全空間地球信息系統(tǒng)軟件關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用

陶留鋒，徐永洋，吳曄暉，陳占龍，吳 亮，謝 忠

（1.中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）計算機學(xué)院；2.地理信息系統(tǒng)國家地方聯(lián)合工程實驗室，湖北 武漢 430078；3.成都中地時空科技有限公司，四川 成都 610000）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）已成為人們認知和探索空間世界的重要工具。然而，隨著應(yīng)用領(lǐng)域、應(yīng)用模式的不斷發(fā)展，信息內(nèi)容的多樣性和展示方式不斷演進，傳統(tǒng)GIS 難以滿足需要。例如，周成虎［1］提出全空間信息系統(tǒng)的概念，打破了傳統(tǒng)GIS 的空間尺度限制，將GIS 的空間尺度擴展到微觀和宏觀空間，實現(xiàn)了跨尺度的空間數(shù)據(jù)管理和分析，為空間信息系統(tǒng)構(gòu)建提供了新的解決方案。全空間信息系統(tǒng)提供了處理動態(tài)、復(fù)雜的現(xiàn)實世界時空信息的新方法，在數(shù)字地球、全域數(shù)字孿生戰(zhàn)場、智慧城市、時空大數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域扮演著關(guān)鍵的角色［1-2］。特別在大數(shù)據(jù)時代，由于處理龐大、復(fù)雜數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)日益嚴峻，GIS 與人工智能的結(jié)合更為緊迫。

目前，全空間信息系統(tǒng)已在理論認知、關(guān)鍵技術(shù)研究、平臺開發(fā)等方面取得了顯著進步，引領(lǐng)了空間信息系統(tǒng)技術(shù)的革新，推動其向更全面、更靈活的方向發(fā)展。全空間信息系統(tǒng)的特征包括全尺度、全類型、全動態(tài)和全屬性等，這些特點提供了全面的空間信息表達能力［3-5］。本文采用吳信才等［6-7］提出的新一代軟件架構(gòu)，適用于云計算和云服務(wù)的應(yīng)用層、平臺支撐層和基礎(chǔ)設(shè)施層（T-C-V），使數(shù)據(jù)整合和挖掘更便捷，既解決了服務(wù)隔離和數(shù)據(jù)難以融合的問題，也改變了地理信息服務(wù)和計算模式。

然而，全空間地球信息系統(tǒng)技術(shù)仍面臨一些挑戰(zhàn)，包括全空間三維立體模型構(gòu)建的效率問題、多種類型和復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)整合難題、大規(guī)模多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的快速渲染問題［8］。在全空間三維立體模型構(gòu)建方面，現(xiàn)有研究已取得顯著進展：①通過遙感技術(shù)獲取地球表面的數(shù)據(jù)進行三維建模已較為成熟，計算機視覺和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用使三維模型的構(gòu)建更智能化、自動化［9］，但對于大范圍地區(qū)的高分辨率建模仍需要大量的計算資源和時間，因此提升構(gòu)建效率仍然挑戰(zhàn)巨大；②多種類型和復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)整合難題涉及數(shù)據(jù)的規(guī)范性和互操作性，制定通用的數(shù)據(jù)標準、元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、應(yīng)用知識圖譜和圖數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，有助于進行數(shù)據(jù)整合和關(guān)聯(lián)分析［10］，但由于目標的不一致性，目前尚未完全規(guī)范化；③大規(guī)模多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的快速渲染問題在圖形處理和可視化領(lǐng)域進展顯著，隨著GPU 技術(shù)的不斷發(fā)展和分布式渲染引擎的應(yīng)用，使大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時渲染成為可能，但隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長，仍需更高性能的渲染解決方案應(yīng)對更復(fù)雜的信息［11］。

為了應(yīng)對上述問題，本文研究了全空間地球信息系統(tǒng)認知模型的建立與可視化、全空間地球信息系統(tǒng)大數(shù)據(jù)管理、全空間地球信息系統(tǒng)智能分析及智能化制圖等關(guān)鍵技術(shù)，為未來的空間信息系統(tǒng)和空間數(shù)據(jù)處理提供參考與借鑒。

