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地理信息人工智能应用
地理信息人工智能应用正成为全球数字化转型的关键驱动力之一。
随
着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，地理信息系统（GIS）与人工智能（AI）的结合为城市规划、环境监测、灾害预警等领域带
来了革命性的变革。
在城市规划领域，人工智能能够通过分析地理信息数据，预测城市发
展的趋势和模式。
例如，通过分析人口分布、交通流量和土地利用等
数据，AI可以辅助决策者优化城市布局，提高资源配置效率，减少交
通拥堵，提升居民生活质量。
环境监测方面，地理信息人工智能应用能够实时监测和分析环境变化。
利用卫星遥感数据和地面传感器数据，AI可以精准识别森林火灾、洪
水等自然灾害的早期迹象，为灾害预警和应急响应提供科学依据。
此外，AI还能评估气候变化对生态系统的影响，为环境保护政策制定提
供数据支持。
在农业领域，地理信息人工智能应用通过分析土壤、气候和作物生长
数据，可以指导精准农业实践。
AI技术能够预测作物病虫害的发生，
优化灌溉和施肥方案，提高作物产量和质量，同时减少资源浪费。
在交通管理领域，地理信息人工智能应用通过分析交通流量和事故数据，能够优化交通信号控制，减少交通事故，提高道路使用效率。
AI
还可以预测交通拥堵的热点区域，为交通规划和基础设施建设提供决
策支持。
总之，地理信息人工智能应用通过整合和分析海量地理空间数据，为
各行各业提供了前所未有的洞察力和决策支持。
随着技术的不断进步，
我们可以预见，地理信息人工智能将在未来的社会发展中扮演越来越重要的角色。
人工智能时代的地理科学前沿问题探析目录一、内容简述 (2)1.1 人工智能与地理科学的结合 (3)1.2 本研究的意义与方法 (3)1.3 研究框架和问题探讨 (5)二、人工智能基本理念 (6)2.1 人工智能综述 (7)2.2 机器学习算法在地理科学中的应用 (8)三、地理科学的前沿问题分析 (10)3.1 数据的智能化采集与处理 (11)3.1.1 遥感数据与机器学习结合的潜力 (13)3.1.2 地理空间数据的自动标注与分类 (14)3.2 地理模型的智能化 (16)3.2.1 地理模拟与预测的优化 (17)3.2.2 自然灾害预警与智能决策系统 (18)3.3 地理信息服务的个性化定制 (20)3.3.1 基于人工智能的地理信息检索 (21)3.3.2 智能推荐系统与用户行为模式分析 (23)四、人工智能在地理教育中的应用 (25)4.1 人工智能辅助教学 (26)4.2 地理学研究生课程的智能化 (27)4.3 地理科学与人工智能学科间的融合 (29)五、人工智能在未来地理科学研究中的展望 (30)5.1 智能化的地理大数据分析 (31)5.2 跨学科的地理科学与AI研究 (33)5.3 用户友好型地理信息系统的全新设计 (35)六、面临的挑战与解决策略 (36)6.1 数据隐私与伦理问题 (38)6.2 技术标准与数据共享 (39)6.3 人才培养与国际合作 (40)七、结语 (41)7.1 总结与亮点 (42)7.2 未来展望和研究方向 (43)一、内容简述数据驱动的地理科学研究：人工智能技术使得海量地理数据的收集、处理和分析成为可能。
本部分将讨论如何利用机器学习、大数据分析等技术，解决复杂的地理科学问题，如气候变化影响评估、自然灾害风险管理等。
智能模型与模拟：介绍人工智能在地理科学模拟和预测模型中的应用，包括环境模拟、生态模型、城市规划、交通网络分析等领域的智能化趋势，以及智能模型在提高预测精度的潜力。
基于人工智能的图像识别技术在测绘中的应用引言随着科技的不断进步，人工智能技术在各行各业的应用逐渐增多。
其中，基于人工智能的图像识别技术在测绘领域中具有广泛的应用前景。
本文将探讨这一技术在测绘中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、背景测绘是指通过各种手段对地球物体进行观测、定位和描述的过程。
