空间分析技术及其在地价研究中的应用

一、空间分析技术概述 空间分析(Spatial Analysis)技术是对分析空间数据有关技术的统称.空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库,其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析,代数运算等数学手段,最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题,提取和传输地理空间信息,特别是隐含信息,以辅助决策(邬伦,2000).     

基于空间分析方法的疾病地理研究进展

健康已成为人类普遍关注的问题,以人类健康为研究对象的医学地理目前正成为全球性的研究热点,其中疾病地理又是相对成熟的分支和主要的研究方向.空间分析方法的引入,开拓了疾病地理研究的新领域,也成为疾病监测和评估的一个辅助工具,这使得疾病时空研究取得了重大进展.本文在前人研究的基础上,从时空两方面揭示了疾病地理近年来主要的研究动态和特点,并提出了当前疾病地理研究的某些不足,最后展望了今后我国疾病地理的研究任务和方向.     

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。     

历史地理数据的GIS应用处理——以清时期的陕西为例

基于GIS数据处理技术,对清时期陕西省内的县级政区境界做出数字化建库,并链接历史文献中的县级人口、耕地等专题数据,进行了人口分布与人口密度、耕地分布与垦殖密度等方面的数据分析和制图。     

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。     

GIS空间数据库的更新技术

空间数据库更新是当前GIS研究中急需解决的问题。本文分析了地理信息系统空间数据更新方式、实现的技术方法。研究表明空间分析技术是空间数据更新的基础,空间叠加分析、实体空间关系分析,以及基于实体空间关系的智能捕捉,是实现区域空间要素整体更新和局部要素更新这两种更新方式的最主要的支持技术。     

地理空间数据来源本体及其在数据关联中的应用

数据来源是数据可靠性评价的重要参考因素,是地理空间数据本体的重要研究内容。本文针对来源这一重要的地理空间数据研究对象,系统地分析了地理空间数据来源的涵义,建立了地理空间数据来源本体模型,在此基础上,提出了地理空间数据来源本体的概念体系和来源本体概念间关系及其属性的形式化表达方法,并构建出地理空间数据来源本体。最后,以“科技基础性工作专项”项目数据资料为例,基于来源本体库,利用RDF从来源角度实现数据的语义关联,通过web前端框架D3.js技术实现数据与其来源信息的可视化。结果表明,基于来源本体的数据关联可以有效解决数据来源信息描述不规范的问题以及能够支持地学数据语义检索、智能推荐等应用,为促进地学数据共享和数据关联应用提供了一种新方法和新思路。     

新地理信息时代空间分析技术展望

面向新地理信息时代,空间分析技术面临机遇与挑战.文章分析了空间分析技术发展的现状与存在问题,提出了针对泛地理空间信息,以地理信息服务为导向的空间分析技术需突破的重要关键技术,展望了未来空间分析技术发展趋势.     

基于组件技术的GIS广义空间分析

地理信息系统只有充分结合空间分析才能满足各种决策支持需求。本文回顾了以往GIS与空间分析结合方式和特点,以及存在的制约因素,讨论了组件技术对GIS与空间分析结合的影响,认为采用组件技术将使得两者之间更易于结合,两个领域的研究者可以更为有效地进行分工合作,相互享有和利用对方的成果,从而在充分积累的基础上,最终将空间分析从GIS的应用层转变为其内核功能,实现两者之间的完全整合。     

多维可视化技术在地理空间元数据检索中的应用研究

基于信息可视化技术的数据检索是一个新的研究领域。在地理空间元数据检索过程中,多维可视化技术将有助于显示检索过程,改进检索结果,提供数据间隐含信息来提高检索精度。本文基于地理空间元数据的特点,对三种可用的多维可视化技术:平行坐标、星状图和散点图矩阵的形式和特点进行了分析。同时研究了地理空间元数据检索的关键技术:可视化技术、交互浏览、数据组织和检索算法。最后探讨了可视化检索的评估理论和方法。     

面向信息服务的SDI数字地理空间数据框架研究

“空间数据基础设施”(SpatialDataInfrastructure,SDI)是各国信息化发展的重要支撑,随着我国信息化进程的飞速推进,电子政务、公众信息服务对SDI提出了更高的要求。数字地理空间数据框架是SDI的核心与基础,是支持地理空间信息服务的关键。本文在分析国外技术现状与趋势的基础上,提出了适合我国国情的多尺度地理空间数据框架的模型,并通过实际工程验证了该模型的合理性与可行性。     

