谭超专题二：地球空间信息机理的研究进展

1、专题二：地球空间信息机理的研究进展 - 空间关系 地球信息科学是一门新兴学科,在形成过程中,长期以地球信息技术研究为主,近年来地球信息工程领域的研究日渐突出,地球信息理论领域的研究较薄弱。目前,在地球信息转变机理、地球空间认知、地球信息的表达、地球信息的不确定性、地球空间关系、地球空间尺度以及地球信息共享中的标准、规范和立法等方面已形成一些亟待深入研究的前沿问题。下面就地球空间信息机理的各个方面进行简要说明：1、 空间关系 1、空间关系的内涵2002年，曹菡提出空间关系是指空间实体之间的一些具有空间特性的关系，它反映了实体内部或实体与实体之间的空间存在关系。主要由空间实体的两个几何特征位置和形

2、状所决定1。2003年，俞士汶提出空间关系是空间目标相互作用的结果2。在前人研究的基础上，提出了一种顾及0维、1维、2维空间目标的空间关系语义描述方法3。2004年，付强认为空间关系是由地理空间对象的几何特征而引起的并与地理空间对象的空间特性有关的关系，即空间关系是地理空间实体之间存在的并且具有一些空间特征的关系4。2006年，杜世宏提出空间关系可以是由空间现象引起的集合特征（空间现象的地理位置与形状）引起的空间关系，如距离、方位、连通性、相似性等，也可以是由空间现象的几何特征和非几何特征（包括度量属性，如高程值、坡度值、气温值等；名称属性，如地名、物体名称）共同引起的空间关系，如空间分布现象

3、的统计相关、空间自相关、空间相互作用、空间依赖等，还一种是完全由空间现象的非几何属性所导致的空间关系5。 2009年，张克定6认为空间关系并不是存在于客观世界的自然之物，而是人类的主观识解使然。这说明，事物是客观存在的，但事物之间的空间关系( 包括其他关系) 则是人通过观察、感知、识解而赋予事物的。2009年，李松提出空间关系是指地理实体之间存在的一些具有空间特性的关系，如拓扑关系、方向关系和距离关系等，是空间数据组织、查询、分析和推理的基础7。2012年，马雷雷提出空间关系是空间信息的重要特征之一，是地理信息系统中空间数据组织、查询、分析和推理的基础，它贯穿与地理信息系统的表达、生产、分析、

4、管理、决策和应用等各个阶段8。 2、空间关系研究内容空间关系的研究主要集中在空间关系认知、空间关系表达、空间关系推理、空间关系分析处理和空间关系应用等方面。有两个截然不同而又相互补充的观点：一个从数学角度研究空间关系，另一个从语言和认知的角度研究空间hi按关系。数学观从数学的角度出发，严密的定义了空间关系定义模型及其推理，如时空关系的代数表达模型；而语言和认知观点则主要从人类语言的角度出发，认知和描述空间关系，探讨如何建立一个有好而自然的人机接口，如自然语言空间关系。（1）空间关系认知：主要是研究空间关系与人们认知之间的关系。认知对空间关系的影响表现在对空间关系概念划分的影响、自然语言空间关系

5、的特征和表现等方面。（2）空间关系表达：主要目的是建立空间对象与所对应的空间关系之间的映射。通过该映射, 任意空间对象间的空间关系都可以用一个词语或句子来表达。这是一个多对一的映射,即一对空间对象只能用一个关系来描述。不同的空间关系可以采用不同的方法, 但映射的结果必须与认知概念接近, 还必须考虑到空间关系的形式化和可推理等特征。（3）空间关系推理：空间关系推理是空间关系应用的一个重要方面, 是继空间关系表达后的另一个研究热点。空间关系推理可以分为定量推理和定性推理。定性推理在一定程度上比定量方法更接近认知, 更容易让人们接受, 因而成为空间推理的主要方法。空间关系推理是建在空间关系表达基础上

