地理信息保密安全評(píng)估的基本問(wèn)題與對(duì)策

劉萬(wàn)增，陳軍，趙勇，李然，章煒，翟曦，王新鵬 ，王勇

1. 國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830；

2. 自然資源部時(shí)空信息與智能服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100830；

3. 湖北珞珈實(shí)驗(yàn)室，武漢 430079；

4. 自然資源部地理信息管理司，北京 100812；

5. 中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院，北京 100830

1 引 言

眾所周知，地理信息是自然和人文要素空間分布及變化的數(shù)字化描述與表達(dá)，是重要戰(zhàn)略信息資源與生產(chǎn)要素，兼具空間載體和知識(shí)存量?jī)纱笞饔?，為?guó)防建設(shè)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和科學(xué)研究提供時(shí)空基底保障（劉萬(wàn)增和彭震中，2016）。一方面，地理信息數(shù)據(jù)是戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知與可視化的基礎(chǔ)，是贏得現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的重要戰(zhàn)略資源，因而成為“國(guó)之重器，不可與人”（孫寶云和沈永社，2012）。另一方面，我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)、國(guó)土空間規(guī)劃、“宜居地球”研究，以及電子商務(wù)、無(wú)人駕駛等新興應(yīng)用領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，對(duì)地理信息的網(wǎng)絡(luò)化、公開(kāi)化應(yīng)用提出了迫切需求，正催生著公眾版地理信息的大規(guī)模生產(chǎn)和服務(wù)，推動(dòng)著地理信息保密安全評(píng)估技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展（周鴻昌和呂雁華，2015；朱長(zhǎng)青和任娜，2015；朱日祥等，2021）。

然而，長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)地理信息保密安全評(píng)估手段落后于地理信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)模，無(wú)法從容應(yīng)對(duì)所面臨的嚴(yán)峻安全形勢(shì)，對(duì)什么情況是密必保，什么情況非密放開(kāi)，缺乏明確的技術(shù)指標(biāo)和先進(jìn)的評(píng)估手段，在一定程度上加劇了地理信息保密與應(yīng)用的矛盾（周鴻昌和呂雁華，2015；朱長(zhǎng)青和任娜，2015；劉萬(wàn)增和彭震中，2016）。如果把握不好涉密數(shù)據(jù)與非涉密數(shù)據(jù)之間的界限，容易導(dǎo)致保密管理過(guò)嚴(yán)或過(guò)寬，都將深刻影響國(guó)家安全和發(fā)展利益。在實(shí)際工作中，部分部門(mén)或單位往往選擇從嚴(yán)管理，來(lái)被動(dòng)降低技術(shù)缺位帶來(lái)的涉密地理信息安全風(fēng)險(xiǎn)，不可避免地限制了地理信息的應(yīng)用廣度和深度（劉萬(wàn)增和彭震中，2016）。

為加強(qiáng)測(cè)繪地理信息安全保密工作，2020 年國(guó)家頒布了《測(cè)繪地理信息管理工作國(guó)家秘密范圍的規(guī)定》，從是否為敏感區(qū)域、比例尺、位置精度、涉密屬性、分辨率、等高距及數(shù)據(jù)范圍等方面，對(duì)國(guó)家測(cè)繪地理信息管理工作秘密事項(xiàng)名稱(chēng)、密級(jí)、保密期限及知悉范圍等進(jìn)行了詳細(xì)規(guī)定，為地理信息安全評(píng)估提供了政策、法規(guī)依據(jù)。但由于缺乏有效的技術(shù)支撐，我國(guó)的地理信息安全評(píng)估工作還主要依賴(lài)有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員對(duì)地理信息數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行檢查判斷，檢查效率低、檢查范圍小、結(jié)果不全面，難以得到科學(xué)的評(píng)價(jià)結(jié)果，更難以應(yīng)對(duì)大批量涉密地理信息數(shù)據(jù)的保密安全評(píng)價(jià)，成為制約我國(guó)地理信息保密安全評(píng)估的技術(shù)瓶頸。