而图像识别技术，则是指通过计算机视觉系统对数字图像进行分析和识别的技术。
两者的结合，为测绘领域带来了新的发展机遇。
二、基于人工智能的图像识别技术在测绘中的应用1. 地物识别基于人工智能的图像识别技术可以对卫星遥感图像中的地物进行自动识别。
例如，通过训练模型，可以实现对建筑物、道路、河流等地理要素的自动检测和分类，从而提高地图数据的制作效率和准确性。
2. 地貌分析基于人工智能的图像识别技术可以对地貌进行自动分析。
通过对卫星图像进行处理和识别，可以实现对地表特征的提取和分类，例如山脉、湖泊、沙漠等。
这对于地震灾害预测、环境监测和城市规划等方面的工作具有重要意义。
3. 遥感图像处理基于人工智能的图像识别技术可以应用于遥感图像的处理和分析。
通过对遥感图像进行细节提取、目标检测和变化分析等工作，可以获取更多、更详细的地理信息。
这对于土地利用规划、资源调查和环境监测等工作具有重要的应用价值。
三、优势1. 自动化和高效性基于人工智能的图像识别技术可以实现对大量图像数据的自动处理和分析，大幅提高工作效率。
相比传统的人工分析方法，该技术能够减少时间和人力成本的投入。
2. 准确性基于人工智能的图像识别技术通过训练和优化模型，可以实现对图像中地物和地貌的准确识别。
同时，该技术能够不断学习和改进，提高准确率，从而提供更可靠的测绘数据。
3. 多领域融合基于人工智能的图像识别技术不仅可以应用于测绘领域，还可以与其他技术进行融合。
例如，与地理信息系统（GIS）相结合，可以实现更多维度的地图数据分析和可视化呈现，为决策提供更多依据。
四、挑战1. 数据质量和标注基于人工智能的图像识别技术对于训练数据的要求较高，需要大量质量良好的数据进行训练。
测绘技术在人工智能应用中的应用与方法随着人工智能技术的不断发展与应用，测绘技术在人工智能领域中扮演着越来越重要的角色。
测绘技术的应用不仅可以为人工智能提供精确、可靠的数据支持，还可以通过将测绘技术与人工智能相结合，提高测绘的效率与准确性。
本文将探讨测绘技术在人工智能应用中的具体应用与方法。
一、测绘技术在人工智能图像识别中的应用人工智能图像识别是人工智能领域的一个重要研究方向。
测绘技术在人工智能图像识别中起到了关键的作用。
传统的图像识别技术主要依靠人工对图像进行分类与识别，而测绘技术可以提供高精度的空间地理信息数据，从而为图像识别提供更准确的背景信息。
例如，在遥感图像识别中，测绘技术可以提供地物的准确位置、高程信息等，对于图像分类与目标识别起到重要的辅助作用。
二、测绘技术在人工智能地理信息系统中的应用地理信息系统（GIS）是将人工智能与测绘技术相结合的典型应用领域。
测绘技术可以为地理信息系统提供精确的地理坐标、地物属性、高程信息等，从而为地理信息系统的数据分析与处理提供基础数据支持。
通过使用测绘技术，地理信息系统可以更准确地分析地理数据，提供更具有实际意义的结果。
例如，在城市规划中，测绘技术可以提供城市地物的准确位置、空间关系等信息，辅助人工智能对城市规划进行模拟与分析。
三、测绘技术在人工智能导航与定位中的应用人工智能导航与定位是目前较为热门的研究领域之一。
测绘技术在人工智能导航与定位中可以提供高精度的地理坐标信息，从而实现更准确的导航与定位。
利用测绘技术的数据支持，人工智能系统可以更好地识别周围环境，进行地理定位与导航决策。
例如，在自动驾驶领域，测绘技术可以提供车辆所在位置的准确坐标与高程信息，帮助人工智能系统实现自主导航与避障。
四、测绘技术在人工智能地震监测与预测中的应用地震监测与预测是一个具有挑战性的领域，而测绘技术可以通过高精度的地震监测数据提供重要的支持。
利用测绘技术的地理坐标与高程信息，可以对地震活动进行精确观测与测量。
geoai的使用GeoAI（地理人工智能）是将人工智能技术应用于地理信息系统（GIS）数据和地理空间分析的领域。
GeoAI 结合了人工智能和地理信息科学，可以用于解决各种与地理位置相关的问题，如地理空间数据处理、地图制作、环境监测、城市规划等。
以下是一些常见的 GeoAI 的应用和使用方法：1. 地理空间数据分析：使用机器学习算法对地理信息进行分析，例如预测土地利用变化、人口分布等。