6、的, 推理输入、过程和结果都受空间关系表达的影响, 因而不同的空间表达方法有不同的推理方法和结果。2009年李松提出空间关系的研究可分为空间关系的语义问题、空间关系描述、空间关系表达、空间关系推理和基于空间关系的查询分析等。 3、空间关系类型 空间关系表达了空间数据之间的一种约束，其中距离关系对空间数据的约束最为强烈，而方向关系次之，拓扑关系最弱。通常，距离关系属于定量关系，拓扑与方向关系则属于定性关系，但是定性关系与定性关系不是绝对的，而是可以相互转化的，在分析复杂的空间关系时，定性的方法和定来那个的方法往往需要联合使用。（1）1991年，Egenhofer9等人提出可以将空间关系分为如下几

7、种类型：拓扑关系：表示临近和关联程度，例如地理实体（行政区划）之间的邻接、相离、包含、相交等关系；方向关系：例如东、西、南、北、东南、西南、西北、东北、上、下、左、右等；顺序关系：例如在.之内、在.之外、在.中间；距离关系：表示地理空间目标要素间的关系(依据某种度量)例如地理空间目标之间的距离远近、亲疏程度等；模糊关系：例如接近、贴近、疏远等。（2）1992年，王家耀院士王家耀等.普通地图制图综合原理M.北京：测绘出版社，1992.提出传统的空间关系主要包含拓扑关系、方位关系和度量关系三种关系类型。拓扑关系：拓扑变换后始终保持不变的空间关系，例如相交、相邻、相离、包含于、包含、内切等；方位关系

8、：主要指空间几何对象在空间中的顺序，东、西、南、北、前、后、左、右等；度量关系：即传统意义上的度量关系，是指能利用某种具体尺度描述地理空间对象的度量关系。（3）2006年，杜世宏等人认为空间关系是指由空间对象的几何特征性引起的空间关系，主要包括距离关系、方位关系、拓扑关系和空间关系相似性等空间关系极其应用。（4）2009年，李松认为拓扑关系是指在拓扑变换下的拓扑不变量，即在拓扑变换（旋转、平移、缩放等）下保持不变的空间关系；空间方向关系是在一定的参考框架下，以一个空间对象目标到另一个空间对象目标的指向。因而，空间方向关系的定义必须包含三个要素：参考框架、参考目标和源目标；距离关系是度量关系的一

9、个主要方面，它是指用度量空间中的某种度量尺度来描述目标之间的关系，如目标间距离、远近等。在距离关系方面，目前的研究热点主要集中在空间数据的空间查询放面。 4、空间关系的特征 空间关系受空间对象、空间数据组织、空间认知等影响, 具有尺度、认知、层次、不确定性、形式化等几个特征。 （1）空间关系的尺度特征 空间关系研究的主体是空间对象之间的各种关系, 而空间对象是具有尺度特征的, 因而空间关系也具有尺度特征。 （2）空间关系的认知特征 空间关系是人类对地理现象或环境的认知概念在 GIS 中的直接反映, 因此与人类的认知密切相关。GIS 是一个辅助人类进行决策的工具, 要达到这一目标, GIS 必须

10、能够接受人类对地理现象或环境的认知和表达, 能正确理解用户输入的概念, 并且能把处理的结果按照符合认知要求的形式输出。（3）空间关系的层次特征空间关系的层次特征表现在两个方面, 一个是由空间关系语义引起的层次性; 另一个是由空间对象的层次性引起的。空间关系的语义层次主要体现在语义分辨率上。空间对象的层次性可以是自然形成的( 如交通网层次树、水系层次树等) , 也可以是经过分类和聚类形成的( 聚类和分类算法形成的各个类别和聚类之间的层次关系) 。 （4）空间关系的不确定性特征 空间关系的不确定性表现出了空间关系的复杂性, 是现实世界中地理现象或环境复杂性在 GIS 中的具体表现。空间方向关系的不