多源空间数据融合技术探讨

地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间多源数据的产生,给数据的集成和信息共享带来不便。不同数据源,不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究,对于降低地理数据的生产成本,加快现有地理信息更新速度,提高地理数据质量有着重要的现实意义。本文对多种空间数据融合的原理与方法进行了讨论,给出了空间数据融合的多种应用,并对数据融合的发展方向进行了展望。     

云GIS下智慧城市地理空间信息共享平台构建

目前,我国数字城市已走向面向云服务的智慧城市地理平台时代。云GIS服务平台为政府部门及公众提供了可定制、弹性化的一站式地理信息服务。本文在研究云GIS下地理空间数据的整合模型、服务体系架构,以及部署方式的基础上,深入分析了Arc GIS云平台特点并设计了一套基于云平台的智慧城市地理空间信息服务共享平台——"兰州市城关区数字化社会管理与服务平台"。该平台通过地理云服务集成了虚拟化、网络化、智能化等关键技术,创建了智慧城市社会管理与服务新模式,提高了社会管理效能和质量。     

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。     

GIS的空间数据多比例尺表达与处理概念框架

概念框架是制图综合研究中的一个非常重要的内容,但少有关注。GIS中空间数据的多比例尺表达和处理的概念与制图综合既有联系,又有区别。本文旨在研究满足GIS应用目的空间数据多比例尺变换问题,基于大量文献对空间比例尺、人工制图综合、数字制图综合、地理数据库、地图数据库以及概念框架的相互关系进行了研究和探讨,设计出一种GIS环境下的空间数据多比例尺表达与处理的概念框架,并通过实例进行了验证。     

面向电子政务的自然资源与地理空间数据整合方法研究

自然资源与地理空间数据库是电子政务建设的四大重要基础信息资源库之一,它是一个多层次、综合性的空间信息与属性信息集成的数据库。具有多业务类型、多尺度、多源性等特点。由于历史、数据政策、管理体制和技术等方面的原因,目前这些信息资源普遍是分散的、异构的和不同格式的,是仅与局部范围信息化应用相适应的“信息孤岛”。因此,通过对地理空间信息资源的整合,开发与提升新的应用,在电子政务建设中实现跨部门、跨地区、跨行业、跨应用系统之间的信息交换、数据共享、协同处理成为十分迫切的要求。本文将重点讨论面向电子政务的地理空间信息数据整合的原则与方法,信息共享及数据交换。以及地理空间信息数据整合与更新的技术路线与实现方法等问题。     

形态本体及其在地理空间数据发现中的应用研究

地理空间数据语义异构是实现数据关联、数据智能推荐和精确发现的主要瓶颈。地理空间数据本体被认为是解决地理空间数据语义异构的有效方法。形态特征是地理空间数据(除时空、要素内容外)的重要特征,是地理空间数据本体的重要研究内容。本文首先在系统分析地理空间数据形态特征的基础上,提出地理空间数据形态特征的概念体系。然后,建立地理空间数据形态本体模型,提出形态信息的本体表示方法,并构建地理空间数据形态本体。最后,基于形态本体的本体库,利用Jena本体推理技术,开发地理空间数据语义检索原型系统,并将形态本体应用于国家地球系统科学数据共享平台的元数据检索中。实验结果表明,地理空间数据形态本体可以有效地解决数据形态特征的语义异构,提高数据发现的查全率和查准率。本文的研究方法和成果对解决其他领域数据的语义异构,有重要的参考意义。     

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。     

基于本体的网络地理空间数据集成

 随着地理数据深度、广度和复杂度的不断增加,如何集成这些在结构、语法及语义上高度异质性的需求越来越迫切。尽管XML在一定程度上解决了结构异质性问题,OGC标准规范解决了语法异质性问题,但语义异质性问题仍然成为分布式环境下地理空间数据集成与互操作的最大障碍。本文提出了一种基于本体的网络地理空间数据集成方法:以本体思想对数据进行语义组织;结合OGC网络服务标准规范对数据进行服务语义发布;利用支持双向映射的混合本体模式来解决全局本体与各应用本体之间的冲突,实现数据的语义集成。通过海洋海岸带土地利用数据集成试验表明,本文方法不仅能够克服数据间语义异质性问题,并在很大程度上屏蔽了数据底层集成的复杂环节,使得数据集成过程简单、高效。