地理空間數據可視化概念范文

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【關鍵詞】分布 空間數據挖掘 大數據

隨著經濟水平的不斷提高，人們的生活水平得到了較好的改善。工業(yè)、農業(yè)以及第三產業(yè)的快速發(fā)展促使了科學技術不斷創(chuàng)新。社會主義市場經濟的快速發(fā)展，為滿足我國經濟發(fā)展的需要，不斷擴展發(fā)展的空間成為當前國家發(fā)展經濟、政治、文化的重要內容。科學技術的發(fā)展迫使人們對地球的研究上升到空間的研究，隨著大數據時代的到來，挖掘空間數據是歷史發(fā)展的必然結果，是發(fā)展經濟、政治以及文化的動力所在。

1 大數據下空間數據的特點

空間數據是指用來表示空間實體的位置、形狀、大小及其分布特征諸多方面信息的數據，它可以用來描述來自現實世界的目標，它具有定位、定性、時間和空間關系等特性。空間數據是一種用點、線、面以及實體等基本空間數據結構來表示人們賴以生存的自然世界的數據。隨著科學技術的不斷發(fā)展，經濟的快速發(fā)展，對地球的研究已經不能滿足于大數據背景下經濟快速發(fā)展的需求了，人們把研究的方向逐漸投向宇宙空間，精確的空間數據有助于為經濟的發(fā)展做出更好的發(fā)展戰(zhàn)略和策略。

1.1集成的數據

空間數據倉庫的數據是從原有的空間數據庫中將數據抽取來的。因此在數據進入空間數據倉庫之前，必然要經過統一與綜合的過程，這一過程是空間數據倉庫建設中關鍵所在，所要完成的工作包括消除數據中的不一致性和進行數據綜合計算。

1.2數據的持久性

對空間數據倉庫中的數據進行挖掘主要為經濟、政治、文化發(fā)展做出最好的決策，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一般情況下并不進行修改操作。空間數據倉庫的數據反映的是一段時間內的數據內容，是不同時間的空間數據庫快照的集合。對這些集合快照進行統計、綜合和重組導出的數據，而不是聯機處理的數據。空間數據庫中進行聯機處理的數據經過集成輸入到空間數據倉庫中，一旦空間數據倉庫存放的數據已經超過空間數據倉庫的數據存儲期限，這些數據將從空間數據倉庫中刪除。

2 空間數據挖掘的常用方法

2.1空間分析法

隨著科學技術的不斷創(chuàng)新，為適應經濟科學技術的不斷發(fā)展，利用先進的GIS技術對空數據庫的數據進行建模分析，從而獲得更新穎的數據，讓人們對空間數據的認識更深。利用空間分析的方法可以發(fā)現目標在空間上的關聯，從而找出最佳的決策方式為數據做出正確的判斷。

2.2統計分析法

空間數據的挖掘促使人們對地理空間信息的探索越來越看重。為了是的得到的數據更加的準確和精密，統計分析方法是人們管用的一種，通過對空間物體以及空間各種現象的特性進行分析。在對空間數據進行統計分析的時候，數據的空間特性對統計分析方法的作用不大，在進行分析的時候能清楚的將數據以圖形的形式展現出來，但是統計分析方法在字符型數據上很難做到將空間數據進行關聯。

2.3遺傳算法

遺傳算法是對生物進化的過程進行模擬計算，這種方法計算的結果精確，它能在搜索過程中自動獲取和積累有關搜索空間的知識，并自適應地控制搜索過程以求得最優(yōu)解。利用這種方法在空間數據的挖掘方面，能有有效的對空間數據的變化進行詳細的定位分析，全方面的進行搜索，從而搜索出更加精確的數據結果。

2.4數據可視化的方法

人類的可視化能力，允許人類對大量抽象的數據進行分析。人的創(chuàng)造性不僅取決于人的邏輯思維，而且取決于人的形象思維。人腦的空間認知分析能力目前尚無法全部用計算機代替，因此可視化技術為知識發(fā)現提供了有力的幫助。為了了解數據之間的相互關系及發(fā)展趨勢，人們可以求助于可視化技術。海量的數據只有通過可視化技術變成圖形或圖像，才能激發(fā)人的形象思維―― 從表面上看來是雜亂無章的海量數據中找出其中隱藏的規(guī)律。數據可視化技術將大量數據以多種形式表示出來，幫助人們尋找數據中的結構、特征、模式、趨勢、異常現象或相關關系等。從這個角度講，數據可視化技術不僅僅是一種計算方法，更是看見不可見事物或現象的一種重要手段和方。

3 空間數據挖掘存在的問題

3.1空間數據庫類型多樣性

隨著科學技術的不斷發(fā)展，空間數據的挖掘也逐漸成型，空間數據的數據類型復雜多樣，數據間的聯系優(yōu)勢緊密相接的，空間數據庫之間的數據源分布不集中，種類繁多，這對空間數據進行挖掘所有類型的空間數據帶來了困擾。

3.2空間數據的不斷變化

整個宇宙是處于不斷運動的狀態(tài)的，空間數據庫里的數據也是處于不斷變化的，這種運動變化會使得在空間數據挖掘的過程中對數據的把握度難以拿捏，對一組數據進行挖掘的時候，由于數據不斷化，下一秒就會產生新的數據。

3.3空間數據挖掘的智能化問題

隨著人們對空間的探究不斷加深，空間數據的挖掘也在不斷成熟起來，但是由于空間數據庫的數據是不斷變化的，受到科學技術水平的限制，空間數據智能化程度偏低，對空間數據的挖掘程度難以深入。

4 結語

經濟的快速發(fā)展推動了科學技術的不斷發(fā)展，隨著大數據時代的到來，人們對空間數據的挖掘正在逐漸深入。在經濟快速發(fā)展的社會，為了滿足經濟快速發(fā)展的需要，不斷加深對空間數據的挖掘有利于給經濟發(fā)展提供更好的決策。在今后的發(fā)展道路上，空間數據的挖掘要不斷創(chuàng)新，利用科學的技術水平，不斷完善和發(fā)展自己的理論和方法，為經濟快速發(fā)展提供科學的依據。

參考文獻

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[關鍵詞] 地圖制圖 地理信息 空間數據庫 可視化 數據挖掘 網格

地圖制圖學與地理信息工程是研究利用圖形科學、抽象概括地反映自然地理和社會經濟各種要素和現象的空間分布、相互聯系、空間關系及其動態(tài)變化，并對空間地理環(huán)境信息進行獲取、智能抽象、存儲、管理、分析、處理和可視化，建立相應的空間信息系統，以圖形和影像方式傳輸空間地理環(huán)境信息的科學。

隨著計算機、遙感技術的發(fā)展以及多學科理論的相互滲透，以地理空間信息數據庫、計算機地圖制圖、地理信息系統和計算機網絡技術為主體的數字化地圖制圖，已經取代了傳統手工地圖制圖，并正向以地理空間信息綜合服務為核心的信息化地圖制圖與地理信息系統轉變，地理空間信息獲取的天、空、地一體化、信息處理的智能化、信息服務的網絡化正在成為信息時代地圖制圖學與地理信息工程學科的新特征。當前，我省地圖制圖與地理信息系統工程的技術與應用發(fā)展與全國先進省份相比，還存在一定的差距。因此，進一步總結我省地圖制圖學與地理信息工程學科的發(fā)展狀況，分析所面臨的挑戰(zhàn)和機遇，明確今后一段時期的發(fā)展方向，是十分必要的。

1 地圖制圖學與地理信息工程學科取得的進展

地圖制圖學與地理信息工程學科有其特殊的社會任務和科學任務。它的社會任務是：從社會需求出發(fā)，設計和制作不同種類的地圖，建立各類空間數據庫和專題地理信息系統，為資源調查與開發(fā)、工程建設與規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測與災害治理、宏觀管理與社會應用等服務。它的科學任務是：為完成其它任務提供一系列理論、方法和技術支持，如地圖空間認知理論、地圖自動綜合理論和方法、空間數據不確定性理論和數據質量控制技術、空間數據分析、數據挖掘與知識發(fā)現方法、空間信息可視化與虛擬現實技術、基于網格的地理空間信息管理與服務技術等。近年來，我省地圖制圖學與地理信息工程學科取得了一些重要進展。

1.1 地圖制圖生產進一步實現了由手工模擬地圖制圖向現代計算機數字制圖的轉變

“十五”期間，我省地圖制圖生產基本實現了由傳統的手工地圖制圖技術向現代計算機數字制圖技術的跨越式發(fā)展，地圖制圖與出版的數字化與一體化已成為我省地圖制圖生產的基本技術手段，基本改變了地圖制圖技術的落后狀況，提高了成圖速度，縮短了成圖周期，適應了經濟建設和社會發(fā)展的需求。目前，常見的地圖制圖數據模型有兩種：面向計算機地圖制圖的數據模型和面向GIS的建庫數據模型。前者以滿足地圖制圖規(guī)范與圖式要求為核心，強調要素的符號化，以制圖效率與質量作為評價標準，適合于地圖制圖；后者以地理空間對象（包含圖形信息、高程信息和空間關系信息）的表達為核心，不強調物理特征的符號化表達，以檢索查詢和空間分析效率作為評價標準，適合于計算機識別、空間分析和計算（簡燦良，2008）。有的專家提出一種同時面向地圖制圖和GIS的數據模型，將矢量地理信息與符號化地圖圖形數據進行有機融合，在統一平臺上一次性地完成地理信息的生產和更新、地圖制作及圖形信息再現。

1.2 初步構建了我省基礎空間數據庫，空間數據索引技術研究進一步深入

繼建立我省l:25萬、1:5萬數字線劃圖（DLG）數據庫、數字高程模型數據庫、數字正射影像數據庫等之后，又建成了我省1:1萬數字線劃圖（DLG）數據庫、數字高程模型數據庫、數字正射影像數據庫( 葉榮青，2007 )。各設區(qū)市l(wèi):2000、1:1000、1:500基礎地理信息數據庫也在建設之中，基本建立了福建省地理空間基礎框架，為我省區(qū)域經濟規(guī)劃、防災減災、科學管理和重大工程建設提供了及時可靠的基礎地理空間信息保障。但海量空間數據的組織與快速檢索仍是空間數據庫領域的一個重要問題。一種大數據量森林場景組織及其實時繪制方法（李建微、陳崇成等，2007），針對森林場景建模的復雜性和大數據量等特點，并在對比分析各種場景組織算法的基礎上，闡述了采用八叉數結構(Octree)來組織森林場景的流程，提出了層次包圍盒+線性邊緣檢測的預裁剪算法，并將該算法應用于大數據量森林場景的實時繪制；通過實驗結果進行分析，得出了八叉樹結構對場景不同劃分深度對繪制效率影響的規(guī)律，對大數據量的組織管理，進行有益探索。

1.3 省、市地圖集的編纂出版水平有了新的提高

20世紀70年代以前，由于受制圖技術手段、印刷工藝的制約，地圖產品多數為手工繪制或單色機器印刷的單張圖，地圖表現形式單調，內容簡單。地圖集（冊）的編制出版工作也受技術制約，發(fā)展緩慢。1962年，我省編制出版了第一本《福建省地圖集》，直到1989年才編制出版第二本《福建省海岸帶與海涂資源綜合調查地圖集》。1995年之前，編制出版全國范圍的地圖冊一本，全省范圍的地圖冊兩本。上述圖集（冊）均為手工繪制，地圖符號、線劃較為粗糙，色彩表現力不強，內容詳盡程度也受到一定影響。90年代后期，計算機技術的快速發(fā)展和四色印刷技術的應用，地圖集（冊）的編制和出版也有了新的提高。相繼編制出版了《福建省農業(yè)地圖集》（1995）、《福建省海島資源綜合調查地圖集》（1997）、《福建省自然地圖集》（1998）、《福建省普通地圖集》（1999）、《福建省歷史地圖集》（2004）、《福建省文物地圖集》（2007）、《福建省行政區(qū)劃地圖集》（2007）、《中國精品地圖冊》（2007）、《中國高速公路營運里程及城鄉(xiāng)公路網地圖集》（2007）、《中國城市間快速行車指南地圖集》（2007）、《福建省情地圖集》（2008），編制出版了全國性、區(qū)域性和省（市、縣）地圖冊幾十種。此外，還與臺灣大輿出版社聯合編制出版了《臺灣省地圖冊》。同時，還編制出版了福州、廈門、泉州市多媒體電子地圖。地圖集（冊）的編制呈現多方位、多品種、形式多樣、內容豐富、信息量大的發(fā)展態(tài)勢，其應用已涉及到各行各業(yè)，在國民經濟建設、社會發(fā)展、政府輔助決策中發(fā)揮了重要作用。

1.4 電子地圖和地理信息系統技術緊跟國內先進水平，地理信息服務形式更加多樣化

隨著地理信息系統技術、計算機地圖制圖技術和空間數據庫技術的發(fā)展，各種專業(yè)應用GIS中的電子地圖、多媒體電子地圖(地圖集)、網絡電子地圖、導航電子地圖等多種地圖可視化系統應運而生。例如，福建省地圖出版社編制出版的《福州市電子地圖》（2001）、《泉州市多媒體電子地圖》（2003）、《福建省城市三維電子地圖》（2007）；福建省基礎地理信息中心研制的《福建省三維電子地圖》（2007）；福州市勘測院編制《福州之窗電子地圖》（2004）等。與此同時，用戶范圍也更加大眾化。

近年來，我省地理信息系統技術快速發(fā)展，緊跟國內先進水平。福州大學參與研究的國家863 計劃“面向網絡海量空間數據處理的大型GIS 開發(fā)”項目立足技術創(chuàng)新，在解決面向空間實體及其關系的數據組織、高效海量空間數據的存儲與索引、分布式計算等關鍵技術問題的基礎上，開發(fā)了具有我國自主知識產權的、可支持國家級空間基礎設施建設的大型地理信息系統（GIS）基礎軟件平臺。空間數據庫服務器和空間應用服務器可以在Unix/Linux 大型服務器上運行，具有TB 級空間數據處理能力、安全級別達到B2 級，可以支持局域、廣域網絡環(huán)境下空間數據的分布式計算，可供國家級空間數據處理與交換中心以及大型GIS 應用工程使用。此外，福州大學還在國內率先成功研究開發(fā)了基于XML Web Services技術、SOA體系架構和SaaS運行模式的城市空間信息網絡服務平臺，通過對地理信息內容和GIS 功能的集中管理，并為應用開發(fā)人員提供基于Web Services 的二次開發(fā)接口，實現與各種Web 應用的快速集成，從而為地理空間信息的應用提供了基于GIS信息與應用的公共服務平臺，為我國“數字城市”、政府和企業(yè)信息化建設提供了一種經濟適用的地理空間信息應用解決方案。地理信息系統研究結合福建省情，立足解決區(qū)域發(fā)展的實際問題，在不同行業(yè)得到廣泛應用。

