地理信息智能化处理

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

1.1智能空间信息处理ISIP智能空间信息处理(ISIP)智能空间信息处理 (Intelligent Spatial Information Processing, ISIP)是地球空间信息科学(GeoSpatial Information Science, Geomatics)与人工智能(Artificial Intelligence, AI)的交叉与融合，属于遥感科学 (remote sensing science)、信息科学 (information science)、认知科学 (cognitive science)等学科的交叉，代表了地球空间信息科学的重要发展方向。4

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

地球空间信息科学(Geomatics)地球空间信息科学是以全球定位系统(Global Positioning System, GPS)、地理信息系统(Geographical Information System, GIS)、遥感(Remote Sensing, RS)等空间信息技术为主要内容，并以计算机技术和通讯技术为主要技术支撑，用于采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用与地球和空间分布有关数据的一门综合和集成的信息科学和技术(李德仁, 1999)。

人工智能(AI)人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动(蔡自兴,徐光祐, 2003)。5

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

智能空间信息处理(ISIP)的基本概念信息处理(Information Processing, IP):通常指按不同要求，用计算机对数据进行加工(归纳、整理、分类、统计、转化等)得出有用的结果的过程。

智能信息处理(Intelligent Information Processing, IIP):为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。智能信息处理是计算机科学中的前言交叉学科(史忠植, 2009)。6

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

智能空间信息处理(ISIP)的基本概念空间信息处理(Spatial Information Processing, SIP):空间信息处理从严格意义上讲，并不仅指空间信息的计算机处理，测绘科学、地理科学都是以处理空间信息为主要研究任务的学科。随着计算机技术的飞速发展，现在所讲的空间信息处理大多是指空间信息的计算机处理(郭仁忠, 1992)。智能空间信息处理(Intelligent Spatial Information Processing, ISIP):智能空间信息处理是指利用人工智能的理论和方法，利用计算智能方法，如神经计算、模糊计算、进化计算等方法实现空间信息的智能化处理，属于地球空间信息科学与人工智能的交叉与融合 (秦昆, 2009)。 7

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

1.2空间信息处理(SIP)空间信息处理主要是指空间信息的计算机处理，是地球空间信息科学的重要内容，其核心技术是以遥感(Remote Sensing, RS)、地理信息系统(Geographical Information System, GIS)和全球定位系统(Global Positioning System, GPS)为代表的“3S”技术及其信息处理方法。空间信息处理包括： RS信

息处理、 GIS信息处理、GPS信息处理三个方面。

遥感

GIS

GPS

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遥感(RS)信息处理遥感图像的几何处理遥感图像的辐射处理遥感图像判读遥感图像自动识别分类

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遥感图像的几何处理遥感图像在应用之前，必须将其投影到所需要的地理坐标系中。遥感图像的几何处理包括粗加工处理和精加工处理两个层次。粗加工处理也称为粗纠正，它仅做系统误差改正。精纠正是指消除遥感图像中的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像的过程。

几何校正

原始影像

纠正后影像 10

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遥感图像的辐射处理遥感图像成像过程复杂，传感器接收到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的。传感器输出的能量包含了太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能等所引起的各种失真，这些失真不是地面目标本身的辐射，因此对图像的使用和理解造成影响，必须加以校正和消除。辐射处理包括辐射定标、辐射校正、遥感图像增强、遥感图像平滑、遥感图像锐化等内容。

遥感图像增强 11

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

遥感图像判读“判读”是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出感兴趣信息的过程。传统的方法是采用目视判读，是一种人工提取信息的方法，使用眼睛目视观察，借助一些光学仪器或在计算机显示屏幕上，凭借判读经验、专业知识和相关资料，通过人脑的分析、推理和判断，提取有用信息。

遥感影像判读野外核查结果样图

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遥感图像自动识别分类遥感图像的计算机自动识别分类是模式识别技术在遥感技术领域的具体应用。遥感图像的计算机分类就是利用计算机对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的识别和分类，从而达到识别图像信息中相应的实际地物，提取所需地物信息的目的。遥感图像自动识别分类的常用方法包括：最大似然法、支持向量机分类法、神经网络分类法和高斯混合模型分类法等。