1 全空間地球信息系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

全空間地球信息系統(tǒng)是集大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等先進技術(shù)于一體的面向新時代需求的GIS 系統(tǒng)，實現(xiàn)了全空間的概念，覆蓋空中到地下、室外到室內(nèi)、靜態(tài)到動態(tài)、現(xiàn)實到虛擬的全方位空間，具備大數(shù)據(jù)的洞察能力，能存儲、管理和分析挖掘海量時空數(shù)據(jù)［12-13］。通過GIS的方式，全空間地球信息系統(tǒng)可實現(xiàn)超大規(guī)模時空數(shù)據(jù)的集成展示，為城市規(guī)劃、環(huán)境保護、交通管理、災(zāi)害監(jiān)測、農(nóng)業(yè)管理等領(lǐng)域提供決策支持。全空間地球信息系統(tǒng)的感知能力還能使系統(tǒng)實時監(jiān)測、響應(yīng)各種空間變化，為應(yīng)對各種復(fù)雜環(huán)境和突發(fā)事件提供重要的信息支持［10］，關(guān)鍵技術(shù)包括全空間認知模型與可視化技術(shù)、全空間大數(shù)據(jù)管理、全空間智能分析與智能化地圖制圖等，如圖1所示。

Fig.1 Key technology system for pan-spatial geographic information system圖1 全空間地球信息系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)體系

1.1 全空間認知模型與可視化

1.1.1 面向?qū)嶓w的全空間數(shù)據(jù)模型

面向?qū)嶓w的全空間數(shù)據(jù)模型是對現(xiàn)實世界全空間區(qū)域中地理實體對象的抽象，將客觀的地理世界以地理實體的方式進行多粒度、多類型、動態(tài)等全面描述與分析表達［14-15］。

相較于傳統(tǒng)的空間、屬性的二元特征，全空間實體模型側(cè)重于全面、動態(tài)、關(guān)聯(lián)、可演化地描述真實世界，具備時空參照、幾何/空間形態(tài)、屬性信息、空間關(guān)系、認知能力等有關(guān)現(xiàn)實世界實體的數(shù)字化描述［4-5］，主要分為實體描述、實體間關(guān)聯(lián)、實體與外界的交互3 個方面，抽象過程如圖2所示。

Fig.2 Object-oriented pan-spatial data models圖2 面向?qū)嶓w的全空間數(shù)據(jù)模型

全空間實體模型包含多種數(shù)據(jù)模型，例如體元數(shù)據(jù)集、網(wǎng)格數(shù)據(jù)集、點云數(shù)據(jù)集、影像數(shù)據(jù)集等，這些數(shù)據(jù)模型可為不同應(yīng)用場景提供靈活的數(shù)據(jù)表達和存儲支撐。為了進一步實現(xiàn)屬性場精細化表達與分析，新增柵格體元數(shù)據(jù)集和地質(zhì)網(wǎng)格類兩種數(shù)據(jù)模型。其中，柵格體元數(shù)據(jù)集模型是一種基于柵格化的三維屬性場表達模型，在地質(zhì)礦產(chǎn)、環(huán)境保護、城市規(guī)劃等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用；地質(zhì)網(wǎng)格類數(shù)據(jù)模型是一種高效剖分和存儲三維體模型的方法，通過快速插值對體模型進行多層級、多粒度剖分，生成一系列的網(wǎng)格單元，在地球科學(xué)等領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。

1.1.2 全空間三維模型服務(wù)規(guī)范

為實現(xiàn)大場景地上地下三維空間數(shù)據(jù)的快速發(fā)布、共享、高效渲染分析，采用全新的可涵蓋全空間數(shù)據(jù)類型的三維模型格式和服務(wù)接口規(guī)范（M3D）。M3D 在不同設(shè)備上存儲、表達、傳輸、共享、交換海量異構(gòu)源，為異構(gòu)三維數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)和服務(wù)規(guī)范，突破了三維數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，提升了全空間三維模型數(shù)據(jù)的查詢和渲染效率。M3D 定義了全空間三維模型數(shù)據(jù)格式的文件組織結(jié)構(gòu)和存儲格式要求，制定了全空間三維模型數(shù)據(jù)的服務(wù)接口標準，為全空間三維數(shù)據(jù)提供了統(tǒng)一的管理和服務(wù)標準，實現(xiàn)了大規(guī)模三維模型數(shù)據(jù)的一體化管理、可視和分析。