3S 綜合應用與服務體系。福州大學通過開展二期國家863課題研究，以多時相、多類型的衛(wèi)星遙感數據（包括微波雷達遙感數據和光學遙感數據）為信息源，以國產地理信息系統軟件為分析和管理工具，以全球定位系統為空間定位手段，以寬帶網絡技術為信息傳輸，開展面向福建省國土資源、農業(yè)、海洋環(huán)境和林業(yè)動態(tài)監(jiān)測、數據更新、信息管理和共享服務應用示范系統的研究和開發(fā)；開發(fā)了省級、行業(yè)級和縣市級等不同空間尺度和主題層次的業(yè)務運行示范系統，實現業(yè)務運行的面向用戶的數據交換、互操作和應用服務。建立了“省―地（市）―縣”三級國土資源環(huán)境和林業(yè)專題應用示范系統；開發(fā)區(qū)域海洋區(qū)劃和省級海洋監(jiān)測集成與服務系統；開展網絡和通信技術在“3S”應用系統中的集成，面向林業(yè)監(jiān)測應用的多源遙感數據融合算法、面向林業(yè)或海洋應用的數據挖掘、空間信息的表達、網絡共享與服務等關鍵技術的研究。如福建省林業(yè)信息共享服務平臺中的信息共享方案設計（梁娟珠、涂平，2006），以“數字林業(yè)”建設為背景，針對信息共享服務平臺建設中的信息共享體系結構、數據庫共享方案、數據交換體系三個主要方面提出福建省林業(yè)信息共享方案，并對信息安全問題進行了論述。基于省－地市－縣信息共享平臺的大型3S 綜合應用與服務體系，其成果先后獲得福建省科技進步一等獎和國家科技進步二等獎。

省級政務信息共享平臺。福州大學通過國家863課題開展省級政務信息共享平臺開發(fā)與應用研究。建立 “省－地（市）－縣”政務信息寬帶網絡之上的信息共享服務樞紐。實現了分布式政務信息的訪問、查詢、轉換、下載、交換和集成，并提供用戶管理、安全管理、數據目錄管理、異構數據共享和交換、協同辦公服務、分布式異構數據庫的集成與應用等綜合服務功能。面向電子政務的地理信息服務研究，根據電子政務建設對地理信息服務的實際需求，提出了地理信息服務體系和面向電子政務的地理信息服務層次結構模型，提出了“體、層、條、塊”的地理信息服務體系分類方法，并用“塔、層、面、塊”的塔型結構予以表達。探索和基本解決了面向電子政務的地理信息服務體系建設中的地理信息交互式可視化表達等五項關鍵技術。如數字區(qū)域應用基礎設施研究（吳升、王欽敏等，2006），針對當前數字區(qū)域工程建設普遍存在的一些問題，提出“數字區(qū)域”應用基礎設施的概念，對其研究背景、參考模型和面向信息共享的公共應用服務平臺進行了論述。數字區(qū)域應用基礎設施是在區(qū)域網絡基礎設施和數據基礎設施上層的基礎設施，它為電子政務、電子商務、數字城市等各種數字區(qū)域信息化應用工程提供基礎性的應用服務支撐。由專業(yè)信息服務機構、管理辦法、標準規(guī)范、關鍵技術和公共應用服務平臺構成。信息服務機構是數字區(qū)域應用基礎設施的主體，是有效聯系信息需求方和信息擁有方的橋梁；公共應用服務平臺是數字區(qū)域應用基礎設施的核心，為區(qū)域信息共享和交換提供了統一的構架和解決方案。其中，元數據管理和目錄服務平臺為信息的和查詢提供了“一站式”入口；信息共享與協作服務平臺實現分布式數據庫的信息共享和交換；地理空間信息網絡服務平臺實現對地理空間信息的集中式共享。最后，總結了“數字福建”應用基礎設施建設的成果，對“十一五”“數字福建”工程的需求和發(fā)展作了展望。面向電子政務的地理信息系統研究（盧毅敏、汪小欽等，2006），主要針對電子政務GIS中基于Web的地圖技術、空間元數據技術、空間信息協同組織技術、空間信息可視化表達技術、地理編碼技術等關鍵技術進行了具體的討論與應用。

1.5 地圖自動制圖綜合研究取得了實質性進展

人在制圖綜合過程中的思維方式主要表現為抽象思維、視覺思維。計算機能在多大程度上模擬人在制圖綜合過程中的思維方式，認知科學采用功能模擬的方法來研究人腦思維規(guī)律，通過計算機按照模擬模型來模擬人腦的思維過程。其模擬結果的正確程度完全取決于模擬模型和輸入數據是否客觀、正確反映了人腦思維系統。當前計算機模擬包括制圖綜合過程中基于聯系的歸納推理、基于過程的形式推理和基于規(guī)則的演繹推理；而對于制圖綜合過程中的視覺思維，計算機模擬起來就困難了。同時，用計算機模擬制圖綜合過程中人腦的思維方式，求解制圖綜合的問題，無論是數據處理還是知識處理，都必須具備問題形式化、可計算性、合理的復雜度等三個前提條件，這都是難度很大的問題。國內很多學者在解決自動綜合的許多難題方面做了大量的工作，包括基于知識的自動綜合處理模型、基于遺傳算法的自動綜合處理模型、基于ABTM的自動綜合處理模型、基于彈性力學原理的自動綜合關系處理模型、基于數學形態(tài)學和神經網絡的自動綜合處理模型等等。特別是提出了自動綜合鏈及其自動生成的理論和方法，以及據此建立的自動綜合過程控制模型，為電子計算機按照模擬模型來模擬人在制圖綜合過程中的思維方式創(chuàng)造了十分有利的條件。福州市勘測院研制1:500到1:2000城市大比例尺地圖縮編系統，系統基于Visual Studio .Net開發(fā)平臺、FME2004數據轉換平臺，綜合應用C＃、、FMEObjects、MDL、數據庫、XML等計算機技術，采用MVC設計模式設計的、面向對象的組件式技術進行開發(fā)。實現要素合并、要素化簡、要素抽稀、要素移位以及縮編知識庫維護等。

1.6 空間數據不確定性研究進一步深化

空間數據的不確定性主要探討和研究空間數據誤差和不確定性，及其誤差傳播和控制的方法。不同空間分辨率DEM提取坡度不確定性研究（陳楠、湯國安等，2006）運用信息論與統計學一些指標及比較分析的方法，以1:1萬DEM為研究對象｡定性地分析了在黃土丘陵溝壑區(qū)DEM空間分辨率對所提取的坡度信息的不確定性影響，并建立了定量的計算公式｡黃土高原丘坡信息DEM提取算法的應用（陳楠、王欽敏等，2006），選擇代表黃土高原地貌類型（丘陵溝壑區(qū)､梁峁區(qū)､高原丘陵過渡區(qū)）的75個樣區(qū)（每個樣區(qū)約4 km2），以1:1萬水平分辨率為5m的DEM為研究對象，研究不同算法對提取地面坡度精度的影響，提出了對坡度和坡向精度進行評價的指標，并獲得了以上指標與分辨率的函數關系，所得函數關系可為實際工作部門選取適宜的DEM分辨率提供依據。

1.7 虛擬現實技術向通用化和實用化發(fā)展

空間信息可視化與虛擬現實技術過去主要集中在虛擬地理環(huán)境的基礎理論及相關學科應用技術的引進和研究。福州大學2002年以來選擇大場景、高復雜度、強交互的虛擬森林環(huán)境為研究對象，提出了基于虛擬現實、空間信息技術、圖形學等原理的分布式虛擬森林景觀的構建原理，并在國際上首次按單樹建模―林分場景―森林景觀等三級尺度實現的技術體系。該研究小組已成為國內進行系統地、持續(xù)開展虛擬森林環(huán)境的3個研究小組之一。主要完成的成果包括:（1）基于OpenGL開發(fā)了一個參數化單樹建模工具，并在其它應用項目得到推廣應用；（2）開發(fā)成功面向森林經營管理需要的虛擬森林環(huán)境。該平臺實現2維GIS與3維仿真功能的緊密結合；（3）基于HLA的開發(fā)分布式協同森林滅火仿真原型系統。（4）基于本體技術開展了面向滅火決策的領域本體知識庫系統的研究與原型系統開發(fā)；（5）開展了基于L-system的南方果樹-芒果、龍眼的建模，實現了果樹在年周期和生命周期內的生理生態(tài)生長發(fā)育過程3D表達；（6）初步探索了顧及光合作用的果樹生長的數學建模、三維建模，展示了在不同環(huán)境因子和經營參數控制下龍眼的生長變化過程。林開輝，陳崇成等（2006）針對虛擬森林滅火仿真需要多種不同要素同時參與滅火仿真的功能需求，提出了一種基于HLA 的可擴展的分布式森林滅火仿真體系結構。可用于地理多維信息的綜合管理、協同規(guī)劃、設計與決策等，可為數字省、數字城市、數字行業(yè)建設提供方法和技術支撐。虛擬現實技術中場景的建模和控制一直是人們關注的焦點，江輝仙、林廣發(fā)等（2006）應用虛擬現實地理信息系統（VRGIS）技術建立庫區(qū)三維仿真系統，結合影響水土流失的各種因素，利用GIS對空間數據處理和分析的特殊功能，實現水土流失監(jiān)測預報系統數據與圖形的有機結合，提高水土流失監(jiān)測預報的準確性。系統具有三維性、交互性、多媒體集成性和境界逼真性。省基礎地理信息中心基于三維地理信息系統軟件開發(fā)福建省三維基礎地理信息平臺（政務網），實現三維地理信息的查詢、瀏覽，政務信息的查詢、瀏覽，專題地理信息的加載及地名地址信息的上傳、標注等功能；開發(fā)了基于三維基礎地理信息的地震救災、地質災害、森林防火、核電規(guī)劃、交通規(guī)劃、城市三維、旅游三維、治安管理等專題三維地理信息系統。

1.8 空間數據挖掘和知識發(fā)現研究越來越受重視

面向地學和資源環(huán)境等領域應用的空間數據挖掘，除了能提取地理實體幾何特征知識外，還能發(fā)現空間分布、空間關聯、空間層次、空間演變等知識。福州大學面向資源與環(huán)境問題，以多源、異構的海洋、林業(yè)、國土等行業(yè)環(huán)境監(jiān)測數據（如各類監(jiān)測臺站、衛(wèi)星遙感等平臺的監(jiān)測數據）為對象，開展多尺度空間數據的可視化挖掘提供理論框架、技術方法和原型系統研究，在空間離群點的識別與分析、空間關聯規(guī)則提取、高維空間數據聚類、高分辨率光學遙感數據聚類等空間數據挖掘算法以及在空間數據挖掘的原始數據、挖掘結果的可視化表達以及挖掘過程的可視化交互探索方法等方向取得進展，推動了地區(qū)空間數據深度挖掘的研究與應用水平，空間數據挖掘和知識發(fā)現取得了顯著進展。（1）基于時空統計的方法，如鐘春棋、曾從盛（2007），基于RS與GIS的福州市景觀格局動態(tài)演化研究，在RS與GIS技術支持下，利用1986年、1993年和2000年3期TM遙感影像，選取反應景觀空間結構和景觀異質性的指數，分析了福州市區(qū)景觀格局及動態(tài)變化的特征。（2）基于空間關聯規(guī)則的方法，主要指空間對象之間的空間和非空間關系，如廈門市濕地時空演化的遙感動態(tài)分析（李春華、沙晉明，2007）：以廈門市近20年來多時相遙感數據為數據源，采用RS和GIS技術提取濕地動態(tài)變化信息；綜合運用多項式回歸、馬爾可夫模型、虛擬地理環(huán)境技術對廈門市濕地時空演化趨勢進行模擬分析和定量預測研究，建立廈門市濕地動態(tài)變化系列圖譜。邱炳文， 王欽敏等（2007）采用Moran's I系數的自相關圖來表示土地利用及其影響因子的空間自相關性特征，并且在此基礎上建立了土地利用與影響因子的空間自回歸方程。（3）基于求解問題不確定性的方法，包括粗集理論(Rough Set Theory)和云理論(Cloudy Theory)；（4）基于可視化的方法，如土地利用與土地覆蓋變化信息的圖譜研究（余明、李慧珍，2007），應用RS和GIS復合技術提取土地利用信息圖譜，從現狀結構、發(fā)展變化（凈變化與相互轉化）等方面進行土地利用信息定性和定量的分析，并建立了實驗區(qū)土地利用演變過程和空間擴展圖譜，其研究和建立的土地利用斑塊形態(tài)與擴展圖譜,在一定程度上反映了地學信息圖譜的“形-數-理結合”和“系列化”、“譜系化”、“模型數值化”的特征。（5）基于人工智能的方法，如陳楠、王欽敏等（2006）基于BP神經網絡自動提取溝谷研究，提出了將提取溝谷的過程轉化為根據地形因子綜合判定地貌類型的過程的思想。應用BP神經網絡分析了6種地形因子與溝谷地形的相互關聯關系。

1.9 地理信息網格與知識網格創(chuàng)新研究出現良好開端

知識網格是網格發(fā)展最新階段或表現形式，它是在人工智能和知識管理的基礎上形成的網格，是集計算網格和信息（數據）網格、知識發(fā)現平臺、決策支持系統為一體的智能網格。福州大學將時空數據挖掘、空間決策支持系統、信息可視化和人-機交互等技術引入網格計算環(huán)境，基于主流網格中間件Globus成功開發(fā)地理知識網格平臺（GeoKS-Grid），形成數據資源管理中心、資源監(jiān)控中心、任務管理中心、數據挖掘與決策服務中心、網格平臺管理中心等主要模塊，并在系統上部署了一系列網格服務，如基于MST的空間離群挖掘服務（以福建沿海土壤地球化學異常分析為例）、基于本體知識推理的土壤適宜性評價服務（以福建沿海地區(qū)熱帶水果種植應用為例）、空間關聯規(guī)則挖掘服務（以漳浦縣林種與影響因子關聯分析為例）、城市空氣高架點源污染模擬服務（以廈門市SO2為例）、城市短期電力負荷預測服務（以廈門市為例）、海上化學品泄露污染擴散模擬服務（以福建湄洲灣易溶液化品為例）。該平臺擁有地理知識發(fā)現和輔助時空決策分析的功能，促進網絡地理信息共享與服務從單純的信息交換和互操作、集成處理上升到時空數據挖掘服務、決策服務的深層次轉變，為地理知識服務網格平臺成為一個可視化、交互式、智能型的地學問題協同式求解環(huán)境奠定基礎。