11、确定性可以由下面的几个因素引起: A 、人们的认知所具有的不确定性。不同的人对方向关系有不同的理解, 特别是人对空间关系的认识是具有模糊性的。 B、空间数据具有的不确定性导致空间关系是不确定的。 C、 空间关系在分析处理及应用中也会具有不确定性, 如数据集模糊匹配等。这种不确定性是对不确定性数据进行分析所需要的, 也可能是由分析处理过程本身所决定的。 （5）空间关系的时间特征 有些空间对象的空间位置和范围是随着时间变化的, 如地块的分割、合并, 火灾区域的蔓延, 鱼群的迁移等, 这种随时间变化的对象称为时空对象。（6）空间关系是形式化的、可推理的 一个空间关系表达模型必须是形式化的, 以方便在

12、空间数据库中进行空间关系查询;它必须是可推理的, 以方便能够从已知的关系推理出未知的关系; 它必须是可比较的, 以能够对空间关系进行比较, 定义空间关系之间的相似性。这是一个空间关系表达和推理模型所具备的基本特征。 5、空间关系应用空间关系可以在一定程度上对地理现象及其环境间的关系进行描述, 因而在空间数据库及空间数据理解中有着重要应用, 其应用范围主要包括以下几个方面：（1） 空间查询语言 查询语言是一种从空间数据库中检索数据的有力工具, 而空间数据检索是空间数据管理、提取、显示、分析等GIS 功能的基础。然而, 传统关系数据库的结构化查询语言( SQL) 不能处理空间数据, 因此设计和实施

13、空间查询语言是非常必要的。由于空间数据的特殊性, 空间查询语言的设计和实施比传统数据查询语言复杂得多。已经提出的空间查询语言有结构化空间查询语言、自然空间查询语言、可视化空间查询语言以及基于草图的空间查询语言等。（2）空间数据检索空间查询语言只是一个用户和GIS 进行交流的接口规范,真正的数据检索策略和方法是非常复杂的, 包括数据组织结构、空间关系匹配与空间数据搜索策略等。Papadias描述了用于一维间隔关系表达的一个二进制串编码及其相似性度量,并把编码扩展到了多粒度和多维空间, 用于表达空间对象的空间关系10。在此基础上研究了基于时空关系的对象检索、空间并查询、结构查询、对象时间序列的动态

14、查询等问题。（3） 在空间数据挖掘中的应用 空间数据挖掘是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系没有明显存在于空间数据库中的其他模式11。空间关系在数据挖掘中可以用来表达挖掘到的知识和规则, 以及用于提取与挖掘任务相关的数据和简化挖掘算法等。（4）在空间场景相似性评价中应用空间场景的相似性包含了场景几何结构相似性及语义相似性。空间关系用来捕获空间对象分布,通过多分辨率模型, 允许从不同尺度和不同层次分析拓扑、方向和距离关系, 从而度量空间结构相似性, 而语义相似性通过特征类的语义网来评价12。一个复杂空间场景中的多个不同类型对象间存在多类型和多层次空间关系。这些复杂关系可用基本的拓扑、方向和距

15、离关系的组合来描述, 因而场景相似性用拓扑、方向、距离相似性的组合来度量。 6、空间关系的研究现状与展望空间关系理论的研究与发展正日益受到空间数据库、地理信息系统(GIS)、人工智能和计算机视觉等相关领域研究者的重视。空间关系的表示和分类对于在空间数据库中进行空间检索、空间定位、空间存储以及空间推理等都是非常重要的。国内外学者对空间关系的研究主要集中在拓扑关系、方向关系和距离关系等方面，取得了一系列的研究成果，为空间数据的组织、查询、分析和推理奠定了坚实的基础。 但是在研究内容和范围上仍需进一步发展。这是因为, 一方面, GIS 本身的理论、技术和需求使得空间关系向多维、不确定性和多层次空间关