全空間數(shù)據(jù)涵蓋廣泛，包含多種類型和大量數(shù)據(jù)，具有高精度和高分辨率。為了有效處理和管理數(shù)據(jù)，需要對海量數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格劃分和分層組織，以支持地質(zhì)體模型、建筑信息模型（BIM）、點云、傾斜攝影、地上景觀等3D 模型服務(wù)的共享，實現(xiàn)多端融合的高效分析和渲染處理。同時，M3D 支持高壓縮比和流式傳輸?shù)雀咝鬏斈Ｊ?，以支持GPU 單體查詢和實例化、塊渲染等多種策略，大大提升了全空間三維模型數(shù)據(jù)的查詢和渲染效率。

1.1.3 結(jié)合虛幻引擎的全空間三維可視化

數(shù)字孿生技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)和領(lǐng)域，能將現(xiàn)實世界的信息映射到虛擬世界中，實現(xiàn)實時監(jiān)控和管理。然而，數(shù)字孿生技術(shù)仍存在一些問題，例如如何準確映射復(fù)雜的數(shù)據(jù)和信息，如何保證映射的準確性和可靠性等。虛幻引擎是實時3D 的創(chuàng)作工具，支持多種文件格式，可多平臺開發(fā)，能滿足大型設(shè)計需求，具有高保真技術(shù)，能營造沉浸式逼真互動體驗。該引擎將動畫創(chuàng)作工具、綁定工具、重定向工具、運行時的工具與大幅擴展的建模工具集相結(jié)合，減少迭代，避免來回操作，用更短的時間準備實時數(shù)據(jù)，加快創(chuàng)作過程。此外，虛幻引擎具有實時動態(tài)渲染等優(yōu)勢，可模擬現(xiàn)實世界的運行規(guī)則，使其在數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用中具有很大潛力，還能提供更逼真的虛擬環(huán)境，使數(shù)字孿生技術(shù)的映射更準確、可靠［16］。

GIS 在城市管理領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，提供了一個基于地理學(xué)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)管理框架，可將各種類型的數(shù)據(jù)資源進行整合和管理，例如交通、人口、環(huán)境等方面數(shù)據(jù)。GIS在數(shù)據(jù)層面更具兼容性，能將各種類型的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的空間時間框架內(nèi)，形成城市數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使GIS 在數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用中具有重要價值。此外，虛幻引擎可提供逼真的虛擬環(huán)境，GIS 為虛幻引擎提供帶有真實地理坐標的三維地理底圖及相關(guān)地理信息，為實時渲染、查詢分析這些數(shù)據(jù)提供信息支撐，兩者相結(jié)合能更精準地進行數(shù)字孿生映射，構(gòu)建出更逼真的虛擬場景，讓使用者更好地理解、掌握地理信息，為各領(lǐng)域提供更好的管理和服務(wù)。

基于虛幻引擎的全空間地球信息系統(tǒng)，可查詢實體的屬性信息，實現(xiàn)三維模型的實時剖切分析和開挖分析，支持各種虛擬仿真場景的應(yīng)用，例如山體滑坡、水庫泄洪等。這些技術(shù)可為空間規(guī)劃、智慧城市、實景三維等領(lǐng)域提供決策支持，進一步促進數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

1.2 大數(shù)據(jù)管理

1.2.1 數(shù)據(jù)存儲

全空間實體大數(shù)據(jù)的發(fā)展迅速，對存儲與處理能力的需求不斷增長，需要集成多種分布式數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)，擴展存儲與處理支撐能力。其中，PostgreSQL 是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于管理億級矢量數(shù)據(jù)，可提供高效的數(shù)據(jù)存儲和查詢能力；MongoDB 則是一種文檔型數(shù)據(jù)庫，適用于存儲管理百億級瓦片，能支持高并發(fā)響應(yīng)和高可擴展性；Elastic Search 可用于全文搜索、結(jié)構(gòu)化搜索和聚合，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)檢索和分析，適用于實現(xiàn)基于規(guī)則的數(shù)據(jù)目錄的分布式存儲和管理。

全空間地球信息系統(tǒng)基于HDFS 或HBase 實現(xiàn)存儲海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)分布式存儲和管理各類空間和非空間數(shù)據(jù)；基于IPFS 存儲地理數(shù)據(jù)，并融合傳統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)引擎MapGIS SDE，通過分布式存儲和點對點傳輸，實現(xiàn)基于規(guī)則的數(shù)據(jù)目錄的分布式存儲和管理，達到多源異構(gòu)數(shù)據(jù)物理上的分散、邏輯上的統(tǒng)一。此外，使用Nebula 圖數(shù)據(jù)庫能以更直觀的圖譜方式表達地理實體間的關(guān)系，將圖中節(jié)點（頂點）和邊（連接兩個頂點的線）高效地進行存儲，并提供快速查詢和分析功能，能更好地表達地理實體之間的復(fù)雜關(guān)系，提升了系統(tǒng)查詢效率和管理效率。具體方案如圖3所示。

