面向微地图的地标提取方法及个性化寻路应用

地标在空间信息传输中具有重要作用,微地图为用户制作及传播地图内容提供平台。为提取符合人们空间认知的微地图地标,本文提出了一种由用户生成内容来提取地标的方法。① 计算公众认知度、城市中心度、特征属性值3个指标;② 利用熵值法确定各指标的权重,依据地标显著度差异分层获取地标,建立服务于微地图用户的地标集;③ 在用户制作及传播微地图的过程中,收集由用户生成的地标,丰富地标库,实现地标的二次传播,达到由用户生成内容提取地标的目的。实验选择兰州市安宁区的POI数据计算地标显著度,提取不同层次的地标,实验结果创建了服务于微地图用户的各层地标集,实例化利用地标连线完成寻路,绘制出满足用户不同需求的个性化路线。本研究应用于日常寻路,为微地图的快速绘制和将地标纳入导航系统提供参考,提高寻路效率。     

基于认知实验选取地标的研究现状分析

认知实验作为研究人类认知世界的科学活动方式之一,地标是辅助人们进行日常寻路与导航的关键要素,从环境中提取合适的地标方法是空间认知研究领域的热点之一。本文从认知实验和面向导航的视角出发,在对国内外大量文献进行分析研究的基础上,系统综述了基于认知实验选取地标的研究进展。首先,介绍了目前主流的各种地图学认知实验方法在地标选取中的应用;其次对眼动实验作为定量探究导航中地标选取行为特点的新方法进行重点分析;最后,总结归纳了各种认知实验在地标选取中的优缺点及存在的问题,对指导今后的地标选取具有一定的借鉴价值打下基础。     

增强现实地图载体的空间认知负荷特征研究

本文依据增强现实数字地图与地理场景在时空、尺度和语义等的上下文关联性,研究并划分了包括存在上下文关联的地理实体空间载体、模型实体空间载体,以及不存在上下文关联的虚位空间载体三类AR地图载体。选取二维纸质地形晕渲图、三维打印地形实体模型、以及桌面虚位空间3种不同类型载体的AR地图为研究对象,以目标搜索和路径规划为任务目标,开展不同载体AR地图空间认知实验研究。结果表明,在2组实验中三维实体模型载体AR地图的认知负荷指数(CLI)分别为2.53和4.84均显著低于二维地图和虚位载体,具有认知负荷低、沉浸在场感强的认知特征;二维地图载体的认知负荷指数略低于虚位空间载体,但两者并无显著差异;同时,两组实验对比分析结果显示,随着任务难度提升,二维地图载体和虚位空间载体AR地图的认知负荷显著增加,但三维实体模型载体AR地图的认知负荷未显著增加,表明实体模型载体在面向复杂空间认知任务时具有较低认知负荷的优势。此外CLI和任务难度的同步变化也表明脑电数据对空间认知实验敏感,能有效反映空间认知实验过程中的认知特征变化。     

场认知方式、性别和惯用空间语对地理空间定向能力影响的实验研究

目前人们对空间定向能力影响因素的研究多关注性别与空间定向能力的关系,较少涉及场认知方式、惯用空间语等因素对空间定向能力的影响。本文以空间认知眼动实验的方式展开研究,通过国内版镶嵌图形测验（EFT）、问卷调查等途径获取被试的场认知方式、性别和惯用空间语等基本信息,使其在控制单一环境变量的虚拟三维空间中完成不同难度的定向任务。进而构建正确率和效率2个指标来衡量空间定向能力,通过统计分析确定空间定向能力的影响因素。研究结果表明：（1）不同场认知方式和不同惯用空间语人群的定向正确率和效率差异统计结果均不显著,场认知方式和惯用空间语对空间定向能力无显著影响;（2）不同性别人群之间定向效率无显著差异而正确率存在显著差异,性别对空间定向能力具有显著影响,男性的空间定向能力较女性更强。     

基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法优化研究

在网上各种信息呈现爆炸式增长的背景下,传统方法往往难以顾及用户兴趣,而导致查询无法体现个性化。针对这一问题提出一种基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法。首先对智慧城市平台下的用户历史瓦片浏览记录数据进行分析,并以热力图可视化形式展现出用户关注的热点区域,得出空间热度;然后根据属性查询中加入空间热度影响因子来影响兴趣点搜索结果,使搜索结果更加符合用户搜索意图,针对热点区域给不同用户以相应服务;以滕州市兴趣点为实验数据,使用Elasticsearch构建索引数据库,采用Web前端技术搭建搜索框架,经过实验对比分析发现,该方法能够有效地提高搜索的查准率,并且可随着数据量的丰富变得更加智能化。     