2. 遥感图像处理：利用深度学习技术对遥感图像进行特征提取、分类和对象检测，用于监测自然灾害、农业用地管理等。
3. 地理空间模型：构建机器学习模型来模拟地理过程，如气候模型、水文模型、生态系统模型等。
4. 地理位置智能服务：开发基于地理位置的智能服务，例如位置推荐、地理信息搜索、路径规划等。
5. 城市规划：利用机器学习和地理信息系统来进行城市规划和交通规划，提高城市的可持续性和效率。
6. 环境监测：利用传感器和地理信息系统结合，监测环境参数，例如空气质量、水质、温度等。
使用 GeoAI 的具体步骤可能取决于你的具体应用场景和问题。
通常涉及到以下几个步骤：•数据准备：收集和整理地理空间数据，包括地图数据、遥感图像、传感器数据等。
•特征工程：对地理空间数据进行特征提取和处理，以便输入到机器学习模型中。
•模型选择和训练：选择适当的机器学习或深度学习模型，并使用训练数据对模型进行训练。
•模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，确保其在新数据上的泛化性能。
•部署和应用：将训练好的模型部署到实际应用中，例如开发地理信息系统应用、提供地理位置服务等。
具体的工具和库的选择可能会根据你使用的编程语言和平台而有所不同。
在Python 环境中，常用的地理空间数据处理库包括GeoPandas、Shapely、Fiona 等，而深度学习框架如 TensorFlow 和PyTorch 也可以用于 GeoAI 的任务。
人工智能（AI）技术与数字化测绘技术在测绘工程领域的应用与发展摘要：随着人工智能技术的飞速发展，测绘工程领域也开始广泛采用这些技术，以提升工程的质量和效率。
本文主要探讨了人工智能（AI）在测绘工程中的应用，特别是在数据采集、图像处理、自动化建模、虚拟现实、无人机测绘、机器学习与预测分析、地理信息系统、地图信息提取、地形模型构建、测量与定位等方面。
现阶段，科学技术日臻完善，数字测量技术不断丰富，各种技术在发展中得到广泛应用。
数字测量技术与传统测量技术相比具有非常显著的优势。
相信人工智能技术结合数字化技术在测绘工程领域具有广阔的发展前景。
一、技术背景随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个领域。
测绘工程作为一门空间信息科学，对于获取、处理、分析和管理地理空间数据至关重要。
传统测绘方法由于人力、物力等限制，往往存在效率低下、精度不高等问题。
因此，探究AI技术在测绘工程中的应用具有重要意义。
数字测绘技术在工程测量中的应用越来越广泛，其优势也越来越明显。
因此，得到了市场的一致好评。
它具有传统技术无可比拟的优势，能够满足不同客户的不同需求。
未来是数字化时代。
毫无疑问，数字化测量技术将在测绘工程领域做出更大的贡献。
二、研究目的研究目的是探讨AI技术在测绘工程中的应用方式和发展趋势，以提高测绘工程的效率、准确性和自动化水平。
通过研究AI技术在地图信息提取、地形模型构建、测量与定位等方面的应用，为相关领域的研究和实践提供参考。
三、人工智能（AI)与数字化测绘技术介绍1.人工智能（AI）技术1.1数据采集人工智能（AI）在测绘工程中的数据采集方面具有重要作用。
通过无人机、卫星遥感等技术，AI可以快速、准确地获取和处理大量的空间数据。
例如，无人机可以搭载高分辨率相机和激光雷达等设备，从空中获取高精度的地形数据，再通过AI算法进行处理和解析，为后续的测绘工作提供宝贵的数据基础。
1.2图像处理在图像处理方面，AI也展现出强大的能力。
信息技术在地理学科中的应用随着信息技术的不断发展，信息技术在地理学科教学作用越来越大，它不仅可以帮助学生更好地理解地理知识，还可以提高教学效率和教学质量，也能提高学生的学习兴趣，它已经成为了新时代下地理教育教学中不可或缺的一部分。
在地理学科教学中信息技术应用广泛，很多地方都需要用到信息技术，比如卫星图像，帮助学生可以更直观地了解地球的地貌、气候、人口分布等方面的情况。