Fig.3 Scheme for data storage in pan-spatial geographic information system圖3 全空間地球信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲方案

1.2.2 數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理的目的是提升數(shù)據(jù)價值，通過制定標準的時空大數(shù)據(jù)治理流程，涵蓋數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全等環(huán)節(jié)，為時空大數(shù)據(jù)分析提供穩(wěn)定且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。同時，管理和保護組織內(nèi)的數(shù)據(jù)資源，確保數(shù)據(jù)在整個生命周期內(nèi)能被有效利用，包括發(fā)現(xiàn)、使用、共享、保護和管理等。通過數(shù)據(jù)治理可更好地管理和保護各單位的數(shù)據(jù)資源，確保數(shù)據(jù)在整個生命周期中能被有效利用，從而提升數(shù)據(jù)價值。

時空大數(shù)據(jù)治理涉及將不同來源的數(shù)據(jù)匯聚到一起，整理成可供分析的數(shù)據(jù)集合，涉及到數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載（Extract-Transform-Load，ETL）、數(shù)據(jù)清洗、融合和建模。然而，數(shù)據(jù)治理不僅需要管理數(shù)據(jù)，還需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量，因此需要進行有效性檢查、一致性檢查、準確性檢查等。基于可視化ETL 工具，通過元數(shù)據(jù)建模構(gòu)建數(shù)據(jù)目錄，以描述數(shù)據(jù)的來源、內(nèi)容和用途等信息，有助于提升數(shù)據(jù)管理和查詢效率、數(shù)據(jù)的共享和交換。針對不同類型的時空大數(shù)據(jù)，提供可視化數(shù)據(jù)處理流程構(gòu)建引擎，以便于用戶根據(jù)需求構(gòu)建數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)過濾、關(guān)聯(lián)、聚合等操作及結(jié)果數(shù)據(jù)的輸出和共享，進而滿足不同類型數(shù)據(jù)的快速處理需求。

此外，基于不同數(shù)據(jù)治理控制標準的完整質(zhì)量控制流程，建立可控的安全預(yù)警機制，增強時空大數(shù)據(jù)的安全防護能力，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、備份和恢復(fù)等措施確保數(shù)據(jù)的機密性、完整性，使時空大數(shù)據(jù)的質(zhì)量可控可檢，從而建立可控的安全預(yù)警機制以增強時空大數(shù)據(jù)的安全防護能力。

1.2.3 高性能計算與時空大數(shù)據(jù)分析

分布式計算框架和分布式流程引擎可幫助構(gòu)建時空大數(shù)據(jù)分析工具，通過使用多種矢量大數(shù)據(jù)分析算子，例如向量相似度計算、聚類分析、分類等，結(jié)合分布式流程引擎的高效調(diào)度和任務(wù)分配能力，搭建高性能的矢量大數(shù)據(jù)分析流程。在實時大數(shù)據(jù)分析方面，提供輸入控制器、處理器、流數(shù)據(jù)服務(wù)及輸出控制器等實時大數(shù)據(jù)分析算子，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)存儲、實時數(shù)據(jù)處理、實時數(shù)據(jù)分析和可視化等。這些算子既支持實時流傳輸協(xié)議（Real Time Streaming Protocol，RTSP）等視頻設(shè)備的視頻流服務(wù)，還支持物聯(lián)感知設(shè)備的管理與運維，能進一步擴展實時大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用范圍。

因此，時空大數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)具有靈活性和可擴展性，能滿足不同領(lǐng)域和場景的需求，可隨時根據(jù)新的應(yīng)用需求進行擴展和優(yōu)化，還能有效管理和利用時空大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更高效、更智能的數(shù)據(jù)分析。

1.3 智能分析

1.3.1 地理知識圖譜

地理知識圖譜是一種基于語義網(wǎng)絡(luò)的圖形結(jié)構(gòu)，用于描述和表達地理信息，涵蓋了現(xiàn)實世界中的各種地理實體和概念及其之間的關(guān)系［17］。地理知識圖譜采用自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法對地理信息進行分析和推理，以提取地理實體和概念及其之間的關(guān)系，并以語義網(wǎng)絡(luò)的形式進行表示。