顾及形变控制的小屏幕变比例尺交通路线图生成方法

用户在旅游或者室外运动中经常将路线图显示于移动设备上以方便规划路线。然而移动设备显示屏幕通常较小,若较大范围的地图通过等比例尺缩小在小屏幕显示,可能会导致清晰度和辨识度的降低,尤其对于地图中地物较为密集的区域。本文提出一种自动化生成变比例尺地图的方法,通过更加均匀化地图显示内容密度分布以改善地图概览清晰度。在该方法中,首先对密度分布进行估计,密度估计主要考虑地图上路线空间分布以及地标与注记显示空间,然后根据所得到的密度分布进行变比例尺转换,最终生成的变比例尺结果图,其大小取决于给定显示尺寸。相较于现有变比例尺转换方法,本文提出的方法可以考虑了地标与注记显示空间,同时又能有效控制地图变形以提高地图识别。实验结果表明,通过本方法生成变比例尺结果图对地图概览的清晰度有着显著提高,并且能够保持良好的地图识别度。     

空间权重矩阵的生成方法分析与实验

区域空间动力学过程 (例如疾病传播、区域社会经济可持续发展等 )所涉及的数据样本和状态变量都是以区域多边形形式存在的。区域群发展在空间上的此起彼伏和相互影响则是通过区域之间相互联系得以实现的 ,空间权重矩阵用以传载这一作用过程。因此 ,构建区域空间连接权重矩阵是建立区域空间动力学方程的核心问题之一。本文分析了空间权重矩阵的不同生成方法 ,并对空间权重矩阵的一种形式.     

基于生态空间胁迫的大都市区增长情景模拟

大都市区增长是当前中国城镇化发展的一种主要模式,如何确定其最佳空间增长形态是新型城镇化关注的重要内容之一。本研究立足于未来“生态城市”建设理念,从自然资源生态敏感性和城市发展适宜性角度构建双重约束条件,利用元胞自动机模型构建了生态空间胁迫下的城市增长过程模拟框架,探讨了边缘性增长、生态性增长与协调性增长3种发展模式,并从建设适宜性、生态安全性与斑块紧凑性等角度构建评价指标对模拟方案进行定量化对比。最后,以长江中游城市群的南昌大都市区进行实例应用,结果表明,协调性空间增长模式能最大程度降低城市建设对生态安全空间的侵蚀,大都市区在制定城市增长边界等空间政策时宜参考此种发展模式,基于生态空间胁迫分析的城市增长过程建模是一种有用的规划决策情景分析工具。     

基于超赋值理论的模糊位置描述形式化与推理机制

基于位置描述进行空间定位是大数据时代位置服务向智能化转型的关键。针对不同语境中位置描述模糊性差异显著而难以定位的问题，本文提出一种面向模糊位置描述的形式化方法与推理机制。首先，通过梳理人类空间认知规律，明确自然语言中位置描述时关注的要素类型，研究模糊位置描述的形式化表示。然后，基于超赋值理论，从空间对象、距离关系和方向关系3个方面构建模糊位置描述的推理机制。顾及位置描述的上下文语义，利用观察值阈值开展空间推理实现定位。最后，设计收集位置描述的问答系统对方法进行验证。结果表明，本文方法能够依据实际应用场景及时调整位置描述的形式化表示粒度，空间推理结果贴合直观认知。     

基于遥感分析的国土空间生态功能重点提升区的识别：以浏阳市为例

基于遥感影像及GIS空间方法,通过研究浏阳市绿度、热度、干度和湿度四个指标构建遥感生态指数评价模型,探索浏阳市生态本底变化,掌握生态家底,从而为浏阳市生态功能重点提升区的诊断与识别提供判断依据。以此划定为国土空间生态功能重点提升区,为浏阳市国土空间生态保护修复提供空间指引。     

空间认知模式研究

从对不同空间模型的对比与分析入手,结合空间认知行为、神经系统科学和认知心理学的有关研究成果,对空间认知模式进行了研究。研究表明,“空间”的一般表现形式分为感知空间、认知空间和符号空间3种,不同的空间表现形式具有不同的空间认知方式;根据空间认知方式的差异,空间认知模式包括空间特征感知、空间对象认知、空间格局认知3个层次,而空间特征、空间对象则是空间认知模式构成的2个基本单位。     