资源，如在线课程、电子书籍等，让学生可以随时随地进行学习。
软件、网络课堂等工具，将地理知识生动形象地呈现给学生，使学生更容易理解和记忆。
同时，教师还可以利用网络资源和社交媒体等工具，与学生进行互动和交流，促进学生的思维和创造力的发展。
信息技术还可以为地理教学带来更多的创新和变革。
现简要介绍一些新时代下一些辅助地理教学的信息技术。
一、虚拟现实技术地理学科虚拟现实技术是指利用虚拟现实技术来模拟地理环境、地理现象以及地理信息的解析和可视化。
它可以通过模拟地球表面、气候、地形、水文、生态等方面的真实环境，使学生更好地理解地理学科中的概念和理论，提高他们的地理感知能力和空间认知能力。
在地理学科的教学中，虚拟现实技术可以被用于模拟实地探索、地形分析、气候展示、地球演化等方面的教学场景，使学生更加深入地了解地理科学的知识和技能，提高他们的学习效果和学习兴趣。
虚拟现实技术在地理学科的应用已经成为一种趋势，可以有效地提高地理学科的教学效果和学生的学习兴趣。
二、人工智能技术人工智能技术在地理学科中的应用主要有以下几个方面：1.人工智能可以帮助GIS系统更快速地处理和分析大量的地理数据，提高数据处理效率和准确性。
2. 地图制作和分析：人工智能技术可以自动化地制作地图，并通过算法对地图进行分析，识别地理特征和模式。
3. 地理空间分析：人工智能技术可以利用深度学习算法，对地理空间数据进行分类、识别和预测，提高地理空间分析的准确性。
4. 地球物理勘探：人工智能技术可以帮助地球物理勘探公司更快速地处理和分析地质数据，提高勘探效率和准确性。
人工智能与地理信息系统的结合与发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）都是近年来快速发展的技术领域。
人工智能以其强大的计算能力和智能决策能力，而地理信息系统则通过地理数据的采集、存储、分析和可视化等功能，为人们提供了地理信息的全面分析和应用。
将人工智能与地理信息系统进行结合，既可以加强地理信息系统的智能化和自动化水平，又可以提升人工智能在地理分析和空间决策方面的应用能力，推动两者的共同发展。
一、智能地理信息系统智能地理信息系统（Intelligence Geographic Information System，简称IGIS）是人工智能和地理信息系统相结合的产物。
IGIS整合了人工智能技术和传统地理信息系统的功能，通过机器学习、图像识别和自然语言处理等技术手段，实现了地理数据的智能化处理和分析。
IGIS可以自动化地进行地理数据的提取、分类和识别，减少了人工处理的时间和工作量。
同时，IGIS还可以通过深度学习和预测模型，为地理信息系统提供更准确的决策支持，帮助用户进行地理数据的分析和规划。
智能地理信息系统的出现，极大地提高了地理信息系统的智能化水平，为用户提供了更精准、高效的地理信息服务。
二、地理信息系统在人工智能领域的应用地理信息系统在人工智能领域的应用也是广泛的。
首先，地理信息系统可以为人工智能的数据训练提供支持。
地理信息系统可以提供大量的地理数据，如地图、卫星影像等，为人工智能的训练提供了基础数据。
地理信息系统还可以通过地理空间分析等功能，对地理数据进行预处理和清洗，提高了训练数据的质量和准确性。
其次，地理信息系统可以为人工智能的智能决策提供支持。
地理信息系统通过对地理数据的分析和可视化，可以为人工智能的决策提供空间维度的支持，帮助人工智能进行智能决策和规划。
不仅如此，地理信息系统还可以通过时空数据的分析，为人工智能的社会感知和情绪分析提供支持。
地理信息技术专业中的地理信息系统与人工智能的融合应用地理信息技术专业（Geographic Information Technology）是一门涉及地理空间数据的收集、处理、分析和应用的学科。
而随着人工智能技术的发展，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）与人工智能的融合应用成为该领域的研究热点。
一、地理信息系统简介地理信息系统是指利用计算机技术对空间地理数据进行处理、存储、分析和可视化的系统。