地理知識圖譜的構(gòu)建過程主要分為數(shù)據(jù)源準備、地理知識抽取、地理知識融合和地理知識應(yīng)用4 個階段。在數(shù)據(jù)源準備階段，需要確定數(shù)據(jù)來源并處理數(shù)據(jù)質(zhì)量；在地理知識抽取階段，利用自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中提取地理實體和概念及其之間的關(guān)系；在地理知識融合階段，將提取出的地理知識進行整合和標準化，以確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性；在地理知識應(yīng)用階段，將構(gòu)建好的地理知識圖譜用于決策支持，提供圖譜可視化、圖譜搜索等功能，幫助用戶更好地理解、利用地理信息，具體構(gòu)建流程如圖4所示。

Fig.4 The process of building a geographic knowledge graph圖4 地理知識圖譜構(gòu)建流程

綜上，利用地理知識圖譜技術(shù)可更好地理解、感知地理現(xiàn)象和過程的動態(tài)變化情況，進行智能推理和決策支持，提供更準確、智能和全面的支持，幫助人們更好地應(yīng)對復(fù)雜的全空間地球信息和解決相關(guān)問題［18］。

1.3.2 人工智能模型

人工智能與GIS 的結(jié)合能帶來更高的效率和準確性、更強的預(yù)測和決策能力、更實時和準確的信息、更低的成本、更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域、更高的空間數(shù)據(jù)處理和分析的智能化水平，包括遙感圖像信息提取、視頻目標檢測、點云語義分割、圖文語義關(guān)聯(lián)匹配、多源數(shù)據(jù)融合與智能分析等方面，這些技術(shù)能提升模型的準確性和效率，為決策提供有力支持。

在遙感圖像信息提取方面，基于注意力機制的網(wǎng)絡(luò)分割模型的思想［19］，能有效提升模型的準確性和泛化能力，提取更多圖像語義分割所支持的特征類型，實現(xiàn)對遙感圖像中房屋、運動場、船只、城市用地、多種道路等特征的快速提取。在視頻目標檢測方面，基于視頻數(shù)據(jù)源［20］，使用視頻增強和網(wǎng)絡(luò)模型進行目標檢測，根據(jù)視頻內(nèi)容和背景環(huán)境的變化，自適應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)和檢測方法，同時使用高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化的計算方法，提升視頻目標檢測的準確性和效率。在點云語義分割方面，借鑒點云語義分割算法對點云數(shù)據(jù)進行分割［21］，對每個語義類別進行3D 重建和紋理映射，實現(xiàn)室外環(huán)境點云的可視化重建，取得了具有詳細語義信息和紋理信息的三維模型，實現(xiàn)了室外環(huán)境點云的可視化重建和室內(nèi)外場景的語義分割，并輔助進行特征分類和識別。在圖文語義關(guān)聯(lián)匹配方面，使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［22］，將文本轉(zhuǎn)換為向量并計算向量的相似性，實現(xiàn)文本間的相似性計算。

同時，利用PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)文本數(shù)據(jù)的分類、提取，將細粒度的圖像顯著區(qū)域和文本單詞作為對象，以學(xué)習(xí)他們之間的語義關(guān)聯(lián)，完成對圖形數(shù)據(jù)的語義關(guān)聯(lián)匹配。在多源數(shù)據(jù)融合與智能分析方面［23］，GIS結(jié)合人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)進行深入的地理空間分析，提供更深刻的洞察和預(yù)測。例如，在環(huán)境評估中，GIS將環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、地形圖等集成到一個統(tǒng)一的可視化界面中，幫助決策者更好地了解環(huán)境問題的空間分布和影響，同時通過深度學(xué)習(xí)算法對多源圖像信息進行分析，以預(yù)測土地利用情況和城市擴展趨勢。