译者概念化与语义形成的认知机制研究——兼论翻译过程研究的综合理论方法

通过融合认知语言学的心理空间和概念整合理论以及语境参数理论,构建一个综合性的理论分析框架,可以对译者在双语转换过程中的动态操作机制进行可证性描述,且多理论融合的研究方法可以拓展译学理论研究的空间。     

地名:地图空间认知的“定位符”

地名是地图的主要内容之一,具有其他地图要素不可比拟的直观性和概括性,是百姓最容易接受的定位方式。本文以用户的地图空间认知顺序为切入点,首先介绍了地名的产生及发展过程、地名特性、地名定义、地名要素以及地名注记符号在地图空间认知语义三角中的作用。其次,从地名注记的标注位置、颜色、字体与字号、方向及文字排列、文字间隔、整体布置六个方面论述了地名注记作为"定位符"的内在原因。最后,对遥感影像地图、航空像片、普通2维地图以及3维地图四种常用地图中的地名注记进行了分析。地名注记符号是地图空间认知中最直观,最有效的信息传输要素,在地图空间认知中发挥着重要的定位与导航作用。     

地理知识图谱下的建筑群空间分布模式推理

以图结构表达的知识图谱不仅在语义网络的描述与推理中发挥着重要作用，对于空间实体的结构化抽象与空间推理也具有重要意义。空间实体的联系信息在知识图谱中以图的边记录，通过路径探测、子图对齐、模式发现等基于边的知识图谱计算推理，在空间场景认知可发挥重要作用。地理知识图谱是一种对地理概念、实体及其相互关系进行形式化描述的知识系统，既有通用知识的内涵与特点，也有地理知识特定的时空特征，能够将语义模型和时空模型联系起来，描述语义关系、空间关系和时间关系，在地理知识的表达、理解、获取与推理方面有巨大的应用潜力。现有地理知识图谱的研究工作多集中于语义方面，语义关系的抽取与表达比较丰富，可以支持进一步的地理知识语义搜索等功能；然而地理知识图谱在时空模型上的知识表达比较缺乏，现有的空间关系局限在要素之间，很少涉及空间认知中进一步的分布态势、空间格局等，地理知识图谱在空间语义知识方面有待增强。本文基于知识图谱构建原理，以建筑群地理知识图谱构建为例，实现格网型建筑物模式的识别。先将建筑物抽象成实体，表达为图的节点，基于几何邻近分析提取建筑物之间的空间邻域关系，以此构建建筑群地理知识图谱；在此基础上结合建筑物模式...     

面要素空间信息量的度量方法研究

 地图是空间信息的载体,地图空间信息的度量是地图信息传输理论的一个基础问题。地图空间信息主要包括地图要素的空间信息和要素分布的空间信息。地图空间信息是由要素的几何形态结构来体现,即要素的空间信息通过其几何形态特征描述。为此,本文以面要素为研究对象,提出一种以几何形态结构特征的面要素空间信息量度量方法。首先,从空间认知角度对面要素结构进行凸包分解,构建凸包树的面要素表达方法。然后,采用层次化策略,分别从结点的元素、邻域和整体三个层次来描述面要素几何形态结构,将面要素空间信息分解为几何形态信息和分布结构信息,结合面要素空间信息量的认知分析,给出了几何形态和分布结构特征的定量描述指标,并发展了基于几何形态结构特征的面要素空间信息量计算模型。最后,通过一组实验计算,进行了案例验证分析。     

互联网文本蕴含道路交通信息抽取的模式匹配方法

互联网页面和社交网络文本中蕴含丰富的道路交通信息,是其他交通信息采集平台的有效补充。然而,自然语言文本形式的交通信息多以线性参考或地标方位描述交通事件空间位置,且大量存在事件元素缺失或隐含现象,对交通信息的自动化抽取有着较大影响。考虑到交通信息的自然语言表达方式虽然自由随意,但表达模式相对固定,提出一种从互联网文本中抽取道路交通信息的模式匹配方法。首先,基于道路交通事件描述的语言特征构建模式库;然后,以特征词词性序列的形式表达互联网文本和抽取模式,利用DTW距离度量序列相似度,实现抽取模式匹配;最后,在匹配抽取模式和填补规则指导下获取结构化的道路交通信息。由上海市城市交通相关门户网站和微博客平台的实验过程显示,本文所提出的模式匹配方法,抽取道路交通信息的准确率和召回率分别达到90%和80%以上,表明该方法能有效抽取互联网文本蕴含的道路交通信息,且实现过程相对简单,易于扩展,具有可用性。     