它可以获取、管理、分析和显示地理信息，帮助人们更好地理解地理问题和支持决策制定。
地理信息系统通常包括硬件、软件、数据和人员等多个要素。
硬件部分主要包括计算机、GPS定位设备、传感器等，软件则包括数据编辑、分析和可视化工具，数据则是构建地理信息系统的基础，人员则是地理信息系统的使用者和维护者。
二、人工智能技术的发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟、辅助和延伸人类智能的科学与技术。
人工智能技术包括机器学习（Machine Learning）、神经网络（Neural Networks）、自然语言处理（Natural Language Processing）等。
随着计算机计算能力的提升和大数据时代的到来，人工智能技术得到了迅猛发展。
人工智能在图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域已经取得了很多突破，不断推动各个行业的创新与进步。
三、地理信息系统与人工智能的融合将地理信息系统与人工智能技术进行融合，可以激发出更多的创新应用。
首先，人工智能技术可以帮助地理信息系统实现更精准、高效的数据处理和分析。
通过机器学习和神经网络等技术，地理信息系统可以更好地处理大规模的地理数据，提高数据处理的速度和准确性。
其次，地理信息系统与人工智能的融合也可以实现更智能化的地理空间数据分析。
由于地理信息系统中的数据通常具有空间属性，而人工智能技术在空间数据挖掘和模式识别方面有很多研究成果，因此将两者结合可以实现更精细化的数据分析和智能化的地理问题解决。
人工智能技术在GIS应用中的研究 摘要:人工智能技术与GIS相结合,能够对海量空间地理数据中的结构化和非结构化知识进行表达推理,预测未来发展趋势,智能化的解决复杂的现实问题。文中阐述了人工智能与GIS结合的研究热点,在智能化知识推理中给出了详细解释,并以实例具体描述了专家系统中自然语言输入到结果输出的运行过程。 关键词:人工智能;人工神经元网络;专家系统 人工智能(Artificial Intelligence)是计算机科学、控制论、信息论、神经生物学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科;是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门综合性的边缘学科。它借助于计算机建造智能系统,完成诸如模式计算识别、自然语言理解、程序自动设计、定理自动证明、机器人、专家系统等应用活动;其主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统[1]。 当前普遍的GIS系统需要完成管理大量复杂的地理数据的任务,目前, GIS技术主要侧重于解决复杂的空间数据处理与显示问题,其推广应用遇到的最大困难是缺乏足够的专题分析模型,或者说GIS的数据分析能力较弱,而这一能力的提高从根本上依赖于人工智能中的知识工程、问题求解、规划、决策、自动推理技术等的发展与应用。从这一点上讲,在不久的将来, AI在GIS系统中的应用,尤其是其智能化分析功能将大大改善传统GIS应用范围,将GIS应用提高到一个新的层次。 将AI应用到GIS中,使之能够对结构化或非结构化的知识进行表达与推理。以构成一个完整的智能化地理信息系统。通过增强其在问题求解、自动推理、决策、知识表示与使用等方面的能力,使得GIS的专题分析模型能自动地、智能化地解决复杂的现实问题,是GIS的重要发展方向之一[2]。