1.10 地圖制圖學與地理信息工程理論研究

地圖制圖學與地理信息工程學科中除了地圖投影、地圖綜合和地圖符號等傳統理論外，又增加了地圖空間認知理論、地理信息傳輸理論、地圖視覺感受理論、地圖模型理論、地理空間信息語言學理論、地學信息圖譜理論、空間數據的不確定性理論等，地圖制圖學與地理信息工程科學的理論體系正在逐步形成。許多現代數學方法都在地圖制圖學與地理信息工程科學技術中找到了自己的切入點，特別是現代數學方法在地圖自動綜合和空間數據不確定性研究中的應用。我省在這一方面取得一定的進展。

福建師大地理科學學院和福州大學空間信息工程研究中心致力于空間數據挖掘與信息共享的理論、方法與技術的研究與應用示范研究。師大地理科學院作為主要成員參編的《地圖學基礎》由高等教育出版社出版，該書被全國高校選作教材，并獲全國普通高等院校優(yōu)秀教材二等獎；《地圖學原理》由科學出版社出版（2004年）；《地圖學》課程被評為福建省優(yōu)秀課程；《地圖學的改革與建設》經國內專家鑒定為國內先進水平，獲福建師大優(yōu)秀教學成果一等獎。《地球信息科學導論》由科學出版社出版（2007年），作為地圖學與地理信息系統專業(yè)博士與碩士研究生教材。福大空間信息工程研究中心近幾年從事數字區(qū)域的理論、技術與應用，地理信息的建模理論與分析技術，空間數據挖掘的理論與方法，數據傳輸與信息安全技術等應用研究。《人口經濟學中的GIS與定量分析方法》（王欽敏等）運用GIS 理論、方法分析人口空間分布與相關自然和經濟因子間的定量關系。建立了人口空間分布與經濟發(fā)展之間關系的微分方程組模型，運用穩(wěn)定性理論揭示兩者之間的非線性動力學機制。對人口空間遷移變化與經濟發(fā)展之間的關系建立數學模型，為人口空間遷移預測及政府決策提供參考。

以上所述地圖制圖學與地理信息工程學科取得的進展基本反映了近年來本學科發(fā)展的面貌。

2 地圖制圖學與地理信息工程學科的發(fā)展趨勢和任務

通過總結地圖制圖學與地理信息工程學科技術取得的進步、存在的問題和差距，進一步分析空間信息科學技術的發(fā)展及面臨的機遇和挑戰(zhàn)。

2.1 以空間認知為核心的地圖制圖學與地理信息工程學科理論體系將進一步深化

空間認知理論是地圖制圖學與地理信息工程學科的認識論和方法論基礎。在空間認知理論的指導下，地圖投影、制圖綜合、地圖符號等傳統地圖制圖學的基本理論將在新的條件下進一步深化；地理信息傳輸、地圖視覺感受、地圖模型、地理空間信息語言、地學信息圖譜、空間數據與空間分析的不確定性等地圖制圖學與地理信息工程學科的新理論在整個理論體系中的地位和作用、相互聯系、內容的深層次研究將取得進展。目前，在地圖空間認知研究方面，理論體系尚不完善，空間認知過程研究不夠深入。現有的GIS 數據模型缺乏跟蹤現實世界實體變化的能力，因為它只保存實體的現勢數據，隨著地理信息系統在行業(yè)應用的普及和深入，人們開始認識到地理信息系統應該具有描述現實世界中各種時空變化的能力，既可以分析其過去，又可以預測其未來（發(fā)展趨勢）。這種想法導致了時空地理信息系統和時空數據模型概念的提出。今后要重點研究：(1)空間認知理論體系框架；(2)空間認知過程、實驗方法與技術；(3)地圖可視化系統中的“人―地圖”關系及表示方法。

地學信息圖譜研究不僅局限于表現，更是一種分析方法。地學信息圖譜是圖形、方法和認知三者的綜合與統一。地學信息圖譜的研究起步工作主要有三方面：區(qū)域地理單元及其等級體系；地理單元的遙感影像特征分析；地學信息的表達方法。

2.2 地圖自動制圖綜合及其過程控制的智能化將取得進展并得到應用

在基于大比例尺地圖數據庫生產小比例尺地圖、多比例尺地圖數據庫的自動派生及一體化更新和 GIS中多尺度空間數據顯示等環(huán)境下，基于保質設計的空間數據的自動綜合及其過程控制的智能化研究都是必要的。目前的研究離實際應用還有很大的差距：一是自動綜合模型、算法還不具普適性；二是自動綜合結果還有不盡人意。今后研究的重點問題主要包括：(1)幾何信息的尺度依賴與空間認知理論的聯系；(2)多尺度空間數據庫的數據模型與數據結構；(3)網絡環(huán)境下的空間數據多尺度表達與在線式自動綜合理論與方法；(4)智能技術支持下的地圖自動綜合決策分析與自適應操作；(5)自動綜合的智能化、過程控制與質量評價；(6)三維城市模型的自動綜合；(7)地圖自動綜合的人機協同機制。

2.3 地理空間信息數據庫多源、多尺度數據一體化及面向對象發(fā)展

我省基本實現多源、多尺度矢量數據、影像數據和高程模型數據一體化管理。需進一步研究：(1)矢量數據、影像數據與數字高程模型數據融合的理論和方法；(2)海量數據高效快速索引技術；(3)基于圖形、影像與數字高程模型數據一體化的完全面向對象的方法；(4)基于矢量、影像與高程模型數據融合的地學空間分析理論與方法；(5)基于矢量、影像與數字高程模型數據融合的三維可視化理論與技術。

2.4 空間信息可視化與虛擬現實技術向與GlS集成的一體化和實用化方向發(fā)展

空間信息可視化及在此基礎上發(fā)展起來的地形仿真和地理環(huán)境虛擬現實技術，為人類的地理環(huán)境感知提供一種新的、更強大的工具。近些年來，出現不少利用現有的圖形圖像軟件與動畫軟件制作的地學信息可視化產品，如應用3DS制作動畫，完成預定路線的地景觀察；運用OpenGL在微機或工作站上實現實時交互的、可立體觀察的虛擬地形仿真；運用Performer及MultiGen(三維建模軟件)在SGI工作站上完成地景建模與實時顯示；運用VRML(虛擬現實建模語言)在網絡上傳播虛擬地景信息等。空間信息可視化與地理環(huán)境虛擬現實技術作為地圖學新的生長點，對于拓寬地圖學的研究領域和促進地理信息系統理論與技術的進步將產生重要作用。但是，從地理信息系統和空間信息可視化與虛擬現實的關系來看，地理信息系統具有強大的海量空間數據存儲、管理、處理和分析功能，空間信息可視化與虛擬現實具有多維動態(tài)可視化和實時交互式操作的效果，兩者優(yōu)勢互補，集成與一體化是一個必然的趨勢。需重點研究：(1)地理信息系統(GIS)與虛擬現實(VR)集成；(2)空間數據多尺度可視化表達的自適應地圖符號系統；(3)面向時空模擬與仿真的演化模型；(4)空間信息可視化人機自適應界面；(5)多維動態(tài)空間數據模型及其表達體系；(6)基于空間信息可視化的協同工作與決策支持。

2.5 空間數據挖掘和知識發(fā)現的研究正在興起，并向智能化發(fā)展

空間數據挖掘和知識發(fā)現是空間分析的拓展、延伸和深化，需重點研究：(1)空間數據挖掘與知識發(fā)現的理論體系；(2)空間數據挖掘與知識發(fā)現方法(基于時空間統計分析、基于空間關聯規(guī)則、基于求解問題不確定性、基于可視化、基于人工智能等)；(3)面向決策支持主題的分布式空間數據提取、預處理、變換、挖掘、模式解釋／知識評估；(4)數據挖掘數據、算法、可視化的有機結合(形、數、理的統一)。

2.6 GIS運行實現跨平臺、互操作、資源共享和協同

地理信息系統(GIS)就其運行方式而言，經歷了由單機向網絡發(fā)展的過程，網絡地理信息系統(Web GIS)正逐步成為主流產品。目前的Web GIS還存在著數據和功能相對綁定、處理功能相對簡單、系統之間缺乏良好的互操作性等許多問題，還不能實現真正意義上的跨平臺、互操作、資源共享和協同工作。重點研究：(1)基于信息網格的新一代地理信息系統，即網格地理信息系統體系結構和總體方案；(2)基于信息網格的地理空間信息管理與服務標準和規(guī)范；(3)Grid與Agent集成模型；(4)地理空間信息服務與Grid集成模型；(5)基于網格的空間數據訪問與集成。

基于網絡服務的GIS 應用軟件平臺研究與開發(fā)是要研究、開發(fā)基于網絡服務的GIS 應用軟件平臺，實現分布式多源異構地理信息的互操作和綜合利用。通過對地理信息內容和GIS 功能的集中管理，并為應用開發(fā)人員提供基于Web Services 的二次開發(fā)接口，實現與各種Web 應用的快速集成。主要技術特點表現在：為用戶尋找地理信息服務提供統一的入口和中介；提供基于GML 和Web Services 的地理內容和功能服務；自主開發(fā)、開放、跨平臺、可擴展。

基于GML 的網絡地理信息系統研究。基于GML 的網絡GIS，是指GIS 中的所有數據都是表現為GML 文檔，這與傳統的GIS 不同。由于管理的數據對象發(fā)生了變化，傳統的GIS 技術不能直接用于GML 數據的管理，因此必須研究基于GML 數據的管理技術，同時作為一個完整的網絡GIS，地圖信息可視化是必不可少的一部分，因此必須對基于GML的空間數據可視化進行研究。研究的具體內容包括：基于GML 的空間數據管理技術；基于GML 的多源異構空間數據集成和轉換；GML 數據的Web 可視化研究；基于GML 的網絡GIS 原型系統。

2.7 空間數據不確定性由理論研究向空間數據質量評價與控制的實用化發(fā)展

由于現實世界的復雜性和模糊性以及人類表達能力的局限性，空間數據不可避免地表現出某種不確定性，研究空間數據采集、處理、分析和應用過程中的不確定性理論，直接關系到空間數據生產和應用過程中的質量控制、GIS空間分析的可靠性和數字地圖產品應用的可靠性。其重點研究：(1)空間數據不確定性與數據質量的內容及評價指標體系；(2)空間數據不確定性理論及其可視化方法；(3)屬性數據不確定性理論與方法；(4)數字高程模型(DEM)數據的不確定性理論與方法；(5)空間數據不確定性關系模型和空間分析的不確定性；(6)多尺度空間數據融合的不確定性；(7)空間數據基于不確定性的數據質量評估與控制模型。

2.8 嵌入式地理信息系統將向更廣泛的應用領域滲透

地理信息系統（GIS）的應用領域和應用模式與計算機技術的發(fā)展密切相關，早期開發(fā)的GIS是基于工作站和桌面PC機的，這類計算機計算能力強、存儲容量大，能滿足GIS對計算機的性能要求。隨著嵌入式硬件技術（如嵌入式處理器、存儲器）和軟件技術（如編譯器、圖像壓縮算法、集成開發(fā)環(huán)境）的快速發(fā)展，GIS技術逐漸應用于嵌入式系統中，構成嵌入式地理信息系統。嵌入GIS由于其具有功耗低、資源消耗少、可靠性高、響應速度快、體積小和重量輕等優(yōu)點，廣泛應用于基于位置的服務LBS、車載導航儀、移動信息終端等嵌入式系統中，實現地圖瀏覽、地圖縮放、路線分析、數據檢索及地形分析等基本功能。重點研究：(1)嵌入式GIS通用硬件平臺；(2)嵌入式GIS中間件技術；(3)強實時響應關鍵算法；(4)多種數據融合和高效空間數據壓縮算法；(5)支持二次開發(fā)的EGISM應用軟件開發(fā)包。

未來地圖制圖學與地理信息工程學科的發(fā)展和理論和技術：

第一，空間認知理論將促進地圖制圖學與地理信息工程學科的進一步理論化和科學化；

第二，基于保質設計的空間數據自動綜合與細節(jié)分層(LOD)技術將促進空間數據的多尺度、多分辨化；

第三，空間信息可視化與虛擬現實技術將促進地理環(huán)境的沉浸化；

第四，空間數據挖掘與知識發(fā)現技術將促進由源于符號獲取信息到源于信息獲取知識，實現知識獲取的自動化；

第五，網格(Grid)技術推動新一代地理信息系統的誕生，將促進資源共享與解決問題協同化；

第六，基于面向對象方法發(fā)展面向Agent技術將促進智能化；

第七，地理空間信息獲取、處理與應用的一體化技術將促進GIS真正意義上的時態(tài)化；

第八，空間信息技術的全面嵌入和廣泛應用將促進普適化。

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課題組成員：

1．簡燦良，福建省基礎地理信息中心，教授高工。

2．吳 升，福州大學，教授。

3．陳崇成，福州大學，教授。

4．戴文遠，福建師范大學，副教授。

篇3

關鍵詞：GIS應用,問題,創(chuàng)新,發(fā)展

引言

GIS是地理信息系統（Geographical Information Systems）的英文縮號，是構建“數字城市”和“數字地球”的核心技術。不論是地理信息系統、地理信息軟件，還是地理信息科學、地理信息服務，其英文縮寫都是GIS，但每一個概念的形成到發(fā)展都差不多經歷了十年，GIS學科的形成與發(fā)展非常巧地與GIS中的“S”內涵豐富聯系在一起。美國環(huán)境系統研究所公司（簡稱ESRI公司成立于1969年），是全球最大的GIS技術和服務提供商，她的ArcGIS解決方案已經迅速成為提高政府部門和企業(yè)服務水平的重要工具。目前Arc GIS系列產品已遍布全球200多個國家和地區(qū)，超過百萬個用戶單位、涵蓋幾乎所有的GIS應用領域，其中包括美國最大的200個城市中幾乎所有的政府部門，超過2/3的500強企業(yè)和7000余所高等院校。而目前我們經常在使用的各種GIS軟件也是在其基礎上再次開發(fā)延伸。

