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。     

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,可以有效提高空间分析检索效率.以便民生活圈中地理实体变化作为典型空间分析案例,比较了传统多图层空间分析和时空知识图谱检索方式的分析效率.结果表明,基于时空知识图谱的检索方法比传统多图层空间分析存在着一个量级的提升,这对于解决地理信息系统空间分析效率问题具有参考意义.     

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。     

“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。     

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...     

从离线数据提供到在线地理信息服务

当前,数字中国地理空间框架建设不断深入,网络化地理信息应用如雨后春笋,正深刻地影响着我国广大用户使用地理信息的方式与频率.为了有效的提供地理信息公共服务,应以一体化的地理信息资源为基础,以网络化地理信息服务为手段,以协同式运行维护与更新为保障,建设地理信息公共服务平台,实现从离线数据提供到在线地理信息服务的根本性转变,向政府、企业和公众提供一站式地理信息服务.本文重点分析了在线地理信息服务的基本技术需求,讨论了在线地理信息服务的主要内容、长期持续服务机制等问题.     

基于时序超图模型的战场环境多层次知识建模方法

新型作战样式对战场环境服务保障提出了新要求，战场环境智能化服务急需基于全域多维战场环境数据实现知识的提升。针对战场环境智能认知的知识建模问题，将知识图谱与战场环境相结合，提出了战场环境知识分类方法，认为战场环境知识图谱是大数据人工智能条件下战场环境知识表示的一种新形式；针对三元组知识表示碎片化的问题，构建了战场环境时序超图表示模型，实现了实体知识、事件知识、影响过程知识和服务决策知识的多层次统一图建模，将各类知识表示为具备时空特点、场景特点的统一知识超图网络；最后，利用地图、事件、影响过程和作战影响效能等数据进行实验验证，超图网络从语义层面实现了各类战场环境知识的关联，可进一步为实现基于超图的智能推理和服务决策提供支撑。     

论地理知识图谱

网络文本蕴含大量隐式地理空间信息,为地理知识获取与知识服务提供了巨大潜能。地理知识图谱是将传统地理信息服务拓展到地理知识服务的关键,也是网络文本蕴含地理信息采集与处理的终极目标。本文系统评述了开放地理语义网、开放地理实体及关系抽取、地理语义网对齐、知识图谱存储方法等地理知识图谱相关主题的研究进展,从网络文本蕴含地理空间信息量与质量评价、地理信息语义理解、空间语义计算模型和异构地理语义网对齐等方面剖析了目前亟需解决的关键科学问题。     

大规模地球科学知识图谱构建与共享应用框架研究与实践

地球科学（以下简称地学）知识图谱具有强大的知识表示和语义推理能力，已成为地学大数据和地学人工智能发展必要的基础设施。然而，目前的地学知识图谱研究主要面向实验场景，缺乏面向实际应用的大规模地学知识图谱构建方法和共享应用框架研究，导致尚未真正在地学领域现实应用中得到使用。为此，本文面向地学大数据和人工智能研究与应用对地学知识图谱的迫切需求，首先研究了大规模地学知识图谱的构建技术，在此基础上，提出一种覆盖地学知识图谱构建、共享和应用全生命周期的总体框架。然后，以“深时数字地球（DDE）”国际大科学计划为例，开展了面向实际应用的知识图谱平台研发实践。最后，利用该平台，构建了DDE大规模地学知识图谱，开展了知识图谱开放共享，有效实现了知识图谱应用，证明本框架可有效支撑大规模地学知识图谱的构建与共享应用。本文对于地学知识图谱现实应用价值的实现具有重要的促进作用。     

山东省地理信息时空大数据中心基础设施设计与实现

针对大数据背景下地理信息基础设施面临的各种问题和挑战,本文提出一种基于私有云的基础设施建设方法.首先通过云管理平台,将各种物理资源虚拟化,形成跨虚拟化技术的统一资源池;然后在其上建设时空大数据基础框架,采用分布式技术架构,通过集群并行的工作模式去解决存储和计算两个最为核心的技术需求;最后以山东省地理信息时空大数据中心基...     

地图学的未来是场景学吗?

信息化与时空大数据时代的到来为地图学的表达和分析能力提出了新的需求。现有地图学的理论难以支撑上述需求,在建模要素、信息处理、表现形式等方面仍存在明显不足。本文以地理场景这一新地图学概念为基础,论述了地理场景的内涵和特点,阐述了从地图向场景转化的必要性和主要技术途径,并提出了用于应对新时代地图学发展需求的数据模型、计算模型和表达模型。数据模型方面可从基于地理信息六要素集成表达的几何代数统一数据模型进行突破;计算模型则可利用多元信息求解的数学空间,构建相应的映射、关联及算子化求解策略;最后提出了兼顾时空分布、演化过程和要素相互作用的场景自适应综合与多模式展示的表达模型发展方向。     

地学知识图谱的定义、内涵和表达方式的探讨

在地学图谱和地学信息图谱的基础上,本文提出了地学知识图谱的概念,并介绍了地学知识图谱的基本框架、特征和理论意义。地学知识图谱将地学知识以虚拟空间坐标的形式反映在地图上,用以展示地理对象特征空间分布,揭示出一些隐含的规律。它是对地理知识形式化的图形表达,具有语法和语义特征,因此,有可计算性。它的基本组成要素和结构由所表达的内容决定。地学知识图谱,不仅是一种知识表达和数据挖掘的手段,也是空间认知的一种方式和结果。     