最大似然法

支持向量机法

13神经网络法

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

地理信息系统(GIS)信息处理栅格数据的信息处理矢量数据的信息处理三维数据的信息处理属性数据的信息处理时空数据的信息处理地理信息的可视化处理14

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

栅格数据的信息处理栅格数据结构采用二维数字矩阵作为数据分析的数学基础，具有自动分析处理较简单、分析处理模式化强等特征。主要方法包括聚类聚合分析、多层面信息复合叠置分析、窗口分析及追踪分析等。

聚类分析15

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矢量数据的信息处理矢量数据一般不存在模式化的分析处理方法，而表现为处理方法的多样性和复杂性。主要方法包括包

含分析、缓冲区分析、叠置分析、网络分析等。

缓冲区分析叠置分析16

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三维数据的信息处理随着二维GIS向三维和更高维方向的发展，三维GIS数据的信息处理越来越重要。三维GIS数据处理除了对空间对象的x, y坐标进行分析外，更重要的是对三维坐标z坐标地分析和处理。主要方法包括表面积计算、体积计算、坡度计算、坡向计算、剖面分析、可视性分析和水文分析等。

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属性数据的信息处理属性数据是空间对象的描述性信息，对空间对象的属性信息进行统计分析是GIS信息处理的重要内容。主要方法包括：空间数据的量算(质心量算、长度量算、面积量算、形状量算等)、空间数据内插、空间信息分类 (主成分分析、层次分析、聚类分析)、空间统计分析(地统计分析)等。

地统计分析18

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

时空数据的信息处理在传统的静态GIS (Static GIS,SGIS)的基础上，考虑时间维，同时处理空间维和时间维，构成时态GIS (Temporal GIS, TGIS)。时空数据的信息处理是指利用多种时空数据模型，如空间时间立方体模型、序列快照模型、基图修正模型、空间时间组合体模型等分析和处理随时间变化的空间现象，从而对空间对象的时变特性进行分析和处理。

6月

10月

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地理信息的可视化处理将地理信息系统产品以某种用户需要的、可理解的形式进行可视化的表达和输出。包括提供多种地理信息系统产品输出，如普通地图、专题地图、影像地图、统计报表、决策方案、三维数字模型、三维地图以及虚拟现实与仿真模拟演示等。

专题地图

三维地图及虚拟现实

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全球定位系统(GPS)信息处理数据预处理基线向量的解算 GPS网平差

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地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

数据预处理对数据进行平滑滤波检验、剔除粗差；统一数据文件格式，并将各类数据文件转换成标准化文件(如GPS卫星轨道方程的标准化、卫星时钟钟差标准化、观测值文件标准化等);找出整周跳变点并修复观测值；对观测值进行各种模型改正。

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地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

基线向量的解算基线解算一般采用差分观测值，较为常用的差分观测值为双差观测值，即由两个测站的原始观测值分别在测站和卫星间求差后所得到的观测值。在进行基线解算时，双差观测值中电离层延迟和对流层延迟一般已消除。基线解算的过程实际上主要是一个平差过程。23

地理信息系统经过近半个世纪的发展, 已从传统的空间数据管理系统发展成为空间数据分析系统, 并将最终向空间决策支持系统过渡, 实现空间数据管理向空间思维的转变。在这个转变的过程中,智能化的信息处理方法必将扮演决定性的作用。地理信息智能化处理已成为GIS 建设必须解决的问题, 也是GIS 发展的必然方向。在地理信息处理中采用人工智能技术, 发展智能GIS 或者专家GIS, 是解决复杂地学问题的重要途径。

GPS网平差GPS控制网是由相对定位所求得的基线向量而构成的空间基线向量网，在GPS网的数据处理过程中，基线解算所得到的基线向量仅能确定GPS网的几何形状，但却无法提供最终确定网中点的绝对坐标所必需的绝对位置基准。在GPS控制网的平差中，是以基线向量及协方差为基本观测量

的。通常采用三维无约束平差、约束平差两种平差模型。各类型的平差具有各自不同的功能，必须分阶段采用不同类型的网平差方法。24

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