1.3.3 數(shù)據(jù)科學(xué)計算

地理數(shù)據(jù)科學(xué)計算在GIS開發(fā)環(huán)境的基礎(chǔ)上加入第三方科學(xué)計算庫，利用GIS 開發(fā)環(huán)境的空間分析和可視化工具，結(jié)合分布式計算框架的高效數(shù)據(jù)處理能力，實現(xiàn)對地理數(shù)據(jù)的快速處理和復(fù)雜分析。同時，結(jié)合分布式計算框架Hadoop、Spark，幫助地理數(shù)據(jù)科學(xué)家進行更深入的數(shù)據(jù)探索、分析和建模，以提升工作效率和準確性。系統(tǒng)集成了主流的深度學(xué)習(xí)框架及空間機器學(xué)習(xí)庫，涵蓋了大量第三方Python 數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等方面的模型庫。因此，本文系統(tǒng)適用于數(shù)據(jù)分析挖掘、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的應(yīng)用場景，尤其支持地理數(shù)據(jù)、視頻、文本、圖片等多種非地理數(shù)據(jù)的處理和分析。

1.4 智能化地圖制圖

隨著計算機、人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，地圖制圖技術(shù)已進入數(shù)據(jù)密集型計算的科學(xué)范式時代［24］，地圖學(xué)已成為跨越時空、自然和人文、技術(shù)和工程的科學(xué)。數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、時空大數(shù)據(jù)已徹底改變地圖制圖的思維和工作方式［25-27］，地圖產(chǎn)品全過程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已實現(xiàn)，在服務(wù)國家戰(zhàn)略和滿足社會大眾化、個性化需求方面發(fā)揮了重要作用［26］，取得了一系列成果。主要分為以下三大類：

1.4.1 數(shù)據(jù)庫和規(guī)則驅(qū)動的數(shù)字化制圖

面向一體化、自動化的數(shù)字化地圖制圖需求，采用基于數(shù)據(jù)庫和規(guī)則驅(qū)動的數(shù)字化制圖技術(shù)［28］，主要包括：①圖庫一體化制圖模型，通過圖庫一體化數(shù)據(jù)庫與級聯(lián)更新技術(shù)，對地理信息與制圖數(shù)據(jù)進行一體化管理，確保數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性；②通過多種制圖表達規(guī)則及精準細致的自動編圖工具，實現(xiàn)制圖數(shù)據(jù)預(yù)處理、符號化、精編、質(zhì)檢的全流程編圖能力；③針對地圖整飾出版，采用基于模板的快速成圖技術(shù)，一鍵自動復(fù)用模板，實現(xiàn)出版制圖樣式的地圖快速出圖。

通過上述關(guān)鍵技術(shù)打通整體制圖流程，提供系列自動化工具和方法，全方位提升制圖自動化水平，全面支持一體化制圖應(yīng)用。目前，該技術(shù)已在全國地質(zhì)圖制圖、軍用數(shù)字地圖制圖、應(yīng)急保障制圖等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

1.4.2 參與式云端協(xié)同在線化地圖制圖

互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展催生了網(wǎng)絡(luò)在線制圖、云端遠程協(xié)同制圖等應(yīng)用需求。目前，業(yè)界針對在線制圖需求進行研究與技術(shù)攻關(guān)，通過協(xié)同制圖技術(shù)與創(chuàng)新應(yīng)用模式，打造專屬的云端協(xié)同式工作空間，提供了全流程在線化工作模式的制圖工具，實現(xiàn)了參與式云端協(xié)同在線制圖應(yīng)用。具體從在線一體化制圖、云端遠程制圖兩個方面重點突破：一方面，通過基于矢量瓦片服務(wù)的在線地圖制圖等技術(shù)，預(yù)設(shè)完善、便捷的制圖流程，提供全流程專題圖編制功能，支持多用戶并發(fā)訪問使用，實現(xiàn)一體化在線地圖制圖；另一方面，基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境搭建多人協(xié)同制圖創(chuàng)新應(yīng)用場景，掛接云盤管理制圖資源，用戶通過桌面云使用制圖軟件進行制圖編輯，支持多人協(xié)同創(chuàng)作，例如地質(zhì)云遠程制圖應(yīng)用。

1.4.3 大數(shù)據(jù)和知識驅(qū)動的智能化制圖

在智能化時代，地圖制圖面臨著新的挑戰(zhàn)，如何運用機器智能提升地圖制圖的效率和質(zhì)量，滿足個性化制圖的需求，是業(yè)界的研究重點。其中，智能的核心是知識，因此業(yè)界積極研究并實現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)和知識驅(qū)動的智能化制圖技術(shù)與軟件成果，主要包括以下4個方面：

（1）智能化數(shù)據(jù)采集?；谶b感影像的地圖要素智能提取，包括利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行地物快速提取，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行半自動矢量化等。