當(dāng)前，我國(guó)正在實(shí)施以數(shù)字化改革推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的國(guó)家戰(zhàn)略，地理信息作為基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性信息資源和生產(chǎn)要素，將發(fā)揮重要的支撐作用。統(tǒng)籌發(fā)展與安全，開(kāi)展地理信息保密安全評(píng)估技術(shù)創(chuàng)新，處理好地理信息安全與應(yīng)用的矛盾，全面支撐國(guó)家各領(lǐng)域的數(shù)字化發(fā)展，是當(dāng)前做好地理信息安全監(jiān)督管理工作的迫切需要，也是地理信息管理部門(mén)貫徹總體國(guó)家安全觀的重要使命。

2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

地理信息保密安全評(píng)估是近年來(lái)我國(guó)地理信息安全監(jiān)督管理工作面臨的新問(wèn)題，其研究剛剛起步，相關(guān)研究文獻(xiàn)還很少，因而，該問(wèn)題的解決需要借助傳統(tǒng)的數(shù)字化測(cè)繪技術(shù)和人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)，探索出一種適合我國(guó)國(guó)情的地理信息保密安全智能化評(píng)估方法，重點(diǎn)解決碎片化數(shù)據(jù)尺度自動(dòng)判斷、地形圖精度高效評(píng)估、遙感影像敏感信息智能識(shí)別等核心技術(shù)。本文從地理信息數(shù)據(jù)空間尺度判定、地形圖精度評(píng)定、遙感影像智能認(rèn)知三個(gè)方面，分析國(guó)內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)。

2.1 地理信息數(shù)據(jù)空間尺度判定

尺度是地理數(shù)據(jù)的基本特征，作為地圖學(xué)、地理科學(xué)研究的核心問(wèn)題，受到國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注（Lam 和Quattrochi，1992；李霖和李德仁，1994；劉凱等，2008）。尺度不變量、改變尺度的能力、尺度效應(yīng)的度量、尺度作為過(guò)程模型中的參數(shù)，以及多尺度實(shí)施等為尺度的五大關(guān)鍵問(wèn)題，因而成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者爭(zhēng)相研究的熱點(diǎn)（Quattrochi 和Goodchild，1997；李志林等，2018）。針對(duì)尺度不變量，李志林（2005）探討了歐氏空間和地理空間中尺度的差別，認(rèn)為隨著尺度變化，對(duì)象的形狀保持不變，即尺度變換具有可逆性，如不同比例尺地圖上的同一條海岸線(xiàn)具有不同的長(zhǎng)度值。因此，Xia和 Clarke（2023）建議使用分?jǐn)?shù)維來(lái)處理地理空間的多尺度問(wèn)題，將分?jǐn)?shù)維看作地理空間的一個(gè)尺度不變量；Lowe（2004）研究了遙感圖像的尺度不變量，通過(guò)探測(cè)某種尺度空間的響應(yīng)極值來(lái)保持尺度變換不變性的特征。此外，部分學(xué)者認(rèn)為地理信息尺度具有時(shí)間、空間和語(yǔ)義三種屬性，只要這三種屬性不變，地理信息尺度的不變性在一定程度上等同于這三種屬性不變性（劉凱和秦耀辰，2010；張玲，2013）。

在以上研究中，分?jǐn)?shù)維作為地理空間的尺度不變量，雖能為尺度判定提供理論參考，但如何量化尺度變化引起的信息量的變化，并反之將該變化量用于尺度判定，仍缺乏系統(tǒng)性的研究。Li 和Openshaw（1993）提出了對(duì)現(xiàn)實(shí)世界地形、地物數(shù)字化抽象和概括的“自然法則”原理，基于人眼觀察到空間目標(biāo)的復(fù)雜性是隨距離變化的這一自然界普遍存在的物理規(guī)律，實(shí)現(xiàn)不同尺度地物的概括（Li，1996）。該原理揭示了矢量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的尺度特征，也是一種尺度不變量，為尺度判定提供了新思路。