1目前GIS問題存在與解決

GIS是一門綜合交叉的空間信息科學，它與古老的地理科學以及測繪科學

有著千絲萬縷的聯系。目前GIS已經發(fā)展成為一門集計算機科學，地理學、測繪科學、環(huán)境科學、城市科學、空間科學、信息科學和管理科學等多門科學為一體的新興的綜合性邊緣學科。作為一門新興的邊緣、交叉學科、GIS具有獨特的理論基礎、知識結構、技術體系，以及功能特征，成為當代科學的前沿和一個跨學科的科學領域。但同時由于我國各部門各行業(yè)的管理體制以及教育體制等因素，造成很多學校和單位不管條件如何，為了跟風設置GIS專業(yè)多、人員多、設備投入多，而研究產生的數據資料成果質量不高，且還各自封鎖，造成重復投入，各成體系，浪費驚人，“高投入、低產出”，缺少真正的核心技術。因而當務之急亟需糾正浮躁作風，針對性地集中力量開發(fā)和解決社會對GIS技術真正需求。

2GIS的應用、創(chuàng)新

GIS是以地理空間數據庫為基礎，在計算機軟硬件的支持下，對空間相關

數據進行采集、管理、操作、分析、模擬和顯示，并采用地理模型分析方法，適時提供多種空間和動態(tài)的地理信息，為地理研究和地理決策服務而建立起來的計算機技術系統。我國的GIS技術經過20世紀七八十年代的啟蒙，80年代未90年代的發(fā)展推廣，以及新世紀以來的全面應用和普及，從最初的空間數據管理與應用發(fā)展為廣泛的地理空間信息服務，GIS的應用已經滲透到國民經濟的各個領域，GIS技術與產業(yè)獲得了迅猛發(fā)展，國際與國內相關的交流與合作也日趨頻繁。而在測繪領域的“3S”技術中GIS是核心，為此也對GIS提出了挑戰(zhàn)——需要創(chuàng)新。

2．1 GIS學科創(chuàng)新

創(chuàng)新是一個民族發(fā)展壯大的靈魂，創(chuàng)新也是一門學科保持旺盛生命力的源泉。而GIS從上世紀60年代萌芽開始，已超過半個多世紀的歷程，一些基本理論與技術問題已解決。隨著計算機軟硬件、“3S”等技術的發(fā)展，GIS經歷了面向數據處理，面向空間分析兩個階段；目前，簡單的空間數據表達，已不能滿足各行業(yè)對海量空間和非空間數據進行數據挖掘，從而進行輔助決策的要求，空間信息工程正進入面向空間輔助決策階段。同時，新一代計算機網絡、網格和通信息技術發(fā)展，也為空間信息系統的深層應用提供了條件和環(huán)境，地理信息科學正面臨著新的發(fā)展機遇，傳統的以空間信息處理為主體的GIS，正逐步被以空間信息為載體，海量（天量）空間與非空間數據挖掘和處理為主體的新的空間信息工程所取代，地理信息正在進入以大技術、大平臺、大共享、大應用為特征的現代地理信息系統工程新階段。。

2．2 GIS理論創(chuàng)新

沒有理論創(chuàng)新，技術不會有根本的突破、現代的GIS理論與技術根本上是基于傳統的地圖模型，即利用坐標串來描述和表達空間信息。這種靜態(tài)的基于地圖模型的傳統GIS空間數據模型面向的是空間數據，尤其是地圖數據而不是直接面向空間信息，也就是空間信息必須用某種算法從空間數據中導出。在網格等新技術背景下，基于這種模型的空間信息共享面臨著“空間數據的基準不一致，空間數據的時態(tài)不一致，語義描述的不一致以及數據貯存格式的不一致”等四大障礙，這即是導致“空間信息孤島”產生的根源。目前，主要還是利用開放的空間數據標準來解決；要從根本上解決這個問題還需要研究新的數據模型理論，例如基于哲學認知的本體理論就是一個研究的熱點。傳統2維的空間數據模型，主要以簡單的符號化方法來表現空間信息，具有很大的局限性；3維數據模型則以仿真手段為主，真實地還原空間信息本身的空間特性，但3維的空間數據模型和數據結構要比2維復雜得多，有關3維空間數據模型與數據結構的研究是目前學科前沿研究的熱點和難點之一。。

2．3 GIS技術創(chuàng)新

技術創(chuàng)新在GIS學科領域占有十分重要的位置。計算機軟硬件技術的發(fā)展，直接導致了GIS的誕生，將計算機技術應用于空間數據管理就產生了GIS；基于傳統的地圖2維空間數據模型，經典的集中式結構GIS利用空間數據文件和關系型屬性空間數據庫相結合的方式，管理、存儲、表達（可視化）和推演（空間分析）空間信息是GIS最為成熟的技術。計算機網絡技術的發(fā)展，導致了分布式網絡GIS的產生；基于局域網技術，人們發(fā)展了基于客戶端服務器（C/S）結構的GIS，開創(chuàng)了分布式GIS的先河； C/S結構實現了客戶端服務器端的計算平衡，并使空間信息的共享達到了一個前所未有的水平；隨著Internet的飛速發(fā)展，人們很快在C/S結構的基礎上，發(fā)展了多層的瀏覽器/服務器（B/S）結構（WebGIS）,這種結構克服了C/S結構中“胖客戶端”的弊端，無論在哪里，只要有一個普通的瀏覽器，就可以登錄WebGIS系統，用戶和數據徹底分開，結構上更加松散，但目前WebGIS技術還很不成熟，在很多方面亟等發(fā)展，例如；瀏覽器通過中間件與應用和數據服務器進行通信和連接，那么有關GIS的各種中間件，包括控件、組件和智能體技術研究十分火熱；為便于網絡傳輸空間數據的解壓縮技術研究十分關鍵；分布式數據與數據倉庫技術（實現圖形數據、屬性數據、影像數據、DEM數據、專題數據和統計數據的一體化、檔案化管理）基于空間數據倉庫的知識挖掘技術，分布式空間數據共享技術、空間信息的Web服務技術，瀏覽器端的空間數據可視化技術，基于WebGIS的輔助空間決策技術等都是WebGIS的技術前沿領域。

現代大科學的一種發(fā)展趨勢就是科學技術化，技術科學化，科學技術一體化。這種特點在地理空間信息科學中表現得尤為明顯。如上述所提到的空間數據模型、空間信息共享、空間數據挖掘、虛擬地理環(huán)境等，理論與技術的特點都很明顯，且二者密不可分，這就要求現代高級的GIS人才，要同時具有較強的理論與技術創(chuàng)新能力。。

3結束語

隨著GIS技術的不斷發(fā)展，目前世界上常用的GIS軟件已達400多種、我

國的GIS軟件也由2004年的51個、05年的66個一直在逐年增加。它們大小不一，風格各異，各種GIS專業(yè)應用中的電子地圖、多媒體電子地圖、網絡電子地圖、移動設備導航電子地圖等多種地圖可視化系統應運而生，用戶范圍也更加大眾化。而今后更應從空間數據挖掘和知識發(fā)現研究、虛擬現實技術的實用化、地球空間信息網格技術、空間數據不確定性與數據質量控制等需要進一步推進GIS技術的創(chuàng)新，并對目前GIS爆炸式的發(fā)展更應引起我們足夠的注意、研究與理性的思考。

主要參考文獻：

﹝1﹞劉南、劉仁義· Web GIS原理及其應用﹝M﹞·北京：科學出版社2002.6.

﹝2﹞ 邊馥苓·我國高等GIS教育:問題、創(chuàng)新與發(fā)展﹝J﹞地理信息世界2007.2.

篇4

關鍵詞：可視化；概述；處理對象；數據類型；數據分析

中圖分類號：TP391.41文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)06-1402-06

The Summary of Visualization Theory

ZHU Yao-hua, HAO Wen-ning, CHEN Gang

(Engineering Institute of Corps of Engineers, PLA University of Science & Technology, Nanjing 210007, China)

Abstract: There are forming too many methods and techniques of Visualization with the development in the past two decades. But each kind of classification is hard to contain the whole of Visualization. This paper introduces the characteristics of every kind of classification, provides reference for the further research, to help readers to distinguish the difference and contact between method and technology, and to understand the development of visualization in all round.

Key words: visualization; summary; handling objects; data types; data analysis

“可視化”（visualization）其實質是利用計算機的圖形圖像處理技術，把各種數據信息轉換成合適的圖形圖像在屏幕上展示出來。這一過程涉及到圖形學、幾何學、輔助設計和人機交互等領域知識。

在20世紀上半葉，人們就已經利用多種統計表格和圖形這些相對原始的可視化技術來分析各種數據。在1986年10月，美國國家科學基金會在其舉辦的“圖形、圖像處理和工作站”討論會上，“科學計算可視化”的概念第一次被正式提出。1987年，由布魯斯?麥考梅克等人所編寫的美國國家科學基金會報告《Visualization in Scientific Computing》[1]，對可視化技術領域產生了大幅度的促進和刺激。人們不但利用醫(yī)學掃描儀和顯微鏡之類的數據采集設備產生大型的數據集，而且還利用可以保存文本、數值和多媒體信息的大型數據庫來收集數據。因而，就要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規(guī)模龐大的數據集。二十世紀90年代初期，人們發(fā)起了“信息可視化”的研究領域，其支持抽象的異質數據集的分析工作。因此，目前人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學可視化與信息可視化領域的新生術語“數據可視化”。

1基于處理對象及目的的分類

隨著可視化技術的發(fā)展，逐漸形成了一些分類，通常情況下，人們習慣于將可視化分為以下四類：科學計算可視化、數據可視化、信息可視化和知識可視化。這四類可視化的主要區(qū)別在于可視化處理對象以及目的的不同。科學計算可視化主要用于處理科研領域實驗產生和收集的海量數據，力求真實的反應數據原貌，利于模擬實驗的進行；數據可視化較為籠統，一般用于處理數據庫和數據倉庫中儲存的數據，目的在于以可視化的方式呈現數據，利于使用者觀察；信息可視化抽象層次較高，其目的主要在于讓使用者方便地發(fā)現數據內部隱藏的規(guī)律；知識可視化則主要表現領域知識，使已有的知識能夠更加迅速有效的在人群中傳播。

1.1科學計算可視化

科學計算可視化也可稱作科學可視化，是指通過運用計算機圖形圖像處理等相關技術，將科學計算過程中得到的大量數據轉換為適當的圖形界面顯示出來，并能進行人際交互處理的一系列理論、方法和技術。

隨著可視化技術的發(fā)展，科學計算可視化也出現了一些分支方向，如體可視化、流場可視化。

可視化概念擴展到測量數據和工程數據等空間數據場時，衍生出了空間數據場可視化，一般稱之為體可視化（Volume Visualiza? tion）。體可視化技術主要研究如何表示、繪制體數據集，以觀察數據內部結構，方便理解事物的復雜特性。體數據集存在于很多領域，如工程建筑和氣象衛(wèi)星測量的空間場，超聲波探測工業(yè)產品和核磁共振產生的人體器官形成的密度場，地震預報的力場，以及航空航天實驗和核爆炸模擬等大型實驗產生的速度場、溫度場數據等，使得體可視化技術應用廣泛。

流場可視化技術是流體力學的重要組成部分，是科學計算可視化的分支之一。流場可視化技術的形成與發(fā)展有力的促進了計算流力學（Computational Fluid Dynamics）研究的深入。流場可視化技術用箭頭、流線和粒子跟蹤技術研究二維流場，重現計算流力學中的向量場和張量場數據。

科學計算可視化應用廣泛，氣象預報、醫(yī)學圖像處理、物理、油氣勘探、地學、有限元分析、生命科學等眾多領域都已經離不開科學計算可視化了。下面幾幅圖是科學計算可視化的一些典型應用，圖1是美國國家海洋和大氣局的預報系統實驗室開發(fā)的三維可視化軟件生成的圖像，有效的讓氣象工作者從大量的二維圖像計算中解脫出來，從而可以讓精力集中于預報所需的實際數值。圖2是美國航空航天局阿姆斯研究中心的航空航天數字模擬設備構筑的“虛擬風洞”，該技術基于三維交互特性，為分析非定常流動中的復雜結構提供了直觀的研究環(huán)境。圖3是英國的PGS Tigress公司開發(fā)的可視化軟件生成的圖像，其可以進行地震數據處理、測井評估以及模擬油氣存儲和生產的過程，在相關領域得到了廣泛的應用。

1.2數據可視化

一般認為，數據可視化是指對大型數據庫或者數據倉庫中的數據進行可視化。這使得用戶可以不再局限于通過關系數據庫來分析處理數據，能以更加直觀的方式來觀察研究數據。廣義的數據可視化則在一定程度上或全部包含了科學計算可視化、信息可視化和知識可視化。數據可視化的一般模型如下圖所示：

數據可視化借助于計算機的快速處理能力，并結合計算機圖形圖像學方面的技術，能夠把海量的數據以圖形、圖像或者動畫等多種可視化形式更加友好的展現給人們。其中，豐富的交互手段能夠顯著改善用戶的使用體驗，是可視化技術的價值倍增器。用戶可以通過人機交互的手段對顯示數據進行分類、篩選，并控制圖表的生成，便于以最佳的方式看到想要的數據。人機交互使得數據可視化技術更利于發(fā)現數據背后隱藏的規(guī)律，為人們分析使用數據、發(fā)現規(guī)律獲取知識提供了強有力的手段。圖5是某銀行的一個數據可視化示例，利用Xcelsius軟件制作，后臺數據是近10年中每個月份的銀行各種業(yè)務統計數據，通過數據可視化展現后，可以以餅圖、柱形圖、折線圖以及雷達圖等多種形式觀察數據，各種業(yè)務的市場表現規(guī)律清晰明了，并可以通過按鈕、單值指示器切換不同業(yè)務的數據展示，極大的方便了銀行業(yè)務決策。