1 AI在GIS应用领域 人工智能与地理信息系统的结合,其产生的专题分析模型可以增强问题求解、自动推理、决策、知识表示与使用等方面的能力,并能够智能化的解决复杂的现实问题。具体应用领域包括生态评估、环境保护、农林土地建设、地图制图及数据获取、交通运输、通讯电力网络规划、灾害预防、养殖副业、城市规划等等。按GIS应用中涉及的具体AI方法来分,又有GIS与专家系统(ExpertSystem, ES)或基于知识的专家系统(Knowledge-based ExpertSystem, KBES)的结合, GIS与模糊推理的结合, GIS与模式识别(Pattern Recognition, PR)的结合, GIS与决策支持系统(Decision Support Sys-tem, DSS)的结合等。 2 AI在GIS中的研究热点 现实的需求要求GIS不仅要完成管理大量复杂的地理数据的任务,更为重要的是实现与地理数据相关的分析、评价、预测和辅助决策[3],从而解决复杂的规划和管理问题。所以,强化分析手段是拓展和深化地理信息系统应用的关键。 2.1 空间信息智能化处理 空间分析的主要功能不是简单地从地理数据库中通过“检索”和“查询”提取空间信息,而是利用各种空间分析模型及空间操作对空间数据进行处理,从而发现新的知识。传统的GIS模型经过智能化改进可用于描述各类地理因素主要特征并预测系统将来的发展趋势[4]。模型如图1所示：
人工神经网络是一种用计算机去模拟生物机制的方法,是一种不确定的方法。它们不要求对事物的机制有明确的了解,系统的输出取决于系统输入和输出之间的连接权,而这些连接权的数值则是根据历史上曾经发生过的事例训练得到的,这种方式对解决机理尚不明确的问题特别有效。与传统的统计模型相比,人工神经网络和遗传算法更适合分布不明确的非线形问题。目前,比较成形的人工神经网络模型有: BP网、SOM ( Sel-Organization FeatureMap)网、循环BP网、RBF ( Ra-dial Basic Function)网和PNN (ProbabilisticNeuraNetwork)等。BP网采用多层前向拓扑形状,由输人层、中间层和输出层组成,可用于分类、回归时间序列预测任务中。SOM神经网络模型适合对数据对象进行聚类,它的输入层由N个输人神经元组成,竞争层由m*m=M个输出神经元组成,输入层神经元与竞争层神经元之间相互连接。 地学现象的复杂性和独特性使得建立在各种理想条件之上的理论模型很难应用于实际,确定性的模型需要随着地点和时间的改变而不断修改模型参数甚至模型结构,因而在很大程度上失去了模型的普遍性。自然、社会、经济各因素的耦合使得这个复杂的系统具有一定程度的非线性和混沌特点,人工神经元网络和遗传算法为建立新的空间模型提供了一条可行的方法。我们知道多层前向神经网络的最重要属性在于它能够学会任何复杂性的映射(线性、非线性),利用这一特性可以在没有或有很少关于研究对象的领域知识的前提下,通过对大量空间数据(样本)进行学习,来建立空间要素之间的依赖关系,以满足人们对空间数学模型的需求。 智能空间分析重点要解决的问题是空间知识的发现、表达与推理问题。对于描述性知识来说,符号方法仍然是一种重要的知识表达与推理手段。而对于具有大规模并行分布式结构的知识,神经网络和遗传算法则具有其它方法无可替代的优越性。 空间知识的自动获取是制约空间分析发展的瓶颈。从空间数据库中发现知识的能力是评价空间信息智能化的重要标志。神经网络与遗传算法的结合使其具有较强的知识学习能力成为可能。 2.2 空间推理 空间推理是利用空间理论和人工智能技术对空间对象进行建模、描述与表示,并据此对空间对象间的空间关系进行定性或定量分析和处理的过程。空间推理有浅层推理和深层推理之分。深层次的推理结合了人工智能技术,涉及到空间知识的获取、表达与利用,也称为基于规则知识的空间推理。知识可以是从空间数据本身内在的规律提取的事实性知识,也可以是人为规定的或常识性的认知知识[5]。 2.2.1 知识表达 空间推理的首要前提是要讲规则知识进行识别,这就涉及到知识表达问题。在人工智能中有多种知识表达方法,如:谓词逻辑、产生式规则、单元、语义网络、概念从属、框架和脚本等。 本文中我们以框架为例实现地理知识的表达。基于框架网络结构模型的知识表达方法中心内容是采用知识的框架网络结构描述地学环境的实体单元,将各级专家知识的表示以指针链接,形成了由知识到语义的专家知识表示框架网络(图2)。该知识库由事实库、规则库和映射库组成,事实库用于存储推理需要的判断性知识以及构成信息实体的事实;规则库用于存储推理所用的专家知识和引导推理的元知识,可以用产生式规则表示;知识库中的事实和规则表面上是分开存储的,而在知识的内部表示中,使用映射库中的映射集反映规则对事实的引用和操作[6]。基于框架网络结构模型的知识表示方法适合表示以实体为中心的多层次地理专家知识,并且与GIS的数据模式相对应,同时框架的继承性和附属过程为信息动态获取提供了方便。
