研究常用的轨迹数据集及在该数据集上开展的相关研究和典型应用;然后从城市空间结构功能单元的识别及城市韵律分析、人类活动模式的发现与空间移动行为预测、智能交通的时间估算与异常探测、城市计算的其他4个方面,综述了轨迹数据挖掘在城市中的应用;最后,指出了轨迹数据挖掘面临的挑战和进一步的发展方向。     

地理大数据背景下空间分析课程教学改革探索

地理大数据的兴起对地理信息科学学科发展和人才培养带来了机遇和挑战.空间分析课程教学是地理信息科学人才培养的重要环节,但现有的课程教学模式存在局限性,难以适应大数据时代的人才培养目标和需求.本文重点阐述了在地理大数据背景下的空间分析课程教学改革设想,包括对学科基础知识教学的强化、前沿发展动态的吸收,以及加强对学生科学思维和技术实现能力的培养等,同时介绍了目前已经初步落实的教学改革措施.通过这些措施的实践,有助于利用大数据发展带来的新机遇,为地理信息科学领域培养更多具备地理素养和大数据分析能力的综合人才.     

历史GIS的研究现状和发展趋势

历史地理信息系统（历史GIS）属于地理信息系统（GIS）与历史学相结合的交叉研究领域,它有机地集成了GIS的技术方法、地理学家的空间视角和历史学家的时间视角,量化历史时期的地理过程并构建相应的时空模型,为面向未来的科学预测提供研究基础。历史GIS兴起于20世纪90年代中期,给GIS学科、历史地理学和历史学都带来了新的研究机遇与活力,并表现出强劲的发展势头,但也存在一些尚待解决的问题。近年来,历史GIS向社会提供了日益丰富的历史地理信息服务,并逐渐跨越系统的技术层面,向着科学层面纵深发展。本文通过对国内外相关文献的梳理与分析,回顾了历史GIS产生的背景,从数字化、数据模型、数据库建设与系统开发、空间分析和可视化5个方面综述了国内外历史GIS的研究现状。最后,从历史资料的空间化与数字化、历史地理时空大数据、历史地理空间框架构建及历史地理信息服务、历史地理时空过程及模型构建、历史地理信息科学和技术学科体系的形成等角度展望了历史GIS的发展趋势,以期为历史GIS未来的发展提供新的研究思路。     

大数据时代的人类移动性研究

人类个体/群体移动特征是多学科共同关注的研究主题。移动定位、无线通讯和移动互联网技术的快速发展使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹和相互作用定量化成为可能。同时,地理信息科学、统计物理学、复杂网络科学和计算机科学等多学科交叉也为人类移动性研究的定量化提供了有力支撑。本文首先系统总结了大数据时代开展人类移动性研究的多源异构数据基础和多学科研究方法,然后将人类移动性研究归纳为面向人和面向地理空间两大方向。面向人的研究侧重探索人类移动特性的统计规律,并建立模型解释相应的动力学机制,或分析人类活动模式,并预测出行或活动;面向地理空间的研究侧重从地理视角分析人类群体在地理空间中的移动,探索宏观活动和地理空间的交互特征。围绕这两大方向,本文评述了人类移动性的研究进展和存在问题,认为人类移动性研究在数据稀疏性、数据偏斜影响与处理、多源异构数据挖掘、机器学习方法等方面依然面临挑战,对多学科研究方法的交叉与融合提出了更高要求。     

工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展

空间信息是工程项目建设的基础。测绘、遥感、GPS和GIS等空间信息采集技术在支撑工程项目向更高、更大、更安全等方向发展中发挥了重要作用。随着信息采集技术的迅速发展,大数据技术推动了各行各业迈入了新台阶。海量的空间信息正促进工程项目建设向更智能、更科学、更环保发展。在大数据时代,如何开展工程项目的大数据监测与分析成为了工程遥感监测领域新的研究方向。与此同时,“一带一路”倡议提出以来,迅猛发展的我国境外工程项目对工程项目的投资决策、建设与运营管理都提出了更高的要求。地球大数据技术可以为境外工程项目的前期规划、可行性研究、设计、安全风险评估、施工、后期运营管养及监管提供新技术、新方法和新手段。围绕工程项目大数据监测与分析的理论方法体系与科学问题,面向我国境外工程项目建设中对大数据分析技术的迫切需求,本文系统性的阐述了工程项目地球大数据监测与分析的概念、用户需求、研究内容、主要技术方法和远景目标,以期为未来相关研究工作提供指引。在此基础上,总结了工程项目地球大数据监测与分析的研究进展。研究发现：① 空间信息采集技术的快速发展,使得工程建设比任何时候都能获得更准确、更及时、更丰富的空间信息,工程项目的大数据监测与分析这一新的研究方向应孕而生,可促进工程项目向更智能、更科学、更环保发展;② 工程项目的现状调查、规划、可行性研究、勘察设计、施工和运营与监管等各个环节都对地球大数据监测技术有大量的需求;③ 地球大数据技术在我国工程项目建设中应用的相关研究还处于较为初级的具体技术服务阶段,还难以为工程项目投资决策提供支持,特别是境外工程项目的相关研究尚处于起步阶段,而我国境外工程项目建设存在基础数据匮乏、项目总体规划和模拟水平较低、监管能力弱和人文政治鸿沟风险高等问题,迫切需要开展地球大数据监测与分析,提高投资决策科学水平,降低境外投资风险。     