16、系描述与推理方向发展; 另一方面, 尽管空间关系在 GIS 领域得到了最充分的发展, 但是其他一些学科, 如智能机器人、计算机视觉和图像理解、遥感图像智能解译等领域也越来越重视空间关系的作用。在空间关系的研究和发展中, 需要进一步研究以下几个方面： （1）三维空间关系。现实世界是一个三维模型,而现有的 GIS 中所存储的数据和提供分析功能基本上都是二维的, 对三维数据的建模和分析很有限。同样, 对空间关系的研究也是集中在二维方面, 对三维空间关系的研究远远不够, 特别是三维目标间方向关系和邻近关系的认知和描述。(2) 不确定空间关系。由于现实世界中的很多现象复杂多变, 受数据采集方式、人们的认

17、识以及GIS 中描述方式的影响, GIS 所描述的空间关系与真实目标间以及与人们认知中的空间关系间总存在差异, 即空间关系是不确定的, 如何描述和处理不确定空间关系, 特别是把不确定空间关系应用到 GIS的空间分析等应用中是一个新的研究方向。 (3) 复杂目标间的多层次空间关系推理。目前空间关系的研究主要集中在简单目标和 2 个对象间空间关系的描述和推理问题。而缺乏对复杂目标( 多个简单目标组成的复杂目标) 空间关系描述和推理的研究。复杂目标间的空间关系是多层次的, 包括简单对象与简单对象、复杂对象与简单对象、复杂对象间的空间关系, 这种多层次空间关系的描述、推理和传递机制, 都需要进一步研究

18、。 (4) 遥感图像空间关系的抽取、描述与推理。目标空间关系的描述和推理主要是基于矢量目标的,很少研究栅格目标间的空间关系。图像目标间也存在同样的空间关系, 对于图像理解和语义描述是非常重要的。但是, GIS 中矢量目标是已存在的, 而遥感图像中的栅格目标及其空间关系需要抽取才能获得。因此如何把矢量目标间的空间关系描述和推理应用于图像目标, 如何从图像上抽取和管理大量目标间的空间关系, 如何在遥感图像匹配、检索和识别中的应用也是一个难题。 (5) 空间关系的应用。目前对空间关系的研究主要集中在基础理论方面, 应用方面的研究则集中在空间查询语言方面。空间关系是对目标及其所处的环境间依赖关系的一种

19、语义和关系建模, 因而还有更重要的应用需要进行研究和试验。如空间关系在矢量数据和遥感图像的匹配、遥感图像和遥感图像的匹配、矢量与矢量的匹配, 以及在遥感图像识别、检索、配准等领域具有更广泛的应用。基于空间关系的匹配与已有匹配方法在效果和效率的差异、优略及其改进都有待进一步研究。2、 基准 1、基准的定义1999年，李德仁提出地球空间信息基准是确定一切地球空间信息几何形态和时空分布的基础 。到了2012年，崔铁军又提出地球空间信息基准就是一组用于描述其他量的量，是确定一切地球空间信息几何形态和时空分布的基础。铁铁军在李德仁院士的基础上又增加了地球空间信息基准就是一组用于描述其他量的量这一信息。

20、2、基准的内容李德仁院士在1999年提出的定义中提到地球空间信息的基准包括几何基准、物理基准和时间基准。随着时间的发展，崔铁军提出其内容包括国家统一的大地空间坐标基准、高程基准、深度基准和重力基准等。下面就崔铁军提出的内容进行简要说明： （1）大地空间坐标基准：大地空间坐标基准规定了大地测量起算基准的定义及其相应的大地测量常数。 北京54坐标系为参心大地坐标系，大地上的一点可用经度L54、纬度M54和大地高H54定位，是以克拉索夫斯基椭球为基础，经局部平差后产生的坐标系。 西安80坐标系采用1975年IUGG大会推荐的一组数据,大地原点设在我国中部的陕西省泾阳县永乐镇，经过整体平差的坐标系。

