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1.
从地理信息服务到地理知识服务:基本问题与发展路径 总被引：1，自引：0，他引：1
从地理信息服务升级到地理知识服务,既是一种必然的发展趋势,也是信息爆炸困境下的迫切现实需求.本文辨析了地理知识服务的内涵、与地理信息服务的联系及区别,以及其对形式化知识表示与智能化知识处理的要求.在分析传统人工智能技术的局限性和人工智能技术新近突破性进展的基础上,指出最新发展水平的人工智能技术为发展地理知识服务提供了令人乐观的认知智能基础.从地理知识服务的时空本质特性的角度,指出了发展地理知识服务面临的空间表示知识化、空间分析认知化、知识服务情境化3方面的主要问题,进而提出了地理知识服务的分级发展策略和推进路径. 相似文献
2.
梁军 《测绘与空间地理信息》2017,40(Z1)
提出了大地理的概念,大地理是地理系统为研究对象的地理科学、技术与工程的综合及基于计算的统一,在科学层面表现为统一地理学,在技术层面表现为统一地理技术,在工程层面是统一地理学与技术的综合性及系统化应用,以解决复杂地理系统相关的工程问题.它在应用层面体现为地理建模、地理设计、地理监测和地理控制等一体化集成,构建地理系统与地理信息系统互动的地理赛博-物理系统,以满足人类对各种尺度的地理系统的认识与理解、感知和评价、预测与调控以及开发和利用的需要.本文讨论了大地理在智慧城市中的应用,认为城市作为典型的地理系统,智慧城市的本质是构建地理赛博-物理系统,时空信息云平台是智慧城市建设的核心,可在智慧城市发挥地理建模、监测、设计和控制的作用,尤其在地理环境智能化和城市规划、建设、运行与应急的核心流程中.大地理将促进智慧城市研究-开发-运行模式的发展,智慧城市建设与运行也将推动大地理的发展. 相似文献
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近年来,人工智能技术快速发展,影响了很多学科的研究范式。对于地理学而言,这种趋势也不例外。从知识发现的角度,地理学研究主要有两个任务,即揭示未知的具体事实和发现一般性的规律机理。在这两个方面,人工智能技术可帮助地理学家发现知识甚至自动提取知识。相对于地球科学其他学科,地理学自动提取知识的任务更为凸显。但是在寻求地理规律的过程中,需要处理一般性和地理异质性之间的权衡,其核心可以表述为人工智能学习过程中的基础问题:泛化及可解释性问题。因此,二者存在内在的逻辑一致性,积极引入人工智能技术有助于强化地理学的学科基础。本文通过实例给出了人工智能用于地理规律发现的一个简单框架,指出了未来地理空间人工智能发展的方向,以及地理信息科学在机制、模型、方法及应用方面潜在的新任务。 相似文献
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空间智能:地理信息科学的新进展 总被引：5，自引：1，他引：4
在总结多年来研究GIS智能计算的理论与实践基础上,提出地理信息科学发展的新方向:空间智能.空间智能强调发现与应用空间模式,以增强GIS处理复杂数据和解决复杂问题的能力.空间智能主要的技术体系由空间分析、空间优化和空间模拟三大模块构成,其技术基础包括空间统计与索引、智能代理、高级启发式,以及数学规划等系列智能技术.由于空间智能融合了机器学习、统计分析和人工智能等多个学科理论,面向解决实际工程需求中大量存在的复杂时空问题,因此理论上具有广阔的发展空间,实践上也有重大的应用需求.随着空间智能体系的完善和技术的进一步成熟,它将在实际应用中具有巨大的价值. 相似文献
5.
面向人工智能2.0时代,在分析测绘地理信息发展现状的基础上,研究推动测绘地理信息迈向智能2.0时代的驱动力,并提出了建设测绘地理信息2.0时代的重点任务.在基础理论方面,提出需在时空大数据孪生环境、时空信息知识图谱、真三维深度神经网络、时空大数据动态预测推理等理论方面展开攻关;在关键技术方面,强调大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能和自主无人系统五大智能技术与测绘地理信息进行融合的方法;在平台方面,强调了智能测绘地理信息软硬件平台的重要作用和构建方式;最后以自然资源智能监测和室内外一体化智能导航为典型案例,分析了相关的理论、技术和平台在测绘地理信息行业的实际应用.通过本文的论述,理清了人工智能赋能测绘地理信息的内涵、重点内容和路径,为测绘地理信息迈向智能化2.0新时代提供了一种思考. 相似文献
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监控视频的动态前景目标智能分析是平安城市、智慧园区等安防建设的重要基础,将监控视频与地理空间数据融合可为静态的地理数据赋予动态属性。针对传统监控视频与地理信息数据集成仅仅将视频数据投射至地理空间,造成存储难、视频内容理解难度大等问题,本文提出了前景动态目标与地理空间信息的融合模型,通过推导出的映射模型将图像空间中的动态前景目标及跟踪轨迹映射至地理空间中,达到将监控视频与地理信息有机融合的目的。根据不同的应用需求,本文设计了4种多图层融合显示模式,实现了监控视频中的动态前景目标在地理空间的可视化。 相似文献
8.
现代社会已经进入了产生和使用地理空间大数据的时代。大数据作为当前已经在许多领域得到成熟应用并强劲发展的方法和技术,为指挥员充分利用海量战场地理空间环境信息进行高效决策提供了有益参考。本文在对应急指挥决策与空间大数据主要特征进行梳理的基础上,结合应急指挥辅助决策的空间信息需求,分析了建设地理空间大数据支撑下的智能应急指挥辅助决策平台需要考虑的关键问题,设计了辅助决策平台的技术架构,为建立新的基于地理空间大数据应急辅助指挥平台提供了思路。 相似文献
9.
多尺度空间数据库是国民经济建设各级行政决策规划的重要依据,在智慧城市、国防建设中发挥着关键作用。数据的现势性影响着空间数据库的运行效率,而多尺度空间数据联动更新为保证数据的现势性提供重要技术支撑。伴随着人工智能、地理空间大数据和地图综合智能化发展,空间数据联动更新取得了不少成果,同时也面临诸多挑战。本文首先,围绕多尺度空间数据的更新策略、匹配方法、更新信息检测及更新信息传递等方面阐述了联动更新的研究进展;然后,梳理和分析了联动更新过程各阶段人工智能技术运用现状;最后,结合自动地图综合和地理空间大数据背景,探讨了多尺度空间数据联动更新的发展趋势。 相似文献
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随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。 相似文献