时空知识图谱研究进展与展望

地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析模式提出了巨大挑战，网络化的知识服务将逐渐成为地理信息应用的新模式，助力地理计算到社会计算的形态转变。地理知识服务需要打通人、机构、自然环境、地理实体、地域单元、社会事件之间的关联，促进知识辅助下的数据智能与计算智能。本文聚焦地理时空知识获取与形式化表达及分析的迫切需求，首先分析了时空知识图谱的基本概念与特征，认为时空知识图谱是指具有地理时空分布或位置隐喻的知识构成的有向图，即以时空分布特征为核心的知识图谱；然后提出了时空知识图谱的研究框架，该框架可实现时空大数据到时空知识服务应用的转变，包括泛在时空大数据、时空知识获取、时空知识管理、时空知识图谱、软件系统及行业应用等多个层次；接着从文本描述地理信息抽取、异构地理语义网对齐、时空知识表达与表示学习等方面，介绍了相关研究进展；结合应用实践，介绍了面向行业的时空知识图谱构建与应用途径；最后，讨论了时空知识图谱研究目前面临的关键科学问题与技术瓶颈，提出在大模型时代，构建显式的时空知识图谱，并针对行业需求开展知识推理，仍是时空知识服务的必由之路。     

地理图斑智能计算及模式挖掘方法研究

在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。     

“地理智能”专辑导言

正地理学和测绘学及其各分支学科日渐深度融合,物联网、互联网、智能传感、大数据、人工智能和自动控制等现代技术迅猛发展;同时,中国社会经济和科技事业对地理信息提出了新需求。在此背景下,地理智能新时代呼之欲出,如日东升。智能传感器附着在或移动于地球自然空间和社会空间中,从36 000公里的高空到万米深的海洋,构建了针对地球各圈层的立体的、多角度的、多层次的、多要素的观测体系和传感网络,快速、准确、细致地获取地球空间高维动态信息。在互联网、大数据、云计算、人工智能等技术融入下,海量异构的实时动态信息有序进入人类构建的信息空间,进行高效、精准和按需的管理,正催生以数据驱动为特征的地球科学研究新范式     

GIS支持下的全球武装冲突数据体系建设评介

地缘环境安全是国家安全的重要组成部分。准确、精细、及时更新的各类地缘冲突信息是全球地缘风险评估和预警的基础。本文全面回顾了以武装冲突为核心的全球地缘冲突数据体系建设的发展历程,剖析了地理时空定位、大数据挖掘等技术的应用进展。在地理信息系统（GIS）技术支持下,对武装冲突内涵和武装冲突事件数据体系总体框架的理解不断深入,生产出一大批高质量的数据集合或数据产品;地缘冲突在主题上逐渐细化,冲突事件记载的空间定位精度从国家发展到更小尺度的地理位置（经纬度）;在网络信息搜索与大数据挖掘技术支持下,武装冲突信息的更新频率从年度更新提高到每小时更新,全球武装冲突数据体系建设初见成效。地缘环境系统科学与地理科学的深度融合、地理大数据与人工智能技术的广泛应用将是推动本学科领域发展的重要动力。     

“地球信息科学技术在旅游休闲领域的应用”专刊导言

<正>随着经济社会的发展,旅游休闲已经成为新时代满足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。地球信息科学是一个以人口、资源、环境为服务对象的科学,其任务是以信息流调控人流、物流和能量流的人地关系。随着手机信令、互联网地图POI、GPS轨迹、社交媒体等地理大数据的广泛出现,以及人工智能、深度学习、空间分析、文本分析等技术的快速发展,大数据在旅游休闲领域研究中得到了广泛关注和应用。     

中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室

正资源与环境信息系统国家重点实验室成立于1985年,是我国首批建成的国家重点实验室之一,是我国地理学领域第一个国家重点实验室。作为我国地理信息系统事业的开拓者、倡导者和实践者,实验室为中国地理信息科学的建立和发展作出了奠基性的重大贡献。2010年和2015年实验室连续2次在科技部组织的国家重点实验室评估中被评为优秀。目前实验室学术委员会主任为杨元喜院士,实验室主任为苏奋振研究员。实验室定位与研究方向:实验室紧扣地理信息科学领域发展前沿与趋势,面向国家重大应用需求,定位于地理信息科学理论方法、前沿技术与应用研究。主要研究方向如下:(1)时空数据分析与地理大数据挖掘:面向陆地表层系统和智慧城市研究,通过智能传感器技术、室内外定位技术、野外台站等收集数据;建立融空间大数据、模型计算、知识推理于一体的定位分析方法体系,形成时空数据挖掘、地理系统格局与过程分析的模型。     