圖5某銀行數據可視化示例

數據可視化經過20多年的發(fā)展，形成了多種技術，這里簡單做一介紹。

1）基于幾何的可視化技術，包括散點圖、解剖視圖、平行坐標法以及星形坐標法等。該技術主要通過幾何學的方法來表示數據。

以星形坐標法（如圖6）為例，它可以在二維平面上顯示出n維的空間數據。其原理是將n維的空間數據參照建立的坐標軸映射到二維平面上，每一維對應到一條坐標軸上，坐標軸在平面上交與一點。映射之后，n維的空間數據通過二維平面上的一個點來表示。

圖6星型坐標法

2）面相像素技術（也稱密集像素技術）。其原理是通過一個彩色的屏幕像素來表示一個數據項，并把代表每一個數據的像素歸納入臨近的區(qū)域。用像素點來表示數據，面臨的主要問題是如何合理有效的安排這些像素。該技術針對不同的可視化對象采取不同的方式來安排像素，最終的顯示結果能夠對數據局部關系、依賴性和熱點分布情況提供較為詳細的信息。比較著名的像素安排方式有遞歸模式技術和圓周分段技術。

3）基于圖標的技術。其原理是通過一個圖標的各個部分來表示n維的空間數據。圖標可以是“枝形圖”、“針圖標”、“星圖標”和“棍圖標”等。該技術適用于那些在二維平面上具有較好展開屬性的n維的空間數據集。以星圖標技術為例（如圖7），一條射線表示一個維的數據，射線的長短表示數據的大小，射線的條數即數據維數，射線起點相同，夾角想通，端點由折線段相連。

圖7星圖標表示數據

4）基于層次的可視化技術。其原理將n維的數據空間劃分成若干子空間，同樣以層次結構的方式組織這些子空間，并用平面圖形將其表示出來。該技術主要用于那些具有層次結構的數據，如文件目錄、單位編制結構數據等。樹圖是其代表技術（如圖8）。1.3信息可視化

信息可視化（Information Visualization）主要是指利用計算機支撐的、交互的對非空間的、非數值型的和高維信息的可視化表示，以增強使用者對其背后抽象信息的認知[2]。信息可視化技術已經在信息管理的大部分環(huán)節(jié)中得以應用，如信息提供的可視化技術、信息組織與描述以及結構描述的可視化方法、信息檢索和利用的可視化等。

信息可視化的框架技術還可以分為三種：映射技術、顯示技術和交互控制技術[3]。映射技術主要是降維技術，如因素分析、自組織特征圖、尋徑網（Pathfinder）網、潛在語義分析和多維測量等。顯示技術把經過映射的數據信息以圖形的形式顯示出來，主要技術有：Focus+Context、Tree-map、Cone Tree和Hyperbolic Tree等。交互控制技術通過改變視圖的各種參數，以適當的空間排列方式和圖形界面展示合理的需求數據，從而達到將盡可能多的信息以可理解的方式傳遞給使用者，主要技術有：變形、變焦距、擴展輪廓、三維設計和Brushing。

信息可視化的典型工具有：Prefuse、CiteSpace、VitaPad和IVT。

下面三幅圖是信息可視化技術的應用示例，圖8是樹圖的一種表達方式；圖9是魚眼技術的應用，凸顯選中的節(jié)點，縮小其他節(jié)點；圖10是一種樹結構瀏覽方式，選中一個節(jié)點后，就只向節(jié)點后展開兩層，使用者可以很容易的知道自己所處瀏覽的位置。

1.4知識可視化

知識可視化（Knowledge Visualization）主要是指通過可視化技術來構建和傳遞各種復雜知識的一種圖解手段，以提高知識在目標人群中的傳播效率。

知識域可視化（Knowledge Domain Visualization）是指對基于領域內容的結構進行可視化，通過使用多種可視化的思維、發(fā)現、探索和分析技術從知識單元中抽取結構模式并將其在二維或三維知識空間中表示出來，即對某一知識領域的智力結構的可視化[4]。

圖10 Tree View知識域可視化技術可以幫助使用者快速進入新的知識領域并對其有一個總體上的直接理解，能使使用者更加高效的認識到感興趣的領域概念及概念間的關系。

目前知識域可視化的研究對象具體表現為對某知識領域的科技文獻，一個知識域可以用一組詞來限定。研究方法主要有共引法、共詞法、空間向量矩陣、自組織特征圖和尋徑網等。1.5幾種可視化方法比較

科學計算可視化技術開創(chuàng)以來，現代可視化技術得到了長足的發(fā)展，逐漸形成數據可視化、信息可視化和知識可視化，四種可視化技術相互聯系又互有區(qū)別。其處理對象從數據到知識是一個越發(fā)抽象的過程，數據是信息的載體，信息是數據的內涵，而知識又是信息的“結晶”[5]。數據、信息、知識以及智慧（Data、Information、Knowledge、Wisdom，DIKW）至今沒有一個明確的普遍認可的定義，它們是相對的且依賴于所處環(huán)境的[6]，Zeleny[7]認為DIKW金字塔最能準確表達四者之間的相互關系，數據是塔基而智慧是塔尖，Ackoff[8]認為貫穿于DIKW金字塔之間的核心因素是“理解”（understanding），只有通過“理解”，才能從塔基升華到塔尖。

實際上，四種可視化技術之間的關系正如圖11所示[9]，它們之間沒有明顯的界限，從廣義上看科學計算可視化則從屬于數據可視化，數據、信息和知識在一定程度也是相通的，因此它們彼此都有交叉。

圖11常見可視化類型之間關系

2基于數據類型的分類

由本?施奈德曼（Ben Shneiderman）[10]概述的按照數據類型進行歸類，可以將數據分成以下七類：一維數據、二維數據、三維數據、多維數據、時序數據、層次結構數據和網絡結構數據等。從而將可視化分為如下七類：2.1一維數據可視化

一維數據即線性數據，如一列數字、文本或者計算機程序的源代碼等。文本文獻是最常見的一維數據，通常情況下文本文獻不需要進行可視化。

計算機軟件是一種特殊形式的一維數據，軟件維護過程中需要分析大量的程序源代碼，并從中找出特定的部分，因此有必要對其進行可視化。美國貝爾實驗室的Eick等人利用可視化系統SeeSoft實現了對百萬行以上的程序源代碼進行可視化。SeeSoft系統可以用于知識發(fā)現、項目管理、代碼管理和開發(fā)方法分析等領域，曾被成功用于檢測大型軟件源代碼中與“千年蟲”有關的問題代碼。

2.2二維數據可視化

二維數據指包括研究對象兩個屬性的數據。用長度和寬度來描述平面物體尺寸，用X軸和Y軸來表示物置坐標，以及各種平面圖都是二維數據的表現形式。最常見的二維數據可視化示例當屬地理信息系統（GIS），地理信息的數據可視化極大的滿足了人們對地理信息的需求，各種基于位置的社交類軟件在電腦和智能手機領域如雨后春筍般繁榮起來，也從一個側面反映出二維數據可視化的重要性。

2.3三維數據可視化

三維數據指包括研究對象三個屬性的數據。相對于一維的“線”和二維的“面”，三維引入了“體”的概念。三維數據可視化在建筑、醫(yī)學等領域應用廣泛，很多科學計算機可視化也屬于三維數據可視化，通過計算機用三維可視化方法模擬現實物體，幫助研究人員進行模擬實驗，能有效的降低成本、提高效益。

2.4多維數據可視化

多維數據指研究對象具有三個以上屬性的數據。多維信息已經難以在平面或空間中構建出形象的模型，因此人們對多維數據的認知也相對困難。現實生活中有著大量的多維數據，例如學校里的學生信息，其中包含姓名、性別、民族、年齡、專業(yè)、班級、地址等。美國馬里蘭大學人機交互實驗室開發(fā)了一個動態(tài)查詢的框架結構軟件HomeFinder，該軟件可以連接華盛頓特區(qū)的售房數據庫，使用者可以選擇按照價格、面積、地址和房間數量等進行可視化的動態(tài)排序。

2.5時間序列數據可視化

時間序列數據指那些具有時間屬性的數據，也稱時序數據。時序數據容易反映出事件前后發(fā)生的持續(xù)情況。學者Liddy建立了一個從文本信息中抽取時間信息的系統SHESS，該系統可以自動生成一個知識庫，該知識庫能夠聚集關于任何已命名的實體信息，并且按照時序組織這些知識，時序覆蓋知識庫的整個周期。

2.6層次結構數據可視化

層次結構是抽象數據信息之間一種普遍的關系，常見的如單位編制、磁盤目錄結構、圖書分類方法以及文檔管理等。描述層次結構數據的傳統方法是利用目錄樹，這種表示方法簡單直觀，然而對于大型的層次結構數據而言，由于層次結構在橫向和縱向的擴展不成比例，樹結構的分支很快就會交織在一起，顯得混亂不堪。在對層次結構數據可視化研究的過程中出現了一些新的方法，如1.3小節(jié)中提到的Tree-map等。

Xerox PARC的科研人員開發(fā)了Cone and Cam Trees。該方法用三維空間來描述層次信息，根節(jié)點放置在空間的頂端或者最左端，子節(jié)點均勻的分布在根節(jié)點的下面或者右面的錐形延展部分。Cone and Cam Trees可以動態(tài)的顯示，當使用者點擊了某個節(jié)點時，該節(jié)點就會高亮顯示，同時樹結構將該節(jié)點旋轉到圖形的前方。一個完整的Cone and Cam Trees圖形能夠持續(xù)旋轉，便于使用者觀察大型層次等級結構信息，進而理解其中的關系。研究人員在單獨的一個屏幕范圍內創(chuàng)造的Cone and Cam Trees圖形能夠描述80頁書本的有組織內容。2.7網絡結構數據可視化

網絡結構數據沒有固定的層次結構，兩個節(jié)點之間可能會有多種聯系，節(jié)點與節(jié)點之間的關系也可能有多個屬性。網絡信息不計其數，分布在全球各地的網站上，彼此之間通過超鏈接交織在一起，其規(guī)模還在繼續(xù)膨脹。如何方便有效的利用網絡信息，成為一個迫切需要解決的問題。

數據可視化的概念范圍較大，也有認為這七類可視化更是信息可視化的細分[11]。信息可視化是近年來提出的一項新課題，其研究對象以多維標量數據為主，研究重點在于設計合理的顯示界面，便于用戶更好的從海量多維數據中獲取有效的信息。

3基于可視數據分析技術的分類

由Daniel Keim[12]提出的基于可視數據分析技術的分類方法，從數據類型、可視化技術和交互技術的角度來分析研究可視化的分類方法。事實上，這三個要素即是數據可視化的主要組成部分。圖12描述了這三要素的具體內容[13]。

數據類型和可視化技術在上文中分別都有介紹。交互和變形技術越來越是可視化技術中必不可少的一項技術，它使用戶能夠直接生動的與可視化視圖進行交互，并根據用戶研究重點的變化動態(tài)的跟進改變視圖呈現方式。用戶根據研究對象的相關知識和具體需求可以通過交互變形技術使可視化視圖以多種不同的效果來進行展示，方便從多角度對數據信息進行分析觀察，從而達到更好的使用效果。

4結束語

以上列舉三種可視化分類方法，這三種分類方法比較典型，具有很強的代表性，事實上還有Ed H Chi[14]提出的基于數據狀態(tài)模

型的分類方法等。可視化理論歷經了20多年的發(fā)展形成了多種方法和技術，已經難以用某一種分類方法去包羅所有，它們的共同

特點都是利用相關的計算機技術來進行分析并合理顯示數據，然而其概念眾多，研究重點也不盡相同，實現方法則更是多種多樣。可視化分類方法可以用來實現需求與可視化技術的匹配[15]。它可以指導使用者選擇合適的可視化方法并利用合理的技術來實

現不同的目的。本文首先從基于處理對象及目的對可視化方法進行分類，這是最常見的分類方法，并介紹了一些常見的可視化技

術；然后介紹了基于數據類型的分類方法，這種分類方法同樣較為常見，而實現技術則跟分類方法沒有太大關系；最后介紹了基于

可視數據分析技術的分類方法，這種方法將之前介紹的可視化技術以及數據類型跟交互和變形技術結合在一起，這種分類方法能

夠讓使用者從宏觀上把握可視化分類，并系統的認識可視化技術，加強了可視化類型和可視化技術之間的聯系。

參考文獻：

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[13]翟旭君.基于平行坐標的可視化數據挖掘技術研究[D].北京:清華大學,2004:3.