在框架系统中,框架的槽分为Structure、Function、Measurement、Estimation等几类, Structure类槽表示符号语义结构相关的属性, Function类槽表示功能相关的属性,Measurement类槽表示量度方面的属性, Estimation类槽表示评价相关的属性。 例如BusinessBuilding框架在知识库中的表示如下表所示: Frame BusinessBuilding 2.2.2 空间推理的关键属性 经过总结,空间推理具有多项属性,其中七条为必备之关键属性: (1)空间推理是以空间和存在于空间中的空间对象为研究对象。我们不能脱离空间和存在于空间中的空间对象来研究空间推理。 (2)在空间推理过程中运用人工智能技术和方法。 (3)空间推理处理的是一个或几个推理的问题。 (4)空间推理是基于空间和存在于空间中的空间对象已经被建模的前提下。我们不能在没有模型的情况下讨论空间推理。 (5)空间推理必须能够给出关于空间和存在于空间中的空间对象的定性或定量的推理结果。 (6)空间推理必须能够描述空间行为。 (7)当空间推理模型把问题分解为几个组成部分时,必须能够描述这些组成部分的相互作用。 2.3 地学专家系统 人工智能广泛应用于知识工程、专家系统、决策支持系统、模式识别、自然语言理解、智能机器人等方面。专家系统(ExpertSystem, ES)是其中应用最为成熟的一个领域[7]。专家系统在应用过程中,知识获取的瓶颈是最大的障碍之一。其核心内容是知识库和推理机制,主要组成部分是:知识库、推理机、工作数据库、用户界面、解释程序和知识获取程序,其一般结构如图3所示[8]。GIS与专家系统结合在一起,从数据库中提取相应的数据,在知识库和规则库中提取相应的知识和规则,推理机就模拟专家的分析过程,自动处理,直到生成需要的结果。
如前所述,由于地理现象的复杂性和强烈的地域个性使系统地理学试图寻找普遍规律的努力只能停留在理论研究阶段,而区域地理学一般性描述无法确定性地揭示地理现象的内在规律亦无法让人们满意。地理信息系统建立的区域空间数据库是特定区域的定量反映,是个性和共性的统一,包含着大量的地学知识,可以在此基础上探讨普遍性和特殊性的地学规律。对于已经明确的规律,可以直接应用于模型分析而不必经过烦琐的推理,对机理不清的现象可以用专家系统的方法加以解决。同时地理信息系统提供的空间分析功能也为地学专家系统提供了有力的工具。 目前已有的地学专家系统如美国著名的PROSPECTOR地质勘探专家系统用于寻找矿藏;我国南京大学开发的用于寻找地下水的勘探地下水专家系统KCGW;美国石油勘探专家系统DIPMETER;暴雨预报专家系统WILLARD; YeeLeung等[9]。它们将地学专家的经验加以形式化表达并存储在知识库中,采用贝叶斯推理机制。当用户启动系统后,输入某一地区的观测事实及其可信度后,系统经过推理后将推理结果以及这个结果的可信度反馈给用户,当某一结论的可信度超过用户设置的阈值后,则认为已推导出满足用户要求的结论。这一类属于早期编写的人工智能专家系统。近年来如翁文斌等设计的汾河防洪专家系统采用了语义网络知识库、框架知识库、槽知识库、规则知识库和目标库等来表达和存储知识,提供知识库管理系统,除了普通推理机外还提供了专业推理机,是一种比较完善的地学专家系统。 2.4 智能化规则知识推理过程 1)问题识别:对自然语言的理解。即将自然语言转变为机器指令。用户查询分析模块借助于词典的帮助,将用户查询转化为系统内部所需要的标准形式。即对用户查询进行特征属性抽取。 2)模型调用:识别出具体任务后通过查找模型库调用若干处理模型。 3)知识调用:根据模型要求的规则知识因子或内容知识因子从知识库中调用知识,如果该知识为规则控制知识,则可能会触发下一级模型的调用,