面向室内导航的分层认知路网优化方法

随着室内空间应用规模的增加以及室内定位技术的发展,面向大型场馆等室内空间的应急救援与导航成为室内GIS应用的研究热点,而室内路网构建是室内应急导航服务得以实现的关键技术。本文面向室内导航寻径的这一现实问题,以室内路网动态构建与优化作为研究对象,基于室内空间感知规律以及分层认知的方式,提出和构建了室内单元认知分层编码方法：① 将建筑物室内路网分为街道-建筑物、建筑物-楼层、楼层-区块、区块-房间等4个层次;② 为了满足语义分析的需求,在分析室内单元功能的基础上,引入“虚拟房间单元”,将室内封闭性空间和联系性空间统一剖分为房间单元;③ 依据室内建筑认知分层模型以及室内单元剖分结果,按照建筑物-楼层-分区-房间单元的顺序,从高级到低级的顺序进行连续分层编码。以国内某商业中心为例构建了室内分层认知路网,每一个层次都可以减少参与运算的结点和弧段数,简化了计算网络,从而提高了运算的效率,同楼层寻径时间约为55 ms,跨楼层的寻径时间约为100 ms左右。结果表明,该分层认知编码模型符合人们对室内路网的经验性层次认知,能够很好地刻画路网层次特征,能满足寻径计算的精度和效率的要求,为面向导航的室内应用奠定了基础。     

尺度对人口地图空间分异规律认知的影响

人口地图是人们认知人口分布规律的重要工具,而不同尺度的人口地图造成了读图者对于人口空间分布规律的认知差异。本文通过眼动跟踪的省、县（市）不同尺度下人口地图认知实验,选取注视点数、注视时间、正确个数等眼动参数,进行差异性显著检验,并结合热点透视图,从空间分异规律的角度进行分析。结果表明,不同尺度的人口地图对于读图者的认知影响显著,读图者对人口空间分布特征及人口数量进行认知时,县（市）级尺度人口地图提供了更丰富、直观的空间分布信息,利于读图者对于人口空间分异规律的把握,平均注视点数更小,平均注视时间更短,每道题回答正确的被试个数更多,认知效率更高。本研究揭示了尺度对人口地图的认知影响规律,为多尺度人口地图制图设计与表达提供理论实验参考。     

顾及时空对象空间相互作用的疫情风险评估建模与应用

新型冠状病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019,COVID-19）在全球的传播仍在持续,根据COVID-19在国内早期的扩散特征,从地理学角度出发,构建了一种顾及时空对象空间相互作用机制的疫情风险评估模型,模型在参照时空对象空间相互作用迁移型传导模式的基础上,重点考虑了疫情传播的时空过程、并兼顾空间依赖及空间异质性因素,实现了疫情风险城际传播的关联性、动态性分析。在实证研究阶段,基于该模型对武汉及其主要影响城市在2020年1月上旬到4月上旬的疫情风险及动态演变进行了评估,通过与基于城市对象自身属性计算得到的实时疫情风险指数及其空间分布进行比较,验证了基于时空对象的空间相互作用模型在疫情风险评估方面的有效性。结果表明：① 模型能兼顾疫情传播的空间依赖及空间异质性特征,体现疫情风险的城际传播过程,为疫情传染风险评估及相关空间问题的研究提供了一种新的视角和方法;② 来自源对象的输入性疫情风险与对象间的空间相互作用强度存在显著正相关性,因此在疫情防控中要结合空间相互作用的主要影响因素进行综合决策。     

城市出租车上下客的GPS轨迹时空分布探测方法

出租车作为城市公共交通的重要补充,是城市面向公众的一个窗口,在人们日常出行中起到越来越重要的作用。出租车资源时空分布的不均衡,直接影响到城市公共交通的运行效率和城市形象。通过研究出租车上下客的时空分布特征,不仅可以反映城市居民的工作、生活、出行的规律和模式,也可反映城市空间在不同时段内的动态性和“热度”。本文基于出租车GPS轨迹大数据,针对出租车上下客事件轨迹呈现的线状特征,以及城市道路网络空间不同时段“热度”的动态分段特征,提出了出租车上下客时空分布的线密度探测模型。该模型通过对时间多粒度描述与表达,对不同城市道路网络空间,进行出租车上下客事件的探测和分析,获取城市出租车上下客的时空分布规律,更深刻地理解和认知了城市空间的动态性。