篇5

關鍵詞：電子地圖；可視化

中圖分類號：P28 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 04-0000-01

一、引言

電子地圖定義的難度在于電子地圖的“顯示”與“存儲”是相分離的。從多媒體信息時代角度，電子地圖應是基于數字化地圖數據的空間信息可視化表現。電子地圖的制作包括地圖符號的邏輯設計、空間信息可視化的表現手段，空間信息系統結構設計與空間信息瀏覽與查詢設計等多個方面。更確切的說，電子地圖一般意指多媒體地圖，是可交互、多功能的空間信息多媒體可視化集成地圖。即電子地圖的概念是一個動態(tài)發(fā)展的概念，即數字地圖-電子地圖-電子地圖系統。

二、電子地圖的基本概念

Talor（1991）將電子地圖定義為“在電子介質上使用的地圖”；郭仁忠（1995）年認為投影技術和設備的發(fā)展使顯示電子地圖的介質并不一定是電子介質，運用計算機主機和光學投影儀同樣可以在屏幕（白紙、幕布甚至墻壁）上顯示地圖，故可以認為“電子地圖是屏幕上顯示的地圖的總稱”。但為了排除單純投影與幻燈生成的屏幕地圖，因此建議將笛子地圖定義為“是基于電子技術的屏幕地圖”，并進一步強調了計算機在電子地圖中的作用。祝國瑞（2004）從數字地圖的可視化作用出發(fā)，提出“電子地圖是數字地圖經可視化處理在屏幕上顯示出來的地圖”。吳忠性（1993）、張文詩（1994）等從地圖數據來源和地圖傳輸的不同角度也給出了電子地圖的定義。造成了電子地圖多樣化現象的原因在很大程度上是因為發(fā)展中的電子地圖魚現代技術迅速結合，不斷推出新的應用形式，從而在短時間內難以給出一個簡潔、科學和明確的定義。從狹義上講，電子地圖是一種以數字地圖為數學基礎、以計算機系統為處理平臺、在屏幕上實時顯示的地圖形式。而從廣義上講，電子地圖應該是屏幕地圖與支持其顯示的地圖軟件的總稱。前者強調了電子地圖的地圖特性，后者反映了電子地圖的綜合特性。

三、地圖可視化的基礎理論

地圖可視化是地圖學與可視化技術結合的結果，將地圖形式從傳統的紙質地圖拓展到屏幕顯示的電子地圖，這是一個巨大的技術飛躍，成為現代地圖學發(fā)展的支柱。但是，地圖可視化不僅僅是技術層面的問題，它也隨之帶來了一系列地理信息表達與應用的理論問題。如何認識地圖可視化的地位與作用，以及如何評價地圖可視化與地圖應用的關系，國內外地圖學領域的許多專家學者對此做出了深入的研究，提出了一些重要的地圖可視化理論。

（一）DiBiase的地圖可視化理論

借助科學可視化和應用數據分析（Exploratory Data Analysis）的思想，DiBiase（1990）將可視化視為科學探究的工具，并提出了地理可視化的框架。在該框架中，他強調了地圖在整個過程中的作用，這種基于地圖的可視化由原始數據探究、確認、綜合、表達等內容組成

了一條曲線。地圖在探究一端的作用是促進個人的視覺思考，在表達一端的作用是把研究結果面向公眾的視覺傳輸。DiBiase認為可視化在研究過程的早期側重于個人特征的視覺思維，這一框架強調在探究一端地圖促進地學視覺思考的作用，從而重建了地圖學與地理學的聯系。

（二）Taylor的地圖可視化理論

Taylor將地圖學理論原則和新的計算機技術作為三角形的底邊，前者作為地圖可視化的理論依據，后者是地圖可視化的技術支撐，而傳輸和認知行為作為等邊三角形的兩腰，構成了可視化的兩大主要作用。地圖可視化不再僅僅是靜止的表達，同時還具有交互和動態(tài)可視化的特征。

（三）MacEachren的地圖可視化理論

在MacEaachren的概念模型中，把可視化和傳輸作為并列的兩個方面，強調了可視化和的分析與認知功能，其立方體的對角線（虛線部分）具有和DiBiase模型一致的意義。

綜上所述，這三種概念模型考慮問題的角度不同，但都體現了地圖可視化所包含的視覺思維（認知分析）和視覺傳輸兩個重要內容，從而將現代地圖學與主要強調地圖傳輸的傳統地圖學區(qū)分開來。造成這一變化的主要原因是現代信息技術包括計算機技術的發(fā)展，使得地圖的表達不再是在傳統介質上，而是通過計算機軟硬件的支持，建立了更加豐富的交互手段，可以實時實現各種設定條件下的地圖再加工與屏幕輸出。因此，電子地圖實際上就是地圖可視化的產物，是集地圖表達與動態(tài)交互功能于一體的新型的地圖形式，是現代地圖學發(fā)展的標志性成果之一。

四、可視化理論與地圖學的結合

可視化理論與技術應用于地圖學始于20世紀90年代初，國際地圖學協會（ICA）在1993年德國科隆召開的第16屆學術討論會上宣告成立可視化委員會（Commission on Visualization）；1996年該委員會與美國計算機協會圖形學專業(yè)組（ACMSIGGRAPH）進行了跨學科的協作，探索計算機圖形學理論和技術如何有效地應用于空間數據可視化，同時探討如何從地圖學的觀點和方法來促進計算機圖形學的發(fā)展。可見，對地圖學來說，可視化技術已經遠遠超出了傳統的符號化及視覺變量表示法的水平，而進入動態(tài)、時空變化、多維的可交互的地圖條件下探索視覺效果和提高視覺功能的階段，重點是將那些通過難于設想和接近的環(huán)境和事物，以動態(tài)直觀的方式表示出來。對于地圖學來說空間信息可視化更重要的是一種空間認知行為，在提高空間數據的復雜過程分析的洞察能力，多維和多時相數據和過程的顯示等方面，將有效地改善和增強空間地理環(huán)境信息的傳輸的能力，有助于理解、發(fā)現自然界存在的現象的相關關系和啟發(fā)形象思維的能力。

參考文獻：

[1]龍毅，溫永寧.電子地圖學[M].北京：科學出版社，2006.

篇6

1 空間數據挖掘研究概述

空間數據挖掘(spatial Data Mining,簡稱SDM),是指從空間數據庫中提取用戶感興趣的空間模式、普遍關系、數據特征的過程。空間數據挖掘技術綜合數據挖掘技術與空間數據庫技術,可用于對空間數據的理解、空間關系和空間與非空間關系的發(fā)現、空間知識庫的構造以及空間數據庫的重組和查詢的優(yōu)化等,其根本目標是把大量的原始數據轉換成有價值的知識,發(fā)現大量的地學信息中所隱含的規(guī)則。

空間數據挖掘是計算機技術、數據庫應用技術和管理決策支持技術等多學科交叉發(fā)展的新興邊緣學科,一般來說,空間數據挖掘可分成空間分類、空間聚類、空間趨勢分析和空間關聯規(guī)則四類。空間分類的目的是在空間數據庫對象的空間屬性和非空間屬性之間發(fā)現分類規(guī)則,是近年來空間數據挖掘領域中比較活躍的一個方向,常用的方法是決策樹。空間聚類是在一個比較大的多維數據集中根據距離的度量找出簇或稠密區(qū)域,目前提出的空間聚類方法有基于分割的方法、基于層次的方法、基于密度的方法和基于棚格的方法。空間趨勢分析指離開一個給定的起始對象時非空間屬性的變化情況,例如,當離城市中心越來越遠時經濟形勢的變化趨勢,空間趨勢分析需要使用回歸和相關的分析方法。空間關聯規(guī)則是指空間鄰接圖中對象之間的關聯,空間關聯挖掘多采用逐步求精的優(yōu)化思想,即首先用一種快速的算法粗略地對初始空間數據庫進行一次挖掘,然后再在裁剪過的數據庫上用代價高的算法進行進一步精化挖掘。

空間數據挖掘過程一般可分為數據篩選(消除原始數據的噪聲或不一致數據)、數據集成(將多種數據源組合在一起)、數據選擇(根據用戶的要求從空間數據庫中提取與空間數據挖掘相關的數據)、數據變換(將數據統一成適合挖掘的形式)、空間數據挖掘(運用選定的知識發(fā)現算法,從數據中提取用戶所需的知識)、模式評估(根據某種興趣度度量并識別表示知識的真正有趣的模式),知識表示(使用可視化技術和知識表示技術,向用戶提供挖掘的知識)等階段(見圖1)。空間數據挖掘實際上是一個“人引導機器,機器幫助人”的交互理解數據的過程。

2 空間數據挖掘在GIS中的應用

空間數據挖掘技術與地理信息系統(GIS)的結合具有非常廣泛的應用空間。數據挖掘與GIs集成具有三種模式:其一為松散耦合式,也稱外部空間數據挖掘模式,這種模式基本上將GIS當作一個空間數據庫看待,在G IS環(huán)境外部借助其它軟件或計算機語言進行空間數據挖掘,與GIS之間采用數據通訊的方式聯系。其二為嵌入式,又稱內部空間數據挖掘模式,即在GIs中將空間數據挖掘技術融合到空間分析功能中去。第三為混合型空間模型法,是前兩種方法的結合,即盡可能利用GIS提供的功能,最大限度的減少用戶自行開發(fā)的工作量和難度,又可以保持外部空間數據挖掘模式的靈活性。

利用空間數據挖掘技術可以從空間數據庫中發(fā)現如下幾種主要類型的知識:普遍的幾何知識、空間分布規(guī)律、空間關聯規(guī)律、空間聚類規(guī)則、空間特征規(guī)則、空間區(qū)分規(guī)則,空間演變規(guī)則、面向對象的知識。目前,這些知識已比較成熟地應用于軍事、土地、電力、電信、石油和天然氣、城市規(guī)劃、交通運輸、環(huán)境監(jiān)測和保護、110和1 20快速反應系統等資源管理和城市管理領域。在市場分析、企業(yè)客戶關系管理、銀行保險、人口統計、房地產開發(fā)、個人位置服務等領域也正得到廣泛關注與應用,實際上,它正在深入到人們工作和生活的各個方面。

3 空間數據挖掘面臨的問題

(1) 多數空間數據挖掘算法是由一般的數據挖掘算法移植而來,并沒有考慮空間數據存儲、處理及空間數據本身的特點。空間數據不同于關系數據庫中的數據,它有其特有的空間數據訪問方法,因而傳統的數據挖掘技術往往不能很好地分析復雜的空間現象和空間對象。

(2) 空間數據挖掘算法的效率不高,發(fā)現模式不精練。面對海量的數據庫系統,在空間數據挖掘過程中出現不確定性、錯誤模式的可能性和待解決問題的維數都很大,不僅增大了算法的搜索空間,也增加了盲目搜索的可能性。因而必須利用領域知識發(fā)現、去除與任務無關的數據,有效地降低問題的維數,設計出更有效的知識發(fā)現算法。

(3) 沒有公認的標準化空間數據挖掘查詢語言。數據庫技術飛速發(fā)展的原因之一就是數據庫查詢語言的不斷完善和發(fā)展,因此,要不斷完善和發(fā)展空間數據挖掘就必須發(fā)展空間數據挖掘查詢語言。為高效的空間數據挖掘奠定基礎。

(4) 空間數據挖掘知識發(fā)現系統交互性不強,在知識發(fā)現過程中很難充分有效地利用領域專家知識,用戶不能很好掌控空間數據挖掘過程。

(5) 空間數據挖掘方法和任務單一,基本上都是針對某個特定的問題,因而能夠發(fā)現的知識有限。

(6) 空間數據挖掘與其他系統的集成不夠,忽視了GIS在空間知識發(fā)現過程中的作用。一個方法和功能單一的空間數據挖掘系統的適用范圍必然受到很多限制,目前開發(fā)的知識系統僅局限于數據庫領域,如果要在更廣闊的領域發(fā)現知識,知識發(fā)現系統就應該是數據庫、知識庫、專家系統、決策支持系統、可視化工具、網絡等多項技術集成的系統。

上述問題使得從空間數據庫中提取知識比從傳統的關系數據庫中提取知識更為困難,這給空間數據挖掘研究帶來了挑戰(zhàn)。因此,空間數據挖掘在未來的發(fā)展中,還有很多理論和方法有待深入研究。

4 空間數據挖掘的發(fā)展趨勢

(1)空間數據挖掘算法和技術的研究。空間關聯規(guī)則挖掘算法、時間序列挖掘技術、空間同位算法、空間分類技術、空間離群算法等是空間數據挖掘研究的熱點,同時提高空間數據挖掘算法的效率也很重要。

(2) 多源空間數據的預處理。空間數據內容包括數字線劃數據、影像數據、數字高程模型和地物的屬性數據,由于其本身的復雜性與數據采集的困難,空間數據中不可避免地存在著空缺值、噪聲數據及不一致數據,多源空間數據的預處理就顯得格外重要。

(3)其他各種空間數據挖掘及其相關技術研究。如網絡環(huán)境下的空間數據挖掘、可視化數據挖掘、柵格矢量-體化空間數據挖掘、背景知識概念樹的自動生成、基于空間不確定性(位置、屬性、時問等) 的數據挖掘、遞增式數據挖掘、多分辨率及多層次數據挖掘、并行數據挖掘、遙感圖像數據庫的數據挖掘、多媒體空間數據庫的知識發(fā)現等。

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[關鍵詞]地理信息系統　數字圖書館　知識管理

[分類號]G202

在對數字圖書館發(fā)展的研究和探討過程中，人們不斷提出新的方向，發(fā)現已有的不足。圖書館管理信息系統(MIS)作為圖書館信息化建設的階段性產物，只關注信息資源本身的處理與管理，忽略了與信息資源收藏有關的空間地理信息、信息資源間的相互關系以及其他地理要素間的聯系。信息資源數字化的同時，其空間布局的數字化也應當作為一個重要的組成部分。另一方面，現實中圖書館的發(fā)展與日常活動也迫切的需要一種新的空間管理方式。上世紀60年代起，地理信息系統(Geographic Information Systems，GIS)得以迅速發(fā)展，并逐步應用于數字圖書館的發(fā)展之中。

1　GIS及其在圖書館界的應用

1.1　GIS的概念

GIS自誕生以來就存在很多的定義。一般認為，GIS應用軟件是允許用戶創(chuàng)建人機會話，分析空間信息，編輯數據、地圖并展示所有這些操作結果的工具。著名的GIS應用軟件開發(fā)公司ESRI在其主頁上這樣描述GIS的功能：地理信息系統將硬件、軟件及數據整合起來以獲取、管理、分析及顯示各種形式的地理相關信息。它可以讓我們以地圖、報告、圖表等各種形式觀察、理解、解釋、形象化數據從而揭示其關系、模式和趨勢。

1.2　GIS的功能

可以理解為，GIS是以地理空間數據為基礎，整合空間相關信息，在計算機軟件和硬件的支持下，運用系統工程和信息科學的理論，采用模型分析方法，重組為特定的知識信息，為研究和決策服務的計算機系統。它的功能主要有以下幾點：

?數據的存儲和管理，涉及到空間數據和屬性數據的組織。將地物的點線面位置、空間關系組織到數據庫中，既便于計算機處理又方便用戶查詢。數據管理實際上是采用如關系模型、層次模型或網狀模型等，建立數據庫管理系統(DBMS)。

?空間的查詢與分析。空間查詢包括位置、屬性、拓撲等查詢。空間分析包括地形，網絡，疊加，緩沖區(qū)、決策數據等。

?圖形的顯示與交互。一方面將已獲得的地理空間數據經過空間可視化模型的分析，轉換成直觀的二維或三維圖形圖像；另一方面也可以將用戶所需的相關屬性數據借由空間數據的內部關系加以顯示。

