空间和地理计算与计算社会学的融合路径

空间和地理数据及空间计算是大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)研究的一个主要组成领域,也为社会科学从本体论、方法论和认识论层面提供了一个进行定量和定性研究的重要维度.但是空间如何与计算社会科学结合仍处于探索阶段.通过邀请实证社会研究、地理信息科学、计算机科学等多个领域在计算社会学方向...     

基于地理特征语义单元的地理空间建模

基于地理特征的地理空间建模方式是为了解决传统分层模式存在一系列不足而提出的。本文在分析现有研究成果基础上,发展了基于地理特征语义单元的地理空间建模方式,它是完全建立在地理空间认知之上的,能够实现地理空间认知与表达的一致性,能够比较完备地保持地理空间的整体性、联系性和可认知性;并提出了3种特征语义对象用于承载特征语义单元在信息世界中的映射,通过实践证明:这3种特征语义对象能够实现任何复杂地理实体的对象化表达。     

基于地理本体的土地空间面对象模型

目前,土地空间数据方面的研究比较偏重数据库、程序语言、信息系统的构建方法等方面,而缺乏专门的文章对土地空间对象的概念、种类、数量和关系等做整体研究。本研究运用地理本体论的概念分类思想和空间语义关系理论,将地块作为共享概念,首次深入系统地解析土地管理业务中涉及的主要土地空间面对象的内涵、关系等,构建并实证分析三层多级本体土地空间面对象模型,为解决土地要素完善、土地信息标准化和土地数据库的建设等提供参考依据。     

社交媒体地理大数据的旅游景点热度分析

针对大数据时代,蕴含地理位置信息的社交媒体(Social Media)数据规模正呈爆炸性增长,通过对这类时空数据的挖掘可以整合用户的群体智慧,发现热门景点或线路,为用户提供更加精细的旅行服务。该文基于2005—2016年Flickr图片分享网站中用户分享的带地理标签的图片信息,通过空间聚类以及文本语义挖掘的方法对北京市的热门景点进行了提取。此外,本文还利用北京市的历史天气信息与用户图片信息进行融合,分析在不同时间、不同天气情景下,不同景点的热度分布规律,可以为旅行爱好者提供热门景点在多种视角下的游览规律。     

基于ORDB的地理空间对象模型M-L-E(S,A)改进研究

针对地理数据中空间对象概念模型,尝试利用对象-关系数据库(ORDB)的一些优势,对已有的地理数据中空间对象的M-L-E(S,A)分层模型进行了改进,实体之间可以通过类、继承等方式产生和关联,地图和图层之间、图层和实体之间采用引用方式实现连接,不再存在从属关系,实现了更大程度的共享,可以更好地体现ORDB相对于OODB或RDB对地理空间数据的表达。同时提出了该模型的形式化表达,并对空间实体、图层和地图各层次分别进行了分析讨论,提出基于ORDB的支持方式和特点,并设想了地图尺度转化从图层到实体向下层追溯的过程。     

地理计算的主动性研究

本文从认知科学角度,探讨了有关人类思维的能动意象思维理论,揭示了意象图式对于能动意象思维的决定性作用;以意象图式为切入点,通过对于MacEachren建立的地图可视化扩展特征ID模型的分析,研究了以空间意象图式为"引擎"的地理能动意象分析方法;基于不同空间规模下人类感知/认知能力的差异,通过对空间特征、空间对象与空间格局的研究,建立了地理空间"特征-对象-格局"意象图式;以易康(eCognition)影像分析软件为分析案例,论述了空间意象图式在易康软件影像分析过程中的应用、表现与特点。     

基于SPARQL查询的地理语义空间索引构建方法

为了实现地理语义数据的快速有效的空间查询,通过分析传统RDF索引方法和空间索引方法的不足,结合两者提出一种基于空间四元组（GeoQuad）的地理语义空间索引构建方法,并基本该方法利用Jena和ARQ实现基于SPARQL语法的地理语义空间查询。实验表明,方法高效可行,不仅能够快速定位空间RDF节点,而且能够快速进行RDF空间查询并返回RDF结果。     

基于矢量数据模型的模糊地理对象建模

研究了模糊地理对象建模的空间建模方法,首先以对象建模方法定义模糊地理对象,以矢量数据模型为基础,用UML设计模糊对象类和模糊地理对象类,然后以统一的UML图表示基本模糊地理对象的概念模型,尤其是模糊拓扑关系,最后将UML图直接导入通用关系数据库,完成数据库的设计。     

地理空间索引技术研究

研究和探讨了对GIS地理数据查询产生效率影响的几种地理空间索引方法 ,并在此基础上提出了一种适合主存索引的基于对象分割的B+ 树空间索引方法。     

地理空间索引技术研究

研究和探讨了对GIS地理数据查询产生效率影响的几种地理空间索引方法,并在此基础上提出了一种适合主存索引的基于对象分割的B+树空间索引方法.     