2.2 地理信息數(shù)據(jù)精度評(píng)估

數(shù)據(jù)精度分析和質(zhì)量控制是測(cè)繪領(lǐng)域長(zhǎng)期關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題（李建成等，2017；張菊清和楊元喜，2009）。相關(guān)研究多側(cè)重于地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）空間數(shù)據(jù)質(zhì)量的不確定性，楊元喜（2009）研究了點(diǎn)位誤差的不同度量標(biāo)準(zhǔn)，Perkal（1956）提出了線(xiàn)元不確定性度量的“ε 帶”指標(biāo)。有學(xué)者基于上述理論進(jìn)一步研究了圓曲線(xiàn)、緩和曲線(xiàn)、一般曲線(xiàn)、面的不確定性模型（Shi，1997；史文中等，2000；郭同德等，2003）。劉文寶等（1998）用隨機(jī)過(guò)程理論推導(dǎo)了“De 帶”的邊界線(xiàn)方程，并提出了面位誤差環(huán)的概念；游揚(yáng)聲（2005）提出了線(xiàn)元的整體誤差帶，對(duì)誤差帶進(jìn)行了擴(kuò)展。靳燕（2014）用區(qū)間數(shù)理論研究了位置不確定性的大小。以上空間數(shù)據(jù)不確定性研究側(cè)重于數(shù)據(jù)的誤差分布特征，而地形圖精度評(píng)估關(guān)注的是給定范圍地形數(shù)據(jù)的整體位置精度。傳統(tǒng)的方法是采用測(cè)量?jī)x器，選擇一定數(shù)量的地物特征點(diǎn)進(jìn)行實(shí)地測(cè)量，將測(cè)量坐標(biāo)與待檢地形數(shù)據(jù)中的同名點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算相對(duì)中誤差，如美國(guó)于1998 年發(fā)布的空間數(shù)據(jù)精度國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)（National Standard for Spatial Data Accuracy，NSSDA）中，定義了空間數(shù)據(jù)定位精度的統(tǒng)計(jì)和測(cè)試方法。該方法要求對(duì)地圖精度進(jìn)行評(píng)估時(shí)，地圖覆蓋的地區(qū)至少應(yīng)分布有20 個(gè)控制點(diǎn)；而STANAG 2215 標(biāo)準(zhǔn)中，則明確定義了對(duì)每張地形圖精度進(jìn)行評(píng)估，至少需要167 個(gè)明確定義的控制點(diǎn)（El-Mowafy，2005）。在實(shí)踐上，Bozic 和 Radojcic（2011）對(duì)每張地形圖布設(shè)了190 個(gè)控制點(diǎn)，評(píng)估了塞爾維亞軍事地理研究所制作的1∶50000 數(shù)字地形圖的水平精度；Doskocz（2010）基于全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)、正交和極地測(cè)量數(shù)據(jù)，分析在大比例尺數(shù)字地圖水平精度。伍素貞等（2012）將在AutoCAD 中拾取的若干地物點(diǎn)與RTK 采集的相應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估地形圖精度；趙鵬等（2020）利用三維激光掃描儀采集的地面點(diǎn)坐標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了大比例尺地形圖的數(shù)學(xué)精度，探討了基于三維激光掃描技術(shù)質(zhì)量檢驗(yàn)的可行性。