（2）智能化數(shù)據(jù)更新。通過可定制的多源數(shù)據(jù)自動融合框架與質(zhì)檢更新規(guī)則，完成數(shù)據(jù)融合、質(zhì)檢，并在成果匯交時一鍵識別與提取數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速增量更新。

（3）智能化地圖制圖。將深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)應(yīng)用于地理圖像處理，例如地圖風(fēng)格智能遷移、中文分詞等，同時對非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行提取與可視化。

（4）智能化地圖綜合?；谏疃葘W(xué)習(xí)的典型要素分布模式識別，為地圖綜合決策提供依據(jù)；通過機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)模型方法升級地圖綜合算法，實現(xiàn)地圖要素的智能選取、化簡、合并等操作。

此外，大數(shù)據(jù)和知識驅(qū)動的智能化制圖還在地質(zhì)礦產(chǎn)等領(lǐng)域開展了典型示范應(yīng)用。例如，以地質(zhì)專家知識為主線的地質(zhì)圖數(shù)據(jù)智能化處理繪制系統(tǒng)，大幅提升了地質(zhì)圖編制效率，并在全國地質(zhì)圖編制等工作中得到廣泛應(yīng)用。

2 全空間地球信息系統(tǒng)平臺

基于MapGIS 的全空間地球信息系統(tǒng)體系架構(gòu)如圖5所示，包括應(yīng)用層（T）、平臺支撐層（C）、基礎(chǔ)設(shè)施層（V）。

Fig.5 Platform architecture for pan-spatial geographic information system MapGIS圖5 基于MapGIS的全空間地球信息系統(tǒng)體系架構(gòu)

基礎(chǔ)設(shè)施層（V）主要由基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)庫及相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備構(gòu)成，通過對接射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）系統(tǒng)、攝像頭、激光傳感器、視覺定位等傳感設(shè)備，獲取多種類的平臺所需數(shù)據(jù)，然后通過虛擬化組件搭建云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，將獲取的數(shù)據(jù)、相關(guān)的計算結(jié)果、網(wǎng)絡(luò)資源整合形成平臺運行所需的環(huán)境資源池。

平臺支撐層（C）在全空間數(shù)據(jù)管理方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，其應(yīng)用功能主要集中在數(shù)據(jù)分析、智能化應(yīng)用支撐等方面，具有強大的時空數(shù)據(jù)標準兼容性，能支持多種數(shù)據(jù)類型的接入，以實現(xiàn)不同維度數(shù)據(jù)的相互轉(zhuǎn)化和多維數(shù)據(jù)的運營管理。通過構(gòu)建針對數(shù)據(jù)管理的可視化、查詢對比、統(tǒng)計整合、多維空間分析等功能模塊，提供城市成長、突發(fā)事件、事故模擬、智能交通等服務(wù)，以打造更具特色的城市信息模型（City Information Modeling，CIM）。平臺構(gòu)建了數(shù)據(jù)管理功能模塊，提供城市規(guī)劃、仿真模擬等基礎(chǔ)組件及規(guī)劃設(shè)計、控高分析等城市規(guī)劃類組件，這些組件結(jié)合實景三維、知識圖譜等相關(guān)技術(shù)，進一步研發(fā)了更多細化層次的組件，使全空間地球信息系統(tǒng)在全場景應(yīng)用中更好地支撐行業(yè)應(yīng)用開發(fā)。

應(yīng)用層（T）在基礎(chǔ)設(shè)施層（V）和平臺支撐層（C）的支撐下，針對不同行業(yè)應(yīng)用需求，組合相對應(yīng)的數(shù)據(jù)資源獲取模塊和功能支持模塊。這些定制化的應(yīng)用基于全空間地球信息系統(tǒng)平臺，將平臺的應(yīng)用范圍進一步延伸至數(shù)字孿生城市、城市規(guī)劃管理、農(nóng)業(yè)管理等領(lǐng)域。例如，通過對農(nóng)田的精細化監(jiān)測和管理，提升農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量；應(yīng)用CIM 平臺，以城市級海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，精細化表達城市的各項要素，適用于城市的智能管理、仿真模擬等方面。

