空间与属性集成的专题地理数据综合模型与方法研究

As the penetration of GIS into various fields, a mount of thematic geographic information systems which aimed at industry application are emergence. The thematic geographic data which contains rich attribute information is always changing fast and highly command on keeping data "fresh". Because of these characteristics, the thematic geographic data analyzing and decision making from different granularities call higher request on its multiscale representation. In order to solve this problem, this project on the basis of basic geographic data generalization method to establish the generalization model of thematic geographic data which combine spatial information with attribute information by leverage the methods of GIS data uncertainty theory, dominance-based rough sets theory and multivariate statistics theory. The procedure includes construct the harmonization mechanism of spatial and semantic scales transformation, design integration method of spatial information and attribute information, propose the importance degree evaluation and proximity calculation of thematic geographic objects, realize the selection and simplification of the objects, improve the generalization quality assessment method. The study will contribute to the generalization automaticity of thematic geographic data, as well as the development of generalization theory and method, and it has very important theoretic and practical value for the further application of thematic GIS.

随着GIS的应用向各领域渗透，面向行业应用的专题地理信息系统大量涌现，专题地理数据具有变化快、现势性要求高、属性信息丰富等特点，从不同层次进行分析决策对数据的多尺度表达提出了更高的要求。本项目在基础地理数据综合的研究基础上，针对专题地理数据的多尺度表达问题，利用GIS数据的不确定性理论、优势粗集理论及多元统计理论的相关方法，建立空间信息与属性信息集成的专题地理数据综合模型与方法。该方法主要包括：构建空间尺度变换与语义尺度变换的协调机制，设计空间信息及属性信息的集成方式，提出专题地理目标重要性的评价方法、目标间邻近度的计算方法，实现专题地理目标的选取及概括，完善专题地理数据综合的质量评估方法。该研究将有助于提高专题地理数据综合的自动化程度，进一步发展专题地理数据综合的理论与方法，对专题GIS的深化应用具有重要的理论与实际应用价值。

随着GIS应用向各领域渗透，面向行业应用的专题地理信息系统大量涌现，专题地理数据具有变化快、现势性要求高、属性信息丰富等特点。同时，从不同层次进行分析决策对空间数据的多尺度表达提出了更高的要求。. 本项目在基础地理数据综合研究的基础上，开展对地理数据空间信息和属性信息的提取、集成及综合模型与方法的研究。主要包括专题地理信息的提取和描述、专题地理数据的多尺度表达方法、利用不确定性理论（优势粗集理论及多元统计理论的相关方法）对GIS数据的分析处理，设计空间信息及属性信息的集成方式、目标重要性评价方法，最终建立顾及专题信息的空间目标选取及概括模型及其实现方法。.本项目在科研合作团队的努力下，首先在专题地图信息提取和描述方法上，建立了等高线簇中所蕴含的地形结构信息的提取和双要素协同的汇水区域提取，并对专题地图分级分类的最优分割算法进行了改进。其次，在空间信息和属性信息集成上，研究了利用重力模型建立初始比例尺下不同要素之间相关性的评价模型，在此基础上实现了GIS目标的惯性选取方法。同时，探讨了不同类型的空间要素综合模型与方法，分别提出利用凸壳内缩结构对多密度离散点群的边界进行检测、利用邻四点法对大比例尺地图综合中建筑物多边形化简、对视觉邻近多边形的缝合方法及基于挖填方分析的DEM精度评价模型。第三，在专题地理目标的选取和概括上，探讨对专题综合空间要素不一致与冲突问题的解决方法，并通过引入人工智能思想，提出了基于多Agent要素协同的知识规则与冲突自处理的新方法，随后以专题地理信息中离散居民地和城市路网为研究目标，开展了一系列自动选取和重要性评价的综合模型、算子研究。. 项目已发表研究论文19篇，其中SCI检索1篇，EI检索6篇。培养博士研究生2人，培养硕士研究生6人（毕业2人）。本项目成果将有助于提高专题地理数据综合的自动化程度，同时也推动专题地理数据应用的发展。