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...     

基于地理语义的空间关系查询和推理

地理空间中的地物,根据其本体类型具有不同的地理语义特征。受到地理语义的影响,人们在描述几何特征和关系相似的物体之间的空间关系时,所用的词汇是不同的。目前,人们在空间关系的自然语言查询方面的研究主要集中在空间关系描述、空间关系自然语言形式化表达、空间关系自然语言查询语句的转换,以及空间关系自然语言查询的查询接口等方面,没有考虑到地理本体的语义差异,这会使得空间关系的自然语言查询不能符合人类语言和认知的习惯。本文依据一些学者在空间关系的自然语言描述的形式化(主要是线和线、线和面等形状的空间地物之间的关系)研究的基础上,针对不同地理本体类型的空间地物和空间关系自然语言描述词汇之间对应的语义关系有所不同的特点,总结了自然语言词汇在描述空间关系时的对应规则,提出不同特征类型地物和描述词汇之间的规则库设计方法,并设计部分空间地物的规则实例。最后,结合空间关系判断函数,设计具体查询系统实践举例证明。     

基于自然语言空间关系描述的地图近似表达方法

自然语言和地图都具备表达地理实体空间关系的能力,自然语言使用方便、抽象化程度高,而地图更为直观,从自然语言转换到地图,有助于人们更深入地了解自然语言描述的地理实体空间关系。然而,如何让计算机具有从自然语言构建图形信息的能力,使计算机具有智能化空间认知思维是当前研究的难点。本文总结了自然语言空间关系描述的类型及特点,提出了基于自然语言描述的地理实体抽象表达方法以及空间关系近似转换方法,建立了一种基于自然语言空间关系描述的地图近似表达策略。实验结果表明,本文方法有效可行,能够实现定性描述的自然语言空间关系向定量（或近似定量）的图形空间关系的转换,为自然语言到地图的转换研究奠定了基础。     

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。     

基于地表覆盖数据的湿地知识图谱构建

湿地作为地表覆盖类型的一种，对于生物多样性与气候变化有着重要的意义，也是人类的基本生存环境之一。为更好地理解和表达湿地知识及分类间关系，本文提出了一种基于本体的湿地知识图谱构建方法。首先，利用GlobeLand30数据、生态地理分区数据，围绕湿地类型、特征分布等要素分析湿地领域知识，提取知识间的语义关系，通过本体建模形成湿地知识图谱的概念框架；其次，融合百度百科数据等进行湿地实体的提取、属性信息抽取，丰富湿地知识图谱的数据层；最后，使用图数据库Neo4j存储实体关系和实体属性，实现了湿地知识图谱构建。本文构建的知识图谱扩充了湿地实体的概念描述信息，探索了顾及时空特征的湿地知识表示方法，为地表覆盖领域的知识图谱构建提供了一个应用范例。     

对于线状地理特征空间关系的自然语言理解

人们通常用定性的词汇描述空间关系,而地理信息系统都采用定量的方法,这就限制了地理信息系统表达地理空间信息的能力。为了建立自然语言表达的空间关系和空间关系计算模型之间的桥梁,开发能更容易被广大的非专业人士使用掌握的自然语言的地理信息系统界面,充分理解自然语言所表达的空间关系和物体是十分必要的。本文通过认知实验的方法研究了英语自然语言对两个线状地物的空间关系的理解,发现地理特征之间的几何关系和拓扑关系是影响人们对空间关系的描述的主要影响因子,并且在不同的情况下,它们的影响程度不同。研究还发现,在有些情况下上下文的语境也对空间关系的描述有一定的影响。     

面向多源地理空间数据的知识图谱构建

知识图谱广泛应用于人工智能领域,基于此融合多源地理空间数据并表示地理事物的语义和时空信息,实现“数据—知识”的转换成为人们关注的热点。但现有通用知识图谱的空间知识覆盖度低且存在错误,同时基于维基百科构建的地理知识图谱存在空间关系、中文属性和坐标信息等属性缺失问题。因此本文以地理空间数据和百度百科数据的特征分析为基础,提出了以地理空间数据提取地理实体为主,百度百科补充属性信息为辅的知识图谱构建方式。① 基于GeoSparql设计模式层的地理实体、要素、几何形状和空间关系的逻辑关系;② 通过地理实体提取、实体链接和属性信息填充,在数据层实现空间知识融合;③ 结合关系型数据库和图数据库,设计空间知识存储方式;④ 在实体和关系2个方面定量分析知识图谱的构建规模。结果表明,本文构建的知识图谱中地理实体覆盖度和链接百科成功率相对较高,扩充了地理实体的概念描述信息,并将地理坐标的覆盖率提高到100%,对地理数据到地理知识的拓展具有重要意义。     