以上兩種方法都存在成本高、效率低的問(wèn)題，無(wú)法用于大區(qū)域地形圖精度評(píng)估。

2.3 遙感影像內(nèi)容識(shí)別

遙感影像內(nèi)容識(shí)別在某種程度上是對(duì)影像內(nèi)容的判讀和檢索。較早的研究是基于圖像底層視覺(jué)特征（如色彩、紋理、幾何形狀）構(gòu)建相似性測(cè)度指標(biāo)來(lái)對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行檢索查詢(xún)，即基于內(nèi)容的圖像檢索（content-based image retrieval，CBIR）技術(shù)（李向陽(yáng)等，2001；Lee 等，2005；Li 等，2012；Li，2014）；然而其實(shí)際性能往往受制于圖像數(shù)據(jù)本身的視覺(jué)特征復(fù)雜程度（Liu 等，2007；李士進(jìn)等，2010）。有研究表明，影像地物語(yǔ)義信息的引入可明顯提高CBIR 系統(tǒng)的智能性和精確度（Kang 等，2011）。Liu 等（2012）在遙感影像分割的基礎(chǔ)上通過(guò)EM 算法建立地物目標(biāo)、影像特征與分割區(qū)域之間的語(yǔ)義化關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)遙感影像的區(qū)域檢索；Wang等（2013）以面向?qū)ο蠓诸?lèi)結(jié)果為基礎(chǔ)，利用影像整體視覺(jué)特征和地物方位關(guān)系的描述構(gòu)建了相應(yīng)的遙感影像檢索系統(tǒng)；dos Santos 等（2013）在多尺度分類(lèi)結(jié)果的基礎(chǔ)上，引入自然語(yǔ)言處理中的詞袋模型（bag of words model，BoW）來(lái)影像特征及其關(guān)系的高效檢索。

可以看出，傳統(tǒng)影像內(nèi)容與語(yǔ)義的檢索方法仍是以底層視覺(jué)特征間相似性或影像語(yǔ)義關(guān)系為主，很難做到對(duì)影像全局的場(chǎng)景化理解與識(shí)別。因此，近年來(lái)將時(shí)空?qǐng)鼍罢J(rèn)知與內(nèi)容檢索結(jié)合成為新的研究熱點(diǎn)，Wang 等（2001）通過(guò)概念領(lǐng)域模型來(lái)描述影像中對(duì)象空間關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了基于影像對(duì)象的場(chǎng)景化語(yǔ)義檢索。Zhao 等（2012）為了縮小基于內(nèi)容的圖像檢索中用戶(hù)查詢(xún)概念和低層次特征之間的差距，采用基于支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）分類(lèi)理論的相關(guān)性反饋算法來(lái)提高遙感圖像的檢索精度。閆利等（2022）利用多尺度遙感影像基準(zhǔn)網(wǎng)與多形態(tài)、多時(shí)相的自然資源典型地類(lèi)樣本庫(kù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)達(dá)到了較高的影像分類(lèi)精度。

因此，利用影像自身的內(nèi)容信息，結(jié)合國(guó)家級(jí)多尺度、多時(shí)相海量遙感影像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比檢索，成為解決“無(wú)來(lái)源信息、無(wú)定位信息、無(wú)參考信息”的“無(wú)源”影像安全評(píng)估的基本思路。

3 基本問(wèn)題

地理信息保密安全評(píng)估是按照國(guó)家相關(guān)法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等，采用信息化的技術(shù)手段，對(duì)地理信息的保密安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，給出可公開(kāi)、不涉密、涉密及其保密等級(jí)、保密期限、適用范圍等評(píng)價(jià)。這就涉及評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取和計(jì)算，其中，地理信息數(shù)據(jù)的涉密屬性、數(shù)據(jù)范圍和等高距等信息可以通過(guò)數(shù)據(jù)解析或語(yǔ)義識(shí)別加以判斷，但對(duì)于碎片化數(shù)據(jù)的比例尺、分辨率、敏感內(nèi)容的判斷就比較復(fù)雜，其本質(zhì)上是定量和定性結(jié)合、主觀和客觀交融的認(rèn)知問(wèn)題，目前尚沒(méi)有高效可行的解決方案；另外，地形圖平面相對(duì)精度的低成本、高效率地計(jì)算和評(píng)估，一直是GIS 數(shù)據(jù)質(zhì)量研究領(lǐng)域面臨的技術(shù)難點(diǎn)之一，也是制約地理信息保密安全評(píng)估智能化的瓶頸問(wèn)題。因此，本文主要從數(shù)據(jù)空間尺度計(jì)算、地形位置精度評(píng)定、影像敏感內(nèi)容識(shí)別三個(gè)方面討論地理信息保密安全評(píng)估的基本問(wèn)題。