山东省地理信息时空大数据中心的设计与实现

信息化测绘技术体系对测绘地理信息数据管理和应用服务提出了新的要求。在分析山东省地理数据资源管理及应用特点的情况下,提出一种以"混合存储、动态整合、集成管理、联动更新、开放共享、按需服务"为典型技术特征的地理信息时空大数据中心建设思路,并对地理信息资源数据库设计、整合技术以及应用系统开发进行深入分析,可实现地理信息资源的有效组织管理和应用服务,促进信息化测绘管理和服务能力的提升。     

智慧潍坊时空大数据与云平台建设及应用

针对数字城市建设存在的问题和智慧城市背景下对时空地理信息资源的需求,以潍坊市为例,探索提出了智慧城市时空大数据与云平台的建设思路和建设内容,构建了市级时空大数据中心,面向多用户研发了时空信息云平台,打通了测绘地理信息数据与业务数据的融合应用通道,并结合现实需求开展了智慧化的推广应用和大数据决策分析,对当前智慧城市时空大数据与云平台建设具有一定的借鉴意义。     

地学信息图谱思想与实践探索

本文回顾和综述了陈述彭院士关于地学信息图谱的学术思想,该学术思想来源于陈先生的科学实践。他提出了地学信息图谱的相关概念及其类型体系,地学信息图谱是地学图谱与现代信息技术结合的产物。地学信息图谱的核心在于发现地学时空知识和规律,并能为社会经济建设提供应用服务。按研究对象划分为地学各分支学科的信息图谱和各行业的信息图谱,按功能划分为：征兆图谱、诊断图谱和实现图谱。陈先生发展了地学信息图谱生成的技术方法,提出了地学信息图谱的工作流程,促进了地学信息图谱在经济社会发展中的应用。陈先生指出了发展地学信息图谱的创新方向：创新地学大数据获取技术方法,提升地学信息图谱生成智能化与自动化水平,促进地学信息图谱应用的深度和广度。陈先生指出网格地图是地学信息图谱的重要基础。该思想至今对推动地球信息科学的发展及其在解决国家重大战略需求方面,仍然具有重要的指导意义。总结了在陈先生地学信息图谱思想的指导下,在地学信息图谱方面的一些实践探索和结果,包括：发展了基于知识发现的专题信息提取和多数据多知识协同的精细地表要素获取的技术方法,提高了水体、绿被、积雪和城乡聚落提取以及精细土地利用和精细植被类型信息获取的自动化水平和效率;拓展了时空变化图谱的研究和应用,提升了时空变化图谱生成的智能化水平和效率;地学信息图谱在社会经济发展、生态建设、环境保护和灾害风险防控等方面的应用实践已展示出了巨大前景。最后,结合新时代共建全球人类命运共同体和地球科学国际化的重大战略需求,提出了开展全球地学信息图谱关键技术与应用研究,以期实现地表大观测到大数据,再到大知识大应用的提升转化,支撑地表治理体系和治理能力的现代化,提升地学服务经济社会发展的水平和能力,彰显学科特色与优势。     

地理设计:地理信息服务空间规划的新探索

党的十九大报告要求落实“推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”的新理念。探索地理信息服务创新与城乡空间规划科学发展需求的结合,符合国家发展的总体要求。《测绘地理信息事业“十三五”规划》提出:“建立起保证基本公共需求和增强按需定制服务相协调的服务架构,着力提高网络化服务能力,全面提升测绘地理信息公共服务水平。”服务水平的提升需要数据获取能力和信息挖掘能力的提高来支撑,以满足各行业的信息获取和咨询服务需求,同时深化地理信息事业发展与社会经济发展间的耦合度,服务于人民日益增长的美好生活需要。     

基于地理国情数据的基础地理信息增量更新方法研究

地理国情普查和监测为基础地理信息的及时更新提供了持续、可靠的参考数据。本文针对地理国情普查监测成果应用和基础地理信息数据更新的实际需求,从数据转换、要素匹配、变化识别和增量更新等方面设计了基于地理国情数据的基础地理信息数据更新技术框架。针对要素相似性匹配和变化识别难题,从距离、面积和形状相似性等方面设计了面向几何要素匹配与变化识别的系列指标、算法和知识规则。研究成果在山东莱芜某地进行了应用。实验结果表明,本文设计的方法对变化要素的识别精度达96.6%,极大地提高了基础地理信息更新的工作效率。研究成果不仅为基础地理信息增量式更新提供了技术支撑,同时也将提高地理国情数据成果的应用价值。     

多模态地理大数据时空分析方法

多模态地理大数据时空分析旨在融合地理大数据的多模态信息发现有价值的时空分布规律、异常表现、关联模式与变化趋势,是全空间信息系统的核心研究内容,并有望成为推进地理学人地关系研究的重要突破口。为应对地理大数据时代的新机遇与挑战,本文围绕4类核心的时空分析方法（时空聚类分析、时空异常分析、时空关联分析与时空预测分析）,系统归纳了国内外研究现状,探讨了时空分析中多尺度建模、多视角协同、多特征认知与多特性表达的研究难点。进而,介绍了多模态地理大数据时空聚类、异常、关联与预测分析模型,更加全面、客观、精准地认知与理解时空大数据中潜在的地理知识,并且能够在气象环境监测、公共安全管理、城市设施规划等多个应用领域发挥关键作用。     

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。     

“全空间信息建模分析方法与应用研究”专栏导言

全空间信息系统(PIS)概念的提出是为了适应在多领域观测和计算技术快速发展的背景下,地理信息科学在基础建模和计算分析研究方面的挑战和未来发展方向。全空间信息建模分析方法涵盖了多源地理大数据支持下的多粒度时空对象建模和多维度时空耦合分析方法的拓展。多粒度时空对象建模的提出是为了适应观测和研究范畴、数据的时空维度、计算分析方式与方法以及应用问题的研究视角等方面不断发展,以实现客观世界到计算机世界直接映射的建模目标。