1.3　GIS在國內外圖書館的應用概況

GIS在圖書館的應用已有近20年的歷史。得益于數字地球概念的優(yōu)先提出和戰(zhàn)略性重視以及GIS研發(fā)的領先性，西方國家對于數字化地理信息的收集和整理較為全面。因而，國外圖書館界應用GIS一直以來多著眼于圖書館建筑之外的一定范圍，如街區(qū)、城市乃至國家。主要方式是圖書館向公眾提供地理信息相關服務，或分析圖=B館及其用戶在一定社會范圍內的關系等。如用以評估和剖析圖書館輻射范圍內社會經濟特性，描繪公共圖書館用戶空間分布，通過人口數據分析圖書館潛在用戶以改進服務等，高飛等人在其文中介紹了美國部分圖書館在CIS資源建設及信息服務上的應用。近年來研究人員開始將注意力轉移到圖書館內，Xia在其文中提出了以GIS作為圖書館空間管理的解決方案，并嘗試通過分析GIS館藏空間數據與讀者借閱記錄，針對讀者的借閱行為改善書架排布。

我國對GIS在圖書館領域的應用關注較晚，目前主要關注點在圖書館空間管理與館藏資源管理方面。如沈健針對GIS在圖書館空間管理及館內閱覽的應用進行了探討，高飛亦描述了GIS館藏空間地理信息系統的設計與實現等。

1.4　當前應用的不足

地理信息系統也許僅被當作地理信息儲存、獲取及顯示的工具，高飛等人在總結檢驗圖書館GIS服務的效果時提到，對于很多圖書館來說“GIS服務”就是收集、維護、保存和構建空間信息。然而G]S真正的價值在于依據現有數據間關聯完成一定模型分析，生成新信息并加以展示，這種功能往往能解答一些原本并未存在于數據中的問題，這就是GIS的分析與決策輔助功能。

2　利用GIS進行知識管理

GIS相對傳統MIS具有顯著優(yōu)勢已不容置疑，深入發(fā)掘GIS的功能潛力應當成為下一步發(fā)展所需要考慮的問題。如果說傳統信息管理系統對應的是信息管理，那么GIS將扮演知識管理承載者的角色。知識管理是近年來管理領域出現的一種的新理念。野中郁次郎提出了知識創(chuàng)新的SECI(Socialization，Extemaliza-tion，Combination，Internalization)模型，即顯性與隱性知識的產生、轉換、表達及組合的過程。在可視化研究領域，Eppler和Burkard認為除了傳播信息之外，知識可視化的更高目標在于傳輸見解、經驗、態(tài)度、價值觀、期望、觀點、意見和預測等，并以這種方式幫助他人正確地重構、記憶和應用這些知識。

2.1　實現GIS的知識管理功能

知識管理的主要意圖在于對既有主客觀信息進行抽象、歸納與重組，將新的認知在個人或組織間進行傳播與反饋，此過程不斷重復產生了一種認知的繁衍與進化。將GIS作為知識管理的承載平臺，需使其具有一定的抽象、歸納與重組能力，再通過可視化表達，完成讀者與讀者、讀者與館藏信息以及館藏信息之間的交互。此處引入幾個概念作為構建分析模型的重要依據：

2.1.1　單元網絡和二元網絡此兩者的概念來自于復雜網絡，是一種對包含大量屬性個體及個體間相互關系的復雜系統的抽象。近年來涉及到了科研合作網絡、信息檢索、競爭情報、人際網絡等情報學領域。二元網絡一般被認為包含有兩類節(jié)點，并通過一定的關系相連接。圖書借閱過程中，每本書和每個讀者都被認為是網絡中的一個節(jié)點，如果某位讀者借閱了某一本書，即在網絡中相應節(jié)點間建立聯系而形成一個二元網絡。同時，不同讀者間借閱同本書，不同書籍被同一讀者借閱，均可形成關于讀者或書籍的單元網。傅林華及洪少春對上述的圖書借閱網絡模型進行了研究。洪少春對單元讀者網絡的聚集系數進行了計算，認為大部分讀者的借閱興趣一般限于某一兩類的書，讀者可按照讀書興趣劃分。這一研究的意義在于，我們可以通過分析讀者的借閱行為發(fā)現讀者的群體性閱讀趨向，通過推薦熱門書籍達到分享閱讀經驗、促進關聯性知識傳播的目的。同時，讀者借閱行為中還有更多的潛在關系值得探討和研究。傅林華、洪少春均發(fā)現了圖書借閱網絡的單標度性質，其具體成因二位研究人員也并未得出結論。另外，復雜網絡的小世界效應在借閱關系網絡中的表現值得研究。所謂小世界性是指網絡同時具有較高的聚簇系數和較短的平均路徑長度，較高的聚簇程度促成了節(jié)點間相互的信任和

更緊密的合作，從而提高信息交流的效率和準確度。最短路徑的存在使節(jié)點可以從較遠的節(jié)點處獲取與既有信息不同但具有一定相關度的信息。那么，借閱關系網絡中最短路徑是否可以幫助揭示和促進拓展性閱讀，是一耐人尋味的話題。

2.1.2　本體間映射及領域本體　上文我們認為，知識管理的主要意圖在于對既有主觀或客觀信息進行抽象、歸納與重組，本體研究在一定程度上滿足了這種要求。趙英、雷強在其文中研究了數字資源整合的貝葉斯本體映射方法，在不同的本體中計算其概念節(jié)點之間的相似度，使得同類本體可以互相對應及轉化以完成知識共享的任務。同時，抽象與歸納的過程，實際上是對于既有信息的一種過濾。易明、王學東提出了基于領域本體的數字圖書館信息過濾模型。模型依據不同用戶對資源庫中相關資源的評價，分別將資源和用戶進行轉化、聚類形成用戶組及概念集，同時考慮使用戶興趣的相似性在同用戶組間最大化，在不同用戶組間最小化，并利用聚類的質心點矢量來表征評價值。該模型通過轉化、聚類形成不同的過濾函數，或直接利用針對某一讀者形成的過濾函數來剔除沒有價值的資源。

2.1.3　情景用戶模型　知識管理的主要目的是將新的認知在個人或組織間進行傳播與反饋，這個過程也可以理解為個性化服務。袁靜描述了基于本體的個性化檢索及推薦服務，在構建個性化用戶模型時考慮顯示構建和隱式構建。前者是本體庫根據用戶提供的信息進行語義分析，返回并讓用戶自行選擇符合需求的實體概念，從而構建用戶模型。隱式構建則是通過挖掘用戶瀏覽行為和所訪問頁面，進行需求分析并借助本體庫中規(guī)范化的概念自動構建用戶模型庫。當用戶發(fā)出檢索請求時，其最近活動創(chuàng)建的用戶情景模型與查詢請求同時提交到服務器，檢索結果依據與用戶情景模型的相似度進行重排序后返回給用戶。上述基于本體的情景用戶檢索及個性化推薦服務，既包含了資源的匹配，又使得相近興趣的用戶群體之間可進行相互推薦。

由上述幾種模型概念可看出，當前對于讀者借閱行為及信息檢索的研究中，群體讀者特性、信息資源的聚類及兩者之間的關系是一個關注的重點。利用復雜網絡研究借閱關系更為基本和直接，讀者與書本間的聯系可能直接依附于某一本書的圖書分類法，而基于本體的研究方法則建立在將不同的信息資源抽象聚類的前提下。無論以哪種研究作為切入點，其根本目的都在于揭示人與人、資源與資源、人與資源間的潛在聯系，進而為將信息管理轉變?yōu)橹R管理，提高信息共享程度和傳播速度創(chuàng)造條件。研究中所采用的理念、算法等，可以作為利用GIs進行可視化知識管理的一個先決條件。

3　館藏GIs流程及知識管理功能實現

3.1　館藏相關信息數據庫的形成

從數據的獲取、數據的編輯、數據的存儲和管理、空間的查詢與分析到圖形的顯示與交互，GIS系統的各個部分是統一且相互關聯的。首先，需要對大量文字、數據屬性及各種圖件進行處理，形成的屬性數據編入屬性數據庫，而各種矢量化后的圖件資料，進行點線編輯、建立拓撲關系并編人矢量數據庫。可以數字化的圖件資料，在掃描及柵格化后編入柵格化數據庫。柵格數據庫、矢量數據庫以及屬性數據庫三者經過統一的數據轉換處理及屬性掛接后再經由格式轉換，最后形成一個館藏相關信息數據庫，如圖1所示：

該數據庫中，空間數據在邏輯上采用分層管理的方式構建。建筑區(qū)域、功能區(qū)域、樓層、基礎設施、書架、借閱室等依照空間坐標的相關性分別存儲于不同的圖層之上。各圖層又根據不同內容或以樓層為基礎劃分成不同的圖層集，從而明確各要素問的空間關系。屬性數據根據是否與空間信息相關分為兩種，其中空間相關屬性信息一般是對空間實體描述，如名稱、類型、位置、編號等；空間信息無關的屬性數據則諸如讀者信息、借閱記錄、著錄信息、本體信息、固定資產信息等。

3.2　館藏信息的關聯性

值得注意的是，不同的關聯將不同館藏信息聯系在一起并使其具有邏輯性，使得不同性質的數據庫可以相互鏈接。將矢量、柵格、屬性數據整合在不同的層面上，更是以后進行模型建立與計算、輔助決策的關鍵所在。下圖總結了一些常見信息及部分信息間的關聯(見圖2)。

圖2中，除各個數據庫所包含的信息間存在聯系外，讀者與館藏可以通過借閱記錄關聯；館藏的領域本體可以和讀者信息關聯；文獻資源通過分類號與書架關聯；設施、樓層、區(qū)域、書架等可通過指定的標識號關聯等，在此不再贅述。在GIS系統中，關系型數據庫的作用就是使得空間信息和網性信息可以互相成為檢索依據。

3.3　以知識管理為目的信息查詢方式

在明確館藏相關因子及其關聯性后，依據前文所述的幾種模型所采用的算法與函數構造約束條件，同時利用GIS組件開發(fā)相應的應用程序，以實現知識管理為目的信息查詢方式。基本框架示意如圖3所示：

用戶提出查詢要求時，一方面可以直接對相關屬性數據進行檢索，如具體某一本書以及任意的空間設施，或同時采集用戶的情景記錄對比相關情景模型形成情景用戶分析；另一方面，通過用戶檢索詞的語義分析或者直接對應本體查詢，在由屬性數據中歸納的諸多本體及用戶模型映射集合、聚類產生的領域本體中進行匹配。亦可以通過事先由借閱關系生成的單元及二元網絡模型進行節(jié)點匹配以尋求其他相關節(jié)點信息。在此基礎上，檢索反饋給讀者的將不僅僅局限于傳統圖書館GIS所檢索出的文獻信息和空間位置，更為重要的是將知識間的關聯性展示在讀者面前。其他相近專業(yè)、學科的讀者都在關注什么問題，哪些的文獻可以對當前的學習提供額外幫助，哪些知識需要被進一步認識，研究可以向什么方向拓展，可能從何處發(fā)現研究交叉的靈感，這些都是讀者更加渴望了解的內容和期望的知識獲取渠道，也是符合野中郁次郎SECI知識創(chuàng)新模型的知識管理方式。從文獻角度看，原本側重點不同或專業(yè)性較強的文獻資源，被相關專業(yè)或其他專業(yè)領域的讀者關注和借閱幾率也將大大提高，從而了加速知識傳播的速度。無論采取何種查詢方式，單一或綜合，相關空間屬性信息都將與所檢索的結果一一對應，在不同的圖層上疊加后高亮顯示，從而實現反饋給用戶文字信息的同時完成空間圖形的展示與交互并初步實現知識可視化的目標。當然，也可以加入最佳路徑的算法模塊和對RFID的支持，直觀的向用戶提供精確導航，進一步提高讀者利用館藏文獻的效率。

4　結　語

本文從GIS在圖書館界的應用現狀著眼，通過引入知識管理的理念，介紹復雜網絡、本體、情景用戶模型在個性化信息檢索方面的作用等，試圖尋找一種將GIS館藏空間管理強化為GIS館藏知識管理、擴展知識傳播范圍、加速知識傳播速度、提高圖書館使用效率的途徑，并對可能采取的應用方式進行了初步探討。

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關鍵詞：GIS；地理教學；應用

在中學地理教學當中，初中教師現在仍偏重于讓學生記憶，這種教學方式不能很好地激發(fā)學生學習地理的興趣和培養(yǎng)學生的學習能力；對于高中生來說，這門課需要理解的內容更多，在教學中如何幫助學生更好地理解所學內容，是所有地理老師面臨的問題。地理信息系統可輔助地理教學。隨著地理信息系統（Geographic Information System，簡稱GIS）的日漸成熟和廣泛應用，把它引進地理課堂優(yōu)化教學將會成為未來發(fā)展的趨勢。同時，GIS作為一項具有廣闊發(fā)展前景的信息技術將會對中學地理教學起到巨大的推動作用。

一、GIS的概念與特征

GIS的最大、最基本的特征在于它將空間和屬性信息有機地結合起來，從空間和屬性兩個方面對現實對象進行查詢、檢索和分析，并將結果以各種直觀的形式準確、形象地表達出來，即地理數據可視化。GIS采用層的概念組織管理數據，這樣可以做到一圖多用。同時，根據需要可將不同的層進行疊加分析，對某一區(qū)域可做緩沖區(qū)分析等等，即地理空間分析。

二、將GIS融入中學地理教學的必要性

1.中學地理課程標準的要求

2003年4月，國家教育部修訂、頒布了《普通高中地理課程標準（實驗）》（以下簡稱《標準》），《標準》將普通高中地理課程劃分為3個必修模塊和7個選修模塊。必修模塊中的地理信息技術教學內容在必修模塊3中，專設了“地理信息技術的應用”標題。7個選修模塊由“宇宙與地球”“海洋地理”“旅游地理”“城鄉(xiāng)規(guī)劃”“自然災害與防治”“環(huán)境保護”和“地理信息技術應用”組成。《標準》正是看到了GIS在中學地理教學中的重要性，因此在《標準》中提出了對GIS的教學要求。

2.GIS自身的強大功能

GIS的基本功能是地理數據可視化，它將地理事物和現象的空間分布在地圖上最直觀地反映出來。隨著時代的發(fā)展，GIS與Internet、多媒體、虛擬現實技術的結合越來越緊密，這使得它對空間數據的表現力越強，將其引入中學地理教學必將提高教學效果。GIS采用層的概念組織管理空間數據與屬性數據。在實際教學中教師可通過點擊圖層的某一區(qū)域獲取其屬性信息，也可通過輸入某個屬性條件而了解其空間分布，即實現雙向地理查詢。通過展示GIS的空間分析功能，不僅讓學生對空間概念有了直觀的認識，同時提高他們分析問題、解決問題的能力，充分認識到地理信息系統作為決策工具的作用。

三、GIS在中學地理教學中的應用

1.自制教學用圖

由于傳統教學掛圖有時不能很好地反映教師所要講授的問題，且容易損壞。教師可利用GIS的強大制圖功能，自制地圖，突出教學主體，方便插入到多媒體課件中。

2.空間查詢

利用GIS可實現雙向查詢，如學習34個省級行政區(qū)時，為了方便學生記憶每個省級行政區(qū)的名稱、簡稱、位置、輪廓界線，可以逐個以動態(tài)閃爍的方式顯示，而且分別賦予相應的屬性，可以即時查詢每個行政單位的面積、人口、社會經濟情況等內容。同時，GIS的可視化增強了學生的感性認識，提高了學生的學習興趣。

隨著現代教育技術的高速發(fā)展，地理信息系統（GIS）作為地理學第三代語言的重要性不言而喻。在實際教學中要求教師熟練應用GIS解決實際問題的同時還要把這種能力傳授給學生，這給中學地理教師提出了新的挑戰(zhàn)和機遇。

參考文獻：

［1］鄔倫.地理信息系統：原理、方法和應用［M］.北京:科學出版社，2001.