3.1 空間尺度的智能識(shí)別問(wèn)題

空間尺度是指最小的可辨識(shí)單元所代表的特征長(zhǎng)度、面積或體積，是人們認(rèn)識(shí)地理空間、進(jìn)行地理建模和表達(dá)的基礎(chǔ)和前提（李志林，2005；李志林等，2018）?？臻g尺度的判定主要針對(duì)無(wú)源碎片化地理信息，在缺乏元數(shù)據(jù)，沒(méi)有空間定位信息的情況下，對(duì)碎片化的矢量或柵格數(shù)據(jù)的尺度特征進(jìn)行計(jì)算和綜合判斷，實(shí)際上是對(duì)數(shù)據(jù)空間或符號(hào)空間蘊(yùn)含的空間特征或模式認(rèn)知的問(wèn)題，需要融入時(shí)空?qǐng)鼍罢J(rèn)知的理論和方法，在非線(xiàn)性高維空間進(jìn)行尺度識(shí)別的模型構(gòu)建和算法實(shí)現(xiàn)，顯然，以處理低維線(xiàn)性空間問(wèn)題見(jiàn)長(zhǎng)的數(shù)字化測(cè)繪的技術(shù)手段很難滿(mǎn)足需求。

3.2 位置精度的高效評(píng)估問(wèn)題

位置精度的評(píng)估技術(shù)瓶頸在于如何高效率、低成本地獲得空間對(duì)象位置的真值。傳統(tǒng)采用同名點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行比對(duì)來(lái)衡量待檢地形數(shù)據(jù)精度（El-Mowafy，2005；Bozic 和Radojcic，2011；趙鵬等，2020）的方法存在成本高、效率低的問(wèn)題，無(wú)法用于大區(qū)域地形圖精度評(píng)估。因而，人們往往按照地形圖的比例尺推估其精度，而實(shí)際上，不同部門(mén)、不同數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式生產(chǎn)的同一區(qū)域相同比例尺的地形數(shù)據(jù)，其實(shí)際精度變化幅度非常大，采用這種方法評(píng)估出來(lái)的精度，其可靠性很難完全滿(mǎn)足需求。因而長(zhǎng)期以來(lái)，地形數(shù)據(jù)精度評(píng)估一直是GIS 領(lǐng)域的一大難題。

3.3 影像敏感信息的場(chǎng)景化認(rèn)知問(wèn)題

影像敏感信息認(rèn)知也是一種非線(xiàn)性高維空間的認(rèn)知計(jì)算問(wèn)題，需要引入混合智能計(jì)算范式，將敏感區(qū)域影像判讀知識(shí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行多模態(tài)、多節(jié)點(diǎn)耦合，依據(jù)幾何紋理形態(tài)的尺度不變性規(guī)則，對(duì)影像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別與語(yǔ)義分割，提取敏感地物的實(shí)體特征，計(jì)算其間的拓?fù)洹⒎较蚣岸攘康瓤臻g關(guān)系，從而突破低維線(xiàn)性空間數(shù)字化測(cè)繪的技術(shù)局限，實(shí)現(xiàn)對(duì)影像敏感信息場(chǎng)景的認(rèn)知與表達(dá)。