21、2000中国大地坐标系，又称之为2000国家大地坐标系,是我国新一代大地坐标系, 自2008年7月1日起，中国全面启用2000国家大地坐标系。 （2）高程基准：高程基准定义了陆地上高程测量的起算点，这个固定点称为水准原点。 1956年黄海高程基准：利用19501956年青岛验潮站平均海面高度计算出国家水准原点高出黄海平均海面72.289m，从而建立了1956年黄海高程基准。缺点：验潮资料和精密水准测量少等多种原因，致使该基准问题较多。 1985国家高程基准：采用青岛水准原点和根据青岛验潮站1952年到1979年的验潮数据确定的黄海平均海水面所定义的高程基准。其水准原点起算高程为72.260m。

22、1985年国家高程基准已于1987年5月开始启用，1956年黄海高程系同时废止。 （3）深度基准：通常取在当地平均海水面以下深度的位置，因为不同海水面的平均海面不同，所以深度基准对于海水面的偏差因地而异。深度基准面通常取在当地多年平均海面下深度为L的位置。 （4）重力基准：就是标定一个国家或地区的重力值标准。 1957年国家重力基本网：中国于19561957年建立了全国范围的第一个国家重力基准，称为1957年国家重力基本网，该网由21个基本点和82个一等点组成。2000国家重力基准：是我国重力测量基准，我国于1999年至2002年完成建设，它由259个点组成，其中基准点21个、基本点126个、

23、基本点引点112个。重力系统采用GRS80椭球常数及相应重力场。 (5) 时间基准：空间信息的时间基准是时间系统和时间系统框架,任何一种时间系统都必须建立在某个频率基准的基础上,所以时间系统又称为时间频率基准。时间系统框架是在某一区域或全球范围内,通过守时、授时和时间频率测量技术,以实现和维护统一的时间系统。 3、 标准 地球信息标准时数字地球空间信息产生和应用的依据。为解决地球空间信息领域的各种技术矛盾，地球空间信息的标准化就显得十分重要。地球空间信息的标准化时信息资源共享的基础。在不同部门、不同系统、不同地区之间进行数据传输，离不开地球空间信息的标准化。地球空间信息的标准化对于建设国家空间

24、数据基础设施和构建“数字地球”等都非常重要。地球空间信息标准包括元数据标准是国家空间数据基础设施的重要组成部分之一，也是构建“数字地球”的重要支撑技术之一。4、 不确定性 1、不确定性的定义不确定性概念早在20世纪70年代的电子测量和计量学文献中出现过,当时的不确定性是误差的同义词,可以任意选用, 较多的还是采用误差这一简洁的概念。不确定性是一个比误差更广义、更抽象的概念,它可以看作一种广义的误差,既包含随机误差,也包含系统误差和粗差,还包含可度量和不可度量的误差,以及数值上和概念上的误差。一般而言,不确定性是指空间事物、现象的特征和过程不能被准确确定的程度，通常表现为随机性和模糊性。从信息论

25、的角度看,不确定性具有多方面的含义,数据的误差、数据和概念的模糊性以及不完整性都可以看作是不确定性的内容。 2、空间信息不确定性的来源 （1）空间现象自身存在的不稳定性:包括空间特征和空间过程在空间、专题和时间内容上的不确定性。（2）空间表达的不确定性:作为空间科学,GIS的空间概念和它的空间数学基础是GIS的基本理论问题。它影响并决定了一系列理论和技术问题,也涉及了空间信息基础设施,并影响整个空间信息获取、处理与应用服务的基本技术框架。(3)空间信息获取的不确定性:空间信息获取可以通过各种直接和非直接途径采集,受到量测设备固有的精度范围、量测技术及方案以及人的分辨能力和外界的影响, 通过各种