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【關鍵詞】GIS；水利

1.GIS的基本概念與特征

（1）GIS被譽為地理科學的第三代語言——用數字形式來描述空間實體，地理信息系統處理，管理的對象是多種地理空間實體數據及其關系，包括空間定位數據，圖形數據，遙感圖像數據，屬性數據等，用于分析和處理在一定地理區(qū)域內分布的各種現象和過程，解決復雜的規(guī)劃，決策和管理問題。

通過上述的分析和定義可提出GIS的如下基本概念：GIS的物理外殼是計算機化的技術系統，它又由若干個相互關聯的子系統構成，如數據采集子系統，數據管理子系統，數據處理和分析子系統，圖像處理子系統，數據產品輸出子系統等，這些子系統的優(yōu)劣，結構直接影響著GIS的硬件平臺，功能，效率，數據處理的方式和產品輸出的類型。

（2）GIS的操作對象是空間數據，即點，線，面，體這類有三維要素的地理實體。空間數據的最根本特點是每一個數據都按統一的地理坐標進行編碼，實現對其定位，定性和定量的描述，這是GIS區(qū)別于其它類型信息系統的根本標志，也是其技術難點之所在。

（3）GIS的優(yōu)勢在于它的數據綜合，模擬與分析評價能力，可以得到常規(guī)方法或普通信息系統難以得到的重要信息，實現地理空間過程演化的模擬和預測。

（4）GIS與測繪學和地理學有著密切的關系。大地測量，工程測量，礦山測量，地籍測量，航空攝影遙感技術為GIS中的空間實體提供各種不同比例尺和精度的定位數。

（5）應用系統具有以下特征。1）AM/FM/GIS系統的主要功能是對PUI設施網絡管理和控制，側重于對線狀設施拓撲描述。2）地理圖形數據僅是系統中一種“恰當的，直觀的”背景輔助數據，即使沒有地理圖形數據，只需主體圖形數據的支持，系統就能照常運行。3）AM/FM/GIS系統往往需要在多個部門中墼是行維護和共享，因此數據要進行頻繁的非線性動態(tài)更新。系統根據PUI的專業(yè)應用規(guī)則，保證數據更新在整個系統中的一致性。因此，AM/FM/GIS應用對“協同工作環(huán)境”有較高的要求。

（6）城市PUI部門使用AM/FM/GIS技術的基本目的是提高決策及運行操作的響應速度，數據更新的實時性，操作響應的實時性是AM/FM/GIS應用軟件必須保證的基本技術要求。

（7）AM/FM/GIS系統應用對象千差萬別，因此AM/FM/GIS平臺必須具有良好的適用性和開放性。

2.GIS與測繪的關系

（1）GIS技術推動測繪的發(fā)展。測繪為GIS的數據采集和更新提供了豐富的數據源，但是常規(guī)的模擬方法是將測繪的結果表示在地形圖上，這樣就需要對地表圖進行數字化即矢量上，以便能更好地被GIS系統識別，加工和存儲。因此，隨著GIS的發(fā)展就要求測繪能及時地，快速地直接提供數字化形式的數據。這樣就促使常規(guī)的光學測量儀器向數字化測量儀器發(fā)展，導致了數字化測繪生產體系的建立，并推動GIS，全站式電子速測儀和數字攝影測量等技術的發(fā)展。

（2）測繪工程推動GIS的技術發(fā)展。自從20世紀50-60年代，解析測圖儀，機助測圖系統，全站式測量儀器將測量結果以數字的形式直接輸入電子計算機以為，為GIS系統的空間數據的采集和更新，創(chuàng)造了必要的條件基礎，世界上第一個GIS系統就是由加拿大政府測量機構完成的，從理論到實踐整整研究了十年，而后，建立了專門工作組從事數字測圖和GIS工作，并用GIS系統為測繪工作服務，可以說，測繪的發(fā)展，也推動了GIS的發(fā)展。

3.GIS在水利行業(yè)的推廣與應用

（1）GIS在防災減災方面的應用。1）防汛決策支持系統或信息管理平臺。在國家防汛指揮系統總體設計框架下，各流域或省，自治區(qū)，直轄市和防汛決策支持系統或防汛信息管理系統都GIS為平臺。GIS在這些系統中的主要作用有：空間數據管理，包括查詢，檢索，更新和維護，利用空間分析能力為防汛指揮決策提供輔助支持，為各類應用模型提供數據，優(yōu)化模型參數，預報預測，防汛信息及決策方案的可視化表達。2）災情評估。在災情評估中，GIS發(fā)揮的主要作用是：基礎背景數據的管理；空間和屬性數據查詢，檢索，統計和顯示的基礎；洪水演進的基礎平臺，災情數據的提取和分析；災情的可視化表達，輔助決策的工具。3）洪澇 災害風險分析與區(qū)別。采用GIS技術，是進行洪渾災害風險分析與區(qū)別的有效手段。GIS發(fā)揮的作用有：多源，多尺度數據的管理；空間數據的疊加與綜合處理，圖形處理的特殊功能。4）城市防洪。GIS在城市防洪中發(fā)揮的作用更多更大，目前比較突出的有：城市積水，退水的預報預測，現有排水設施信息的管理，排水設施的規(guī)劃與設計，城市綠地的面積與位置的規(guī)劃，暴雨時空特征分析，以街道為統計單元和以街區(qū)為空間單元的社會經濟數據空間展布，暴雨分布及積水街道分布的可視化顯示，分辯率，多層次，多源和更新頻繁的數據的存儲，維護和管理。

（2）GIS在水資源管理方面的應用。水利部門在地表水資源的空間分布和調配中采用GIS技術，此外還運用GIS研究地下水資源，在水資源信息管理系統中GIS發(fā)揮的作用大致有：歷史數據管理和實時數據的動態(tài)加載。信息的空間與屬性雙向查詢，時空統計，以多種方式直觀地可視化表達各類信息的空間分布及動態(tài)變化過程。區(qū)域水資源的空間分析，區(qū)域水資源管理模式區(qū)別，如地下水禁采與限采區(qū)劃，水環(huán)境區(qū)劃等。

（3）GIS在水環(huán)境和水土保持方面的應用。水利部門以GIS為開發(fā)平臺，全面收集，管理，存儲水環(huán)境信息，用直觀顯示，查詢，分析空間信息的方法來了解水環(huán)境狀態(tài)和背景，評價水環(huán)境質量，模擬水污染過程，為水資源開發(fā)，社會經濟持續(xù)發(fā)展提供信息技術支持。

（4）GIS在大型水利水電工程建設和管理的應用。在大型水利水電工程建設與管理中，除了利用GIS的功能，自動生成規(guī)劃所需的水利工程位置圖，土地利用圖，行政區(qū)劃圖，土地特性分類圖外，還大多發(fā)揮了GIS的分析和決策功能，如大型跨流域引水工程的選線和大型水利工程的選址以及環(huán)境效益評估。

4.面向未來測繪的GIS的發(fā)展前景

（1）GIS與GPS和RS的結合。GPS是一種利用衛(wèi)星定位技術的快速，實時確定任一地面目標點空間坐的系統，它與GIS的結合和來更新GIS的空間數據處理。RS是GIS重要的數據處理和數據更新的手段，這三者的結合是GIS發(fā)展的必然趨勢。（2）GIS與時間軸的結合。帶有時間坐標的GIS系統可以對一個系統，特別堅一個始終變化的系統進行動態(tài)跟蹤。而且對資源信息的動態(tài)變化進行預測和評價，為測量工作者提供更多的信息。（3）GIS向網絡化發(fā)展。由于空間某一點是很多信息的集合，這對于研究人員和測繪工作來說，了解更多的信息是一件非常困難的事情，這就要求GIS系統向網絡化發(fā)展，以便實現資源共享，滿足不同測量工作者的需求。

5.結束語

GIS的發(fā)展，必將是面向不同層次的測量工作者更易于學習和應用的系統。而且必須將促進測繪事業(yè)的發(fā)展，適合未來數字測繪事業(yè)的發(fā)展需要。

【參考文獻】

[1]閆正等.城市地理信息系統標準化指南[M].北京：科學出版社，2005.

篇10

關鍵詞：虛擬場景 三維可視化 ArcGIS

中圖分類號：P208 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）05（a）-0029-02

在三維圖形世界中，可視化技術可以直接操作具有形體的信息，直接和計算機交流。該技術以一種直覺且自然的途徑統一了人和機器的力量，這無疑促進了人們工作效率的極大提高。利用具有仿真、三維的且具有實時交互功能的可視化技術，人們可以用以前無法想象的手段在三維圖形世界中充分展示自己的創(chuàng)造性或信息獲取。三維可視化軟件大都依賴于計算機圖形學和可視化技術的發(fā)展，美國Skyline軟件，美國ERDAS公司的IMAGINE Virtual GIS，國內靈圖的VRMap等，是比較專業(yè)的三維可視化系統軟件或平臺。由于建筑物三維景觀模型能夠對區(qū)域建筑環(huán)境進行再現，在計算機屏幕上，不僅可以看到生動、逼真的建筑模型，而且還可以實現漫游、量測、查詢等一系列操作，在建筑領域的GIS中有重要意義[1]。它給我們的體驗更逼真，為人們因種種原因不能或不方便直接觀察宏觀世界以及微觀世界的運動變化規(guī)律，提供了很大的便利和觀察的可能。該論文旨在建立某區(qū)域的建筑群的三維虛擬景觀模型，實現全方位展示該區(qū)域的整體形態(tài)和主要功能區(qū)細部特征，使公眾僅僅通過飛行瀏覽和鼠標點擊即可“身臨其境”地了解該區(qū)域的概貌和其中感興趣的各方面相關介紹信息，同時提供有價值的咨詢信息和全數字實體模型。

1 該研究的相關理論

1.1 可視化

利用計算機圖形學、地圖學和圖像處理技術，把數據轉換成圖像或圖形，通過屏幕顯示，并進行交互處理的理論、技術和方法，就叫可視化（Visualization）[2]。其本意是使事物被視覺所感知。它把數據或符號變成幾何圖形，便于研究人員對其模擬和計算過程進行觀察。該技術向用戶提供靈活、有效使用信息的手段和方法，從而以多形式、多視角、多層次、綜合地表現空間環(huán)境信息，具有信息表達形象化、直觀化，操作簡單便利等，以便推廣應用該系統。可視化在地理信息系統中主要有地理信息的可視化表示、地圖數據的可視化表示、空間分析結果的可視化表示。

1.2 TIN

利用不規(guī)則三角形面片構造地質模型的方法即T IN。廣義來講，T IN表面法是所有基于三角形面片構造地質模型方法的統稱，可用Delaunay三角剖分。以某種相對合理的方法把某一區(qū)域中隨機分布點聯系起來，建立較為完美形態(tài)和完善功能的三角形網絡，這就是T IN表面法的特點。

2 數據源與數據庫

2.1 輸入數據

該文使用的核心數據源是某區(qū)域的CAD平面圖，包括道路、操場、綠地、主體建筑物分布等信息。先把AutoCAD的平面圖導入ArcMap里，選擇合適的投影（這里以Beijing_1954_GK_Zone_19N為投影），按照原來的坐標進行配準，然后在分析系統需求的基礎上，通過合理的取舍，運用ArcGIS的AreCatalog模塊[3-4]新建相應的點、線、面等圖層并設置好投影，再用ArcMap軟件將柵格圖的各個地理要素數字化，得到新的該區(qū)域的二維矢量數據。經過綜合取舍建立了16個圖層，如圖1所示。數字化后的矢量結果圖如圖2所示。

實體屬性數據的輸入一般可根據實際情況，采集、整理地物相關屬性數據。錄入屬性數據時，特別要注意的是點高程的錄入，高程點的分布用地統計分析Geostatistical Analyst工具分析之后，必須要接近正態(tài)分布。由于數字高程模型（如TIN等）是依據點的高程建立的，所以點的高程直接影響到模型的變化。本文通過對系統的需求進行分析，將該區(qū)域空間數據按其空間特征細分為點、線、面等實體類型，把與地理空間有關的對象抽象為建筑物，道路、植被，水系等通用概念。Geodatabase的設計完成后，利用ArcCatalog開始建立數據庫。

2.2 TIN模型的建立

通常從多種矢量數據源中進行TIN模型[5-6]的創(chuàng)建，創(chuàng)建TIN的數據源可用點、線與多邊形作為要素。創(chuàng)建TIN的操作如下：（1）對創(chuàng)建TIN所要使用的要素圖層進行選擇；（2）選擇、合成要素；（3）設置輸出路徑及名稱。

2.3 紋理貼圖的貼圖采集和處理

在貼圖處理三維可視化中的地物時，主要用到的紋理數據包括建筑物的頂面、側面、草地、操場、圍墻、樹木、路燈及雕塑等紋理[7]。三維空間對象建模用真實影像數據，這樣三維可視化的逼真度可大大提高，用戶實時漫游時身臨其境的感覺也大大增強了。三維建模中所需的紋理貼圖數據獲取的方法主要有使用掃描儀掃描已有地物的圖片、搜集可用的紋理圖片、人工制作和地面攝影等。如圖2-1所示為紋理處理流程圖。

3 建筑群可視化模擬的實現與操作

3.1 數字建筑群的建立