点线目标自然语言空间关系描述模拟表达方法研究

自然语言描述中蕴含丰富的地理空间信息,空间关系是自然语言描述中最重要的一部分,对理解整个描述语句起到决定性作用。但自然语言描述的不确定性、模糊性、灵活性等特征给计算机理解和处理自然语言增添了困难,因此建立定性的自然语言空间关系描述与定量的图形空间关系之间的映射关系是本文研究的重点。根据空间粒度的不同将自然语言空间关系描述分为完全模糊描述、区间模糊描述和定量模糊描述3类,提出缓冲区法和随机参数法2种可视化表达方法,并搭建原型系统进行实验。实验表明,该方法有效可行,有利于深化模糊语义的自然语言描述图形化研究。     

基于自然语言形态描述的地理实体模拟表达方法

日常生活中人们使用定性的自然语言描述地理实体,如何将定性描述的地理实体转换为定量的图形符号是空间认知、地图表达等领域面临的挑战。本文提出一种基于自然语言形态描述的地理实体表达方法,通过对自然语言中地理实体的语义信息进行分析,对自然语言描述的地理实体的形状、大小、分布状况等空间形态信息以地图形式进行近似表达。本文首先阐述了自然语言形态描述的定义与内涵,结合地图符号相关理论,研究了形态描述驱动的地理实体模拟表达策略,并对不同语义模糊度的地理实体图形表达进行了分析和实例设计,最后提出了一种计算空间实体相似性的方法对表达效果进行评估。结果表明,基于本文方法的地理实体模拟表达与手绘图中地理实体的平均相似度达到89.5%,与导览图的地理实体平均相似度达到86.86%,能够实现较好的表达效果,具有一定的科学性和可行性,为自然语言到地图语言的转换研究奠定了基础。     

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。     

LBS中多尺度空间方位的自然语言描述

位置服务是地理信息系统(GIS)应用的重要领域,GIS提供关于空间位置的坐标描述,但这不符合人们的认知和日常习惯。地理空间中人们日常的交流通常使用方位描述。基于自然语言的空间方位的描述对移动目标(如驾驶员)是十分重要的,通过规范的地点描述语言进行快速的地理定位,可提高人的空间反应和处理能力。本文依据人的多尺度空间认知,分析空间参考和定位习惯,结合自然语言描述知识,利用GIS分析功能,给出多尺度环境下空间方位的自然语言描述。     

地形场景的地理空间认知与内容表达

地球表面空间承载着诸多地理实体,随着时空大数据时代的到来,以还原论为基础、以独立分层建模为特征的传统信息描述方式越发难以描述地形及其关联环境要素所具有的海量信息、产生的复杂相互作用和呈现的时空变化规律,相关研究亟需以系统和整体的角度考察研究对象。针对这一问题,本文从场景学的视角对地形本体及关联环境要素的内容和相互作用开展系统的地理空间认知,提出了地形场景的概念,用于整体性地描述地形场景中的实体、联系与时空变化过程;分析了地形场景的要素构成和逻辑结构,使用时间、地点（空间）、事物、事件、现象为核心的更加整体化、语义化和逻辑化的要素对地形场景进行描述;对地形场景对象及其信息的内容构成进行解析和整理,创建了以“要素-对象-信息”为核心的结构描述框架,并对地形场景未来的发展与可能的技术应用进行了展望。地形场景的提出是场景学概念从整体表达朝向整体研究的一次探索,为进一步进行地形问题的场景化求解和表达奠定基础。     

一种融合文本中地理位置和土地利用/覆被信息的野生动物活动细粒度定位方法

文本蕴含大量地理位置描述信息,有效融合地理关联信息以实现文本的精细定位是地理信息服务的难点。本文提出一种融合土地利用/覆被信息的描述地理位置的细粒度定位方法：在文本描述地理关联信息（地理位置实体、土地利用/覆被实体与空间关系）抽取、土地利用/覆被精细分类与地理位置粗粒度匹配定位的基础上,使用自然语言空间关系近似转换模型,确定地理位置的细粒度定位范围;基于土地利用/覆被实体及其周边精细分类信息,在该范围内检索匹配,确定地理位置的细粒度定位坐标。本文以野生亚洲象活动/肇事监测文本为例开展实验,并用匹配率与位置精度评价定位质量,结果表明：本文方法显著提升了地理位置的细粒度定位质量,实验精确匹配率（81.51%）、位置误差距离的均值（65.97 m）及其≤50 m的比例（70.50%）均优于国内主流在线地理编码与地名检索服务结合空间关系或其单独使用结果。该方法有助于完善地理位置定位方法体系、提升地理信息空间化质量,并可服务于野生动物活动/肇事监测预警等精细定位任务。     

自然语言空间关系及其在GIS中的应用研究

智能GIS的最终目标是实现用户与GIS的自然语言交互。如何从自然语言中自动抽取空间信息,消除GIS中结构化空间信息与自然语言中非结构化空间信息之间的语义障碍,已成为智能GIS面临的两大难题。目前的相关研究主要集中于自然语言空间关系。空间词汇及其句法模式是自然语言空间关系研究的核心问题。本文首先阐述了自然语言空间关系研究的几个基本问题,然后详细讨论了汉语中描述各种空间关系的空间词汇及其句法模式。最后,探讨了GIS中自然语言空间关系查询请求表达的句法模式及其解析方法。     

