多尺度空间场景相似性查询及其松弛化反馈机制研究

Researching on theory and methods of spatial-scenes similarity query processing integrating spatial cognition have very important theoretical applied worthiness for satisfing the needs of intellectualized spatial information retrieval in future.To fulfill the query on spatial data which constrained by complicated multi-scale scenes,this project is using the spatial scenes instead of standard query languages when comes to query; introducing the characteristic matrix to formally describe the independent typical scenes of spatial scenes;using the method of independent component analysis to classify the typical scenes and extract the base of independent relations from them;processing the space semantics understanding and similarity measurement in spatial scenes; and establishing the similarity measuring model for spatial scenes in changing scales with the stable spatial references; extending the traditional spatial indexes to support the similarity query on spatial scenes, and relaxing the similarity binding indicator by evaluation of user participation in the query results, approaching the subjective intention of user query,improving the efficient of querying and the degree of intelligence.This project belongs to the cross-over study of GIS and artificial intelligence,highlighting the human spatial cognition role in spatial information query processing,extending and enriching the existing query ways on spatial data, the study of this project will provide the models and methodological support for content-based query technologies on spatial information.

研究融合空间认知的空间场景相似性查询理论与方法，对满足未来智能化空间信息检索需求具有重要的理论和应用价值。针对多尺度复杂场景约束下的空间信息查询，本项目在查询方式上采用空间场景代替标准化的查询语言；引入特征矩阵对空间场景的独立特征场景进行形式化描述；利用独立成分分析方法对特征场景进行分类，提取特征场景的独立关系基；从空间场景中进行空间语义理解和相似性度量，借助场景中稳定的空间参照建立尺度变化时空间场景相似性度量模型；对传统的空间索引进行扩展以支持空间场景相似性查询，通过用户参与查询结果的评价对相似性约束指标进行松弛化修正，逼近用户查询的主观意图，提高查询效率和智能化程度。本项目属于GIS 与人工智能的交叉研究，突出人的空间认知在空间信息查询中的作用，对现有空间信息查询模式进行拓展和丰富，其研究将为基于内容的空间信息查询技术的发展提供模型支持和方法支撑。

在人们的衣食住行等日常生活中，大约有70%-80%的数据都与空间位置相关，大量空间信息的存在使得信息查询和综合成为目前地理信息系统的基本组成部分。现阶段对空间信息的查询方式仍停留在面向专业人员层面，要求用户掌握特定的空间查询语言，强迫用户将头脑中形成的空间查询条件翻译成相应的查询模式，忽略了空间信息中实体的几何及其空间关系信息，缺乏支持实体之间相互关系等约束条件的复杂场景下的空间信息查询模式，难以满足人们对的空间信息检索的多样化需求。本项目针对多尺度复杂场景约束下的空间信息查询，在查询方式上采用空间场景代替标准化的查询语言；引入特征矩阵对空间场景的独立特征场景进行形式化描述；利用独立成分分析方法对特征场景进行分类，提取特征场景的独立关系基；从空间场景中进行空间语义理解和相似性度量，借助场景中稳定的空间参照建立尺度变化时空间场景相似性度量模型；对传统的空间索引进行扩展以支持空间场景相似性查询，通过用户参与查询结果的评价对相似性约束指标进行松弛化修正，逼近用户查询的主观意图，提高查询效率和智能化程度。本项目属于GIS 与人工智能的交叉研究，突出人的空间认知在空间信息查询中的作用，对现有的空间信息查询模式进行拓展和丰富，其研究为基于内容的空间信息查询技术的发展提供了模型支持和方法支撑，对满足未来智能化空间信息检索需求具有重要的理论和应用价值。