地理空间的存在

阐述了关于地理信息科学的个人观点地理信息科学是一门研究人、机、地关系及其相互作用的科学,它以地理空间为其核心范畴。在人机地交互系统观点下辩证论述了地理空间的存在,以期获得一个关于地理空间概念的整体理解。     

地理空间关联模式的统计挖掘方法研究

地理空间关联模式是地理要素关系的一种重要表现形式,也是地理空间数据挖掘的核心研究内容,对分析地理要素/地理事件的分布模式、影响因素及演化趋势等有着重要的指导意义。目前,地理空间关联模式挖掘算法尚未能充分考虑地理空间数据的特性,挖掘结果缺乏有效评价与筛选,从而影响了挖掘结果的可靠性与可解译性。本文充分考虑地理空间数据特征对挖掘结果的影响,综合利用空间分析、时空统计、空间数据挖掘等理论工具,深系统地研究地理空间关联模式的统计挖掘方法,主要研究工作及创新之处包括:(1)深入探讨了地理空间关联模式挖掘的含义与特征,分析了地理空间认知理论、地理空间数据特征在地理空间数据挖掘中的重要作用,确立了地理空间关联模式挖掘结果的评价策略(即:显著性统计分析),并在此基础上构建了地理空间关联模式统计挖掘的基础性框架。     

地理空间因果原则及地理空间效应的因果发现

地理大数据的崛起和深度学习技术的发展为解决地理空间分析难题带来了新机遇,然而,现有方法根植于统计相关性,而相关性模式的伪装性和欺骗性以及数据固有的偏差陷阱,导致无法得到可靠的地理空间分析结果。该问题的根源在于违反一个基本原则：数据的相关性并不意味着因果性,而后者是地理学研究的两个主要任务,即揭示未知具体事实和发现一般性规律机理的关键所在。地理科学研究的观察性与地理系统的复杂性和未知性使得无论是因果的哲学定义、随机对照试验以及其他观察性研究使用的准实验方法,都难以直接应用于地理科学因果研究。基于地理空间因果的基本性质假设,提出了地理空间因果原则,旨在为地理空间分析中的因果性研究提供基础理论与方法支撑,同时,梳理了地理空间因果原则和地理分析中空间效应的关系,给出各个效应下的因果发现关键路径。     

地理空间要素与贫困分布的关系研究——以赫章县为例

本文以赫章县为例,以乡镇为研究单元,从地形地貌、土地资源、交通条件等方面构建地理空间要素评价指标。并利用地理探测器、地理加权回归模型等方法,从空间的视角科学分析地理空间要素对贫困化空间分布的影响,揭示了贫困程度与资源环境的空间分布规律,为实现因地制宜、精准脱贫,以及巩固脱贫摘帽成果提供了决策参考。     

基于剖分编码的空间位置标识与空间对象标识问题研究

空间位置标识和空间对象标识是地理信息系统（GIS）领域的基础理论问题,它们是地理实体位置、分布、形态、空间关系等基本特征精确描述的基础。因此,分析和解决空间位置标识和空间对象标识体系中存在的问题,具有重大理论和应用意义。本文从现有空间位置标识与空间对象标识中存在的问题入手,基于全新地球剖分框架与编码模型提出了空间位置标识与空间对象标识关键问题的解决方法与思路。     

开源地理空间情报的搜集方法

在过去的20年,地理空间情报已经由不存在而一跃成为全球情报活动的主要内容主体。基于开源的地理空间情报搜集作为一种低风险、高收益的情报搜集手段,成为各国开展地理空间情报工作的一项重要内容。本文根据开源情报源的主要渠道,分析总结了几种主要的开源地理空间情报搜集方法,重点阐述基于互联网的搜集方法,并给出了具体的分析实践,最后提出开源情报搜集的几点建议。     

一种面向地理对象的遥感影像变化检测方法

目的 根据高空间分辨率影像上变化区域呈聚集状分布的特点,提出了一种面向地理对象的遥感影像变化检测算法。在利用 Mean-Shift分割算法的基础上,获得不同时相地理对 象 的 灰 度特征 信息,结合 变 化 矢量 分析,采用最大数学期望算法自动提取变化区域。以 QuickBird、SPOT、TM 三组不同空间分辨率的影像进行算法验证并比较了该方法与单像素变化检测算法的差异。结果表明,三组影像中面向对象的变化检测算法的检测精度分 别 为 91.1%,87.3% 和 84.3%,单像素 的 变 化 检 测算法 检测精度分别为 86.41%,82.48% 和81.02%。试验结果显示面向对象的算法检测精度高于基于单像素的变化检测算法,且对高空间分辨率的影像检测效果要优于对中低空间分辨率的影像的检测效果。该算法减少了变化阈值确定中的人工干预,克服了以像素为单位的变化检测算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通变化结果的问题,能够满足在不同土地覆盖类型下的变化检测要求,在国土资源监测中具有一定的使用价值。