基于空间地理信息的政务信息资源整合初探 ——以国土空间规划为例

文章在探讨当前政务信息资源整合方面的问题的同时,对广西国土空间基础信息平台在数据服务和规划支撑方面的成果应用也进行介绍,提出以地理空间属性为核心的政务数据、服务等资源的整合模式。基于空间地理政务信息资源整合的初探成果,对发挥大数据视角下的地理空间信息服务政府社会治理智能化和构建智慧城市、智慧省区具有典型意义。     

地理信息服务的三大趋势

近两年来,随着需求爆发式的增长和移动互联技术的快速发展,测绘地理信息呈现出四个新的特点和趋势. 地理信息产业发展的四个特点 一是地理信息重要性得到极大提升.我们现在进入了一个信息化时代,一个大数据时代.在这个时代崇尚用数据说话,用数据决策,用数据来评价.数据被视为科学的度量、知识的来源. 在古代我们会要求我们的决策者上知天文、下知地理.美国科学家提出来"除了上帝,任何人必须用数据来说话".可见数据在现在这样一个大数据时代,它的重要意义得到了空前提升.地理空间的思维方式,地理信息技术作为准确掌握国情国力的科学手段,成为科学的世界观和方法论b.     

“地理智能”专辑导言

地理学和测绘学及其各分支学科日渐深度融合,物联网、互联网、智能传感、大数据、人工智能和自动控制等现代技术迅猛发展;同时,中国社会经济和科技事业对地理信息提出了新需求。在此背景下,地理智能新时代呼之欲出,如日东升。智能传感器附着在或移动于地球自然空间和社会空间中,从36000公里的高空到万米深的海洋,构建了针对地球各圈层的立体的、多角度的、多层次的、多要素的观测体系和传感网络,快速、准确、细致地获取地球空间高维动态信息。     

Google Earth Engine在农业管理中的研究现状与展望

农业作为中国国民经济的战略性产业,在粮食生产和可持续发展目标方面起着举足轻重的作用。为了满足农业管理中大空间尺度、长时间序列遥感数据的存储、组织和处理,节省用户计算资源,提高农业生产管理专题的时效性和普适性,地理空间数据处理云平台备受关注。谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）作为一款集数据获取、数据运算、模型建立、精度验证以及可视化分析于一体的地理空间分析开源智能云平台,极大地扩展了农业领域研究的广度和深度,为精准农业领域的发展带来了新的机遇。本文从GEE平台、农业应用数据、作物种植支撑管理和农田管理工具等角度出发,分析了基于GEE平台的农业管理研究最新研究进展,以“平台-数据-农业管理-工具”为大框架,强调了多源协同的有效数据信息支撑农业监测管理决策的制定,高效易扩展的农田种植管理和作物生长监测工具可以辅助提高农业生产效率,农情数据信息和农业管理工具在全球背景下共同促进农业可持续发展。文章对GEE在农业应用数据支撑、农业监测管理和农田管理工具等方面的研究现状进行分析总结,突出了GEE云平台相比于传统的桌面端地理空间数据处理平台分别在数据、工具和应用3个方面给...     

地理时空大数据协同计算技术

大数据时代,地理时空数据的迅猛增长给应用理念、技术框架和服务形式带来挑战。本文在阐述地理时空大数据概念的基础上,首先分析了地理时空大数据计算面临的挑战,从数据协同、技术协同、服务协同和生产协同4个层次阐述了地理时空大数据协同计算方法;然后,根据平台化服务的需求设计了地理时空大数据协同计算框架,从遥感数据综合预处理、地理时空数据的组织与管理、地理时空大数据高效计算、地理时空大数据可视化4个方面论述了地理时空大数据协同计算实现的关键技术;最后,以遥感大数据综合处理系统作为案例说明了地理时空大数据协同计算与服务的实现方法,并对地理时空大数据的应用模式进行了展望。     

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析

大数据为政府用户、企业用户与个人用户提供前所未有的应用价值和服务能力。针对十九大提出的自然资源调查监测的要求,从数据体系、技术能力和应用需求等方面分析了自然资源调查监测和地理空间大数据的关系,提出了由全天候立体化监测网、自然资源调查监测大数据仓库及自然资源调查监测大数据计算中心和自然资源调查监测大数据服务平台组成的自然资源调查监测地理空间大数据技术架构。同时,指出地理空间大数据服务自然资源调查监测面临获取、融合、知识发现、可视化和可靠性等方面主要挑战。     

地理省情监测变化统计分析系统的设计与实现——以山东省为例

地理省情监测成果是国家重要的数据资源,对其变化内容进行统计分析,是掌握地表自然和人文地理要素变化的基础。伴随山东省地理省情监测工作的不断深入,目前山东省已积累了大量地理省情监测数据。为实现山东省地理省情监测数据的有效管理及科学利用,并综合考虑山东省省级地理信息时空大数据中心的相关要求。该文基于共享文件系统的分布式存储,利用空间统计、任务并行等技术模型,设计了地理省情监测变化统计分析系统,通过对比监测区域内多时态、多版本、多年份数据,发现不同版本数据之间的差异,实现对地理省情数据要素级、地类级变化情况的监测。该文从系统总体设计、关键技术等方面阐述了地理省情监测变化统计分析系统的设计与实现情况。