多粒度时空对象关联关系的分类体系与表达模型

地理对象之间的关联关系是地理对象之间的相互作用形式。任何地理对象都不是独立存在的,与其他的地理对象有一定的关联关系,并且这些关联关系是复杂多样的。地理场景就是在地理对象之间普遍存在的、复杂多样的关联作用下形成的一个统一的整体。传统GIS数据模型对地理对象之间关联关系的描述多侧重于空间关系,其他的关联关系往往需要经过比较复杂的计算和推理后求得,难以完整地表达地理对象之间复杂的相互作用关系,不完全符合人类对地理现象的认知情况。然而,在全空间系统中,可以根据常见的地理分析需求对多粒度时空对象间关联、作用关系进行分类表达,便于客观实体全方位的抽象与表达。对象间的关联关系可主要分为空间关系、时间关系、属性关系、因果关系、认知关系5大类。本文用地理实体作为案例,分析了关联关系的表达模型。     

“地理时空知识图谱理论方法与应用”专刊导言

<正>地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析与服务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。知识图谱是通过有向图的方式表达实体、概念及其相互之间语义关系的数据组织形式或产品。知识图谱不仅可有效表达人类已有知识，辅助推理新的知识，也可与人工智能模型相辅相成，提高数据分析模型的可解释性。     

基于空间关系约束的虚拟高速铁路场景建模研究

在虚拟地理空间中开展复杂科学实验和管理分析,是目前及未来发展的一个重要趋势。本文对高速铁路场景中的线路、地物和地形对象的关系进行了详细分析,提出了基于空间关系描述的虚拟高速铁路场景建模方法。通过XML标记语言对线路、地物和地形的空间关系进行统一描述,引导和规范场景建模过程中的模型点位计算和地形处理过程。详细讨论了虚拟高速铁路的场景建模流程、场景对象空间关系定义、模型点位计算方法以及地形处理方法,并选择案例区域进行试验。试验结果表明该方法能够有效地理清虚拟场景中各种对象间的关系,从而可以快速建设符合现实标准的、具有高度仿真感觉的虚拟高速铁路场景。     

地理命名实体分类体系的设计与应用分析

自然语言是一种重要的空间数据来源,从自然语言中获取地理空间信息是地理信息科学的重要研究议题。完善的地理命名实体分类体系,有助于实现自然语言中地理空间信息的解析、存贮、组织、管理、分析及共享应用。现有的基础地理要素分类体系、地名分类体系和组织机构分类体系,分别侧重于不同的应用领域,只能表达自然语言中的部分地理命名实体,没有考虑时空关联特性。本文在参照大量相关标准的基础上,根据大量自然语言文本的标注结果,以地理命名实体所指代的空间位置、地理特征和属性作为分类标准,采用主分表和复分表相结合的方式,设计了地理命名实体分类体系(简称"GNEC")。采用定量和定性相结合的方法,分析了GNEC与GB/T18521-2001,GB/T13923-2006,CHG IS的地名分类体系、ADL的FTT词表之间的兼容性,并以中文文本的地理命名实体解析和地图服务为例,验证了GNEC的应用性能。多样性是自然语言中地理实体描述的重要特征,而分类体系主要实现地理命名实体的概念化操作。因此,在GNEC基础上构建本体,将成为解决这一问题的有效途径。     

基于时空知识图谱的空间分析方法研究

受数据量和数据种类影响,传统空间分析中跨图层运算问题是造成效率低下的关键因素.知识图谱作为一种新型的数据结构,"图"的思想能够有效应用于空间地理信息数据的存储.利用时空知识图谱框架,结合全球离散格网系统和Google S2算法将地理空间数据存储于地理格网中,以图谱检索的方式替代传统空间分析过程,降低了时间复杂度,可以有...     

一个可定位视频对象的地理空间表达框架

可定位视频是包含位置信息的视频,它的地理空间表达是集成视频与GIS的关键问题。针对视频添加位置标签空间语义单一的不足,设计了一个可定位视频的地理空间表达框架。该框架包括视频帧与视频片段2个层次,在扩展OGC空间数据库几何要素标准基础上,分别定义了3类共7种对象描述可定位视频的空间信息。（1）视频位置（点）,描述视频帧及视频片段拍摄位置及相机姿态;（2）视频轨迹（线）,描述视频片段拍摄轨迹;（3）视频平面视域（面）与立体视域（体）,分别描述视频帧及视频片段拍摄场景二维与三维空间范围。该框架包含了主要空间对象类型,空间表达范围较为完备,同时支持视频帧、视频片段等不同层次数据,在不改变现有数据结构基础上,实现视频数据与GIS松散耦合与有机集成。本文讨论了视频对象空间数据获取方法,定义了逻辑模型,并以可视化与检索为例进行应用分析。结果表明,该框架扩展了现有空间数据标准,易于实现,在地理可视化、视频检索及分析挖掘方面具有应用价值。