3 典型應(yīng)用場景

我國大部分城市對地下空間的開發(fā)利用情況和智慧城市建設(shè)情況掌握不足［29］，但全空間地球信息系統(tǒng)平臺具備追溯過去、感知現(xiàn)在和推演未來的能力。該平臺具備多種功能，可用于空中、地上、地表和地下建設(shè)，全方位展示地下空間的形態(tài)屬性等具體情況，為礦產(chǎn)資源估算、災(zāi)害防治、城市管理、數(shù)字孿生城市等領(lǐng)域提供幫助，如圖6所示。

Fig.6 Application scenarios for pan-spatial geographic information system圖6 全空間地球信息系統(tǒng)平臺具體應(yīng)用示例

全空間地球信息系統(tǒng)平臺還針對不同領(lǐng)域的需求，提供更專業(yè)的分析工具和應(yīng)用場景。例如，在城市規(guī)劃方面，該平臺可為規(guī)劃師提供更全面、精準的地下空間信息，既能幫助他們制定更科學(xué)、合理的城市規(guī)劃方案，還可提供現(xiàn)有土地、地上空間利用情況，協(xié)助規(guī)劃人員有效改造城市居民環(huán)境、規(guī)劃凈空區(qū)域、提升城市經(jīng)濟發(fā)展水平。在城市建設(shè)方面，該平臺可為工程師提供精確的地下結(jié)構(gòu)信息和土壤地質(zhì)信息，既能幫助他們更準確地設(shè)計和建設(shè)城市基礎(chǔ)設(shè)施，提升城市軟實力，還可建設(shè)和管理城市信息化或建立基礎(chǔ)地理信息交換和分發(fā)服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)體系，實現(xiàn)GIS社會化。

綜上，全空間地球信息系統(tǒng)平臺結(jié)合了云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等先進技術(shù)，為城市地下和地上空間的開發(fā)和利用提供了更強大的技術(shù)支持。通過結(jié)合這些技術(shù)，全空間地球信息系統(tǒng)平臺可實現(xiàn)更智能化、高效化的城市空間管理和應(yīng)用，為城市的可持續(xù)發(fā)展提供更堅實的保障。

同時，全空間地球信息系統(tǒng)平臺還針對不同領(lǐng)域需求，提供更專業(yè)的分析工具和應(yīng)用場景。例如，在城市管理方面，該平臺可為管理者提供實時的地下空間使用情況、地上交通及路面狀況和環(huán)境信息，幫助他們更精細化、智能化地管理城市；在城市運營方面，該平臺可為運營商提供全面的地下設(shè)施運行情況和能耗信息，幫助他們提升設(shè)施運營效率，降低能源消耗，為城市的可持續(xù)發(fā)展作出更大貢獻。此外，該平臺還可為決策者提供城市水質(zhì)監(jiān)測與評價，確保居民用水安全及河流生態(tài)系統(tǒng)健康。

4 結(jié)語

本文詳細闡述了全空間地球信息系統(tǒng)構(gòu)建需要突破的關(guān)鍵技術(shù)及體系架構(gòu)，分析了基于MapGIS 的全空間地球信息系統(tǒng)如何對現(xiàn)實世界進行抽象、建模，構(gòu)建認知模型，以滿足全空間地球信息的發(fā)展需求，總結(jié)了全空間地球信息系統(tǒng)大體量、關(guān)系復(fù)雜數(shù)據(jù)高質(zhì)量渲染解決方案。

為解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和傳輸問題，全空間三維模型采用服務(wù)接口標準M3D 格式，提出了MapGIS 應(yīng)對全空間時代的大數(shù)據(jù)管理方案，展示了知識驅(qū)動富有全空間特性的智能分析及智能化制圖方案，突破了廣義室內(nèi)定位拓展場景等密閉空間的相關(guān)技術(shù)，為全空間地球信息系統(tǒng)的理論體系及技術(shù)發(fā)展提供了參考與借鑒。

全空間地球信息系統(tǒng)從多粒度實體對象認知模型、時空大數(shù)據(jù)存儲與治理、知識模型、感知決策算法、三維可視化、系統(tǒng)架構(gòu)、綜合應(yīng)用等方面，將地球信息系統(tǒng)推向了新的高度來應(yīng)對新時代的需求。從傳統(tǒng)地理空間擴展到廣義的地理空間，例如廣義室內(nèi)定位不僅是室內(nèi)定位技術(shù)，還應(yīng)擴展到水下、地下、地鐵、飛機、船艙等密閉空間，以解決更多具體問題，實現(xiàn)從狹義地理空間到廣義的全空間的飛躍。