26、仪器观测的数据总是存在一定的误差等。(4)空间分析的不确定性:利用GIS空间分析功能如网络分析、叠加分析以及缓冲区分析等, 通过对原始数据模型的观察和实验,用户可以获得新的知识和发现,并以此作为空间行为的决策依据,然而由于空间信息总是受到不同类型的不确定性的影响,而这些不确定性又通过空间分析传播,必然导致空间分析的不精确。(5)其他相关的不确定性: 包括计算设备引入的不确定性、运算过程带来的不确定性、近似技术带来的不确定性以及异源数据融合的不确定性等。 3、空间信息不确定性的类型空间信息的不确定性泛指空间数据所具有的误差、不精确性、模糊性和含混性, 一般可分为位置不确定性、属性不确定性、时间不

27、确定性、逻辑不一致性和数据不完整性。 （1）位置不确定性。因为数字化地图上各种要素的坐标与实际物体的坐标有一定的误差。位置精度包括绝对或外部精度、相对或内部精度、 像元位置精度、形状准确性、位置稳定性、相对位置稳定性。 （2）属性不确定性。对数据属性的定义, 由于人为或技术的原因,也往往会有误差。例如,用遥感信息对农业土地利用进行分类,由于技术上的原因,分类的结果经常会和实际有出入。 （3）逻辑不一致性。数据输入计算机之前, 因分类定义不严格而产生矛盾。逻辑一致性包含域一致性、格式一致性、拓扑一致性。 （4）数据不完整性。完整性是指各种信息是否遗漏或重复,分类是否重复或缺项等等。由于数据是从不

28、同角度、用不同方法间接得到的,分类后可能会在空间上相互重叠或有空白区域,由于条件所限,常常无法肯定这些重叠区或空白区是哪一类。 （5）时间不确定性。即数据收集时间的差异。时间精度包括精确度、时间一致性、时间有效性。 5、 信息的解译与反演遥感影像解译就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，最后提取出各种地物目标信息的过程 。影像的解译标志,也称判读要素,它是遥感图像上能直接反映和判别地物信息的影像特征。包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局。20世纪70年代，在遥感影像的解译方面，主要是研究目视解译。这是一种人工提取信息的方法，使用眼睛目视观察(可以借助于一

29、些光学仪器)，凭借人的经验、知识和手头的相关资料，通过人脑的分析、推理和判断，提取有用的信息。这种方法既要图像目视判读者具有丰富的地学知识和目视判读经验，又要花费大量的时间，劳动强度大，信息获取周期长，遥感图像解译质量受目视判读者的经验、对解译区域的熟悉程度等各种因素制约，具有很大的主观性。尽管如此，当前，由于计算机自动识别的精度不够高，目视判读仍然是一种不可缺少而又行之有效的方法。20世纪80年代初，主要是研究利用统计模式识别方法对遥感影像进行计算机自动识别。如利用最大似然法对遥感影像数据进行分类；运用光谱特征，对多波段卫星影像进行分类，从中获取森林资源信息。这种方法的特点是根据影像中的地物

30、多光谱特征，对遥感影像中的地物进行分类。20世纪80年代后期，D Goodenough MEhlers等人提出遥感与地理信息系统综合解译法，在国内，一些研究者注意到地理数据、地学专题数据和遥感数据的结合，可以增加信息量，为遥感解译增加了辅助性的背景数据，提高了分类精度。然而，由于遥感影像解译的复杂性及地理数据的多样性，如何有效地把地学信息与遥感信息结合起来，这个问题至今仍没有严密的数学描述。6、 信息表达与可视化可视化是将科学计算中产生的大量非直观的、抽象的或者不可见得数据，借助计算机图形学和图像处理等技术，用几何图形、色彩、纹理、透明度、对比度及动画技术为手段，以图形图像的形式，直观、形象地表达出来，并进行交互处理，这一技术正成为科学发现和工程设计以及决策的强有力工具。地球信息可视化就是地球信息科学中的可视化，简称地学可视化（Geo-Visualization或GViSC）。是指运用地图学、计算机图形图像处理技术和地理信息技术，将地球信息输入、处理、查询、分析的数据及结果用地图和图像，以及图标、文