綜上，地理信息保密安全評(píng)估是我國(guó)實(shí)施地理信息安全監(jiān)管的迫切需求，面臨高效率、自動(dòng)化評(píng)估的技術(shù)瓶頸，需要解決地理信息數(shù)據(jù)智能化尺度判斷、時(shí)空?qǐng)鼍罢J(rèn)知和自動(dòng)化精度評(píng)估三個(gè)方面的科學(xué)問(wèn)題。

4 研究思路

可以看出，地理信息安全評(píng)估存在的基本問(wèn)題涉及非線(xiàn)性高維空間的認(rèn)知計(jì)算，單單采用常規(guī)的測(cè)繪算法很難有效解決，需要充分利用人們?cè)陂L(zhǎng)期測(cè)繪生產(chǎn)實(shí)踐中形成的測(cè)繪智能，與深度學(xué)習(xí)、測(cè)繪算法等深度融合提出一種新的解決思路。

近幾年迅速發(fā)展的深度學(xué)習(xí)、群體智能、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)，為自然測(cè)繪智能的挖掘、提取、描述、表達(dá)提供了新手段。為此，本文針對(duì)國(guó)家地理信息安全監(jiān)管對(duì)地理信息數(shù)據(jù)安全智能化評(píng)估技術(shù)的迫切需求，借助智能化測(cè)繪的理念，基于現(xiàn)代信息技術(shù)，將人類(lèi)在長(zhǎng)期測(cè)繪活動(dòng)中積累的豐富的感知、認(rèn)知等自然智能，與機(jī)器的計(jì)算智能有機(jī)融合，形成以知識(shí)為引導(dǎo)、算法為基礎(chǔ)的測(cè)繪混合智能計(jì)算范式（劉經(jīng)南和高柯夫，2017；王家耀，2017；寧津生，2019；艾廷華，2021；陳軍等，2021；龔健雅等，2021；李清泉等，2021；李志林等，2021；劉萬(wàn)增等，2021；閆利等，2021；楊元喜等，2021），破解地理信息安全評(píng)估中高維、非線(xiàn)性的求解難題。

如圖1 所示，基于這一理論框架，擬將尺度效應(yīng)、空間約束及時(shí)空關(guān)聯(lián)等智能機(jī)理，與深度學(xué)習(xí)、測(cè)繪算法等結(jié)合，建立地理信息保密安全評(píng)估知識(shí)庫(kù)和指標(biāo)體系；突破碎片化地理信息尺度計(jì)算模型、地理信息數(shù)據(jù)精度自動(dòng)化評(píng)估模型、遙感影像安全評(píng)估場(chǎng)景化認(rèn)知模型的構(gòu)建方法；以此為基礎(chǔ)，研制地理信息數(shù)據(jù)安全智能化評(píng)估系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)地理信息尺度計(jì)算、敏感屬性過(guò)濾、相對(duì)精度評(píng)估、典型敏感區(qū)域判別等功能，支撐地理信息保密鑒定、數(shù)據(jù)定密、安全評(píng)價(jià)、公開(kāi)化處理等安全監(jiān)管業(yè)務(wù)，逐步形成“控得住”“管得好”“用得順”的地理信息保密安全評(píng)估與監(jiān)管技術(shù)體系，為國(guó)家地理信息安全和社會(huì)化應(yīng)用提供精準(zhǔn)化、智能化的技術(shù)支撐。

圖1 研究思路圖Fig.1 Research framework diagram

5 主要對(duì)策

根據(jù)以上研究思路，從以下五個(gè)方面開(kāi)展研究，解決地理信息保密安全評(píng)估的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。

5.1 構(gòu)建地理信息保密安全評(píng)估知識(shí)庫(kù)

收集地理信息保密安全評(píng)估的相關(guān)法律法規(guī)、典型案例、文獻(xiàn)資料、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等，對(duì)其進(jìn)行評(píng)估知識(shí)抽取與關(guān)聯(lián)化處理，建立地理信息保密安全評(píng)估的基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)；針對(duì)空間基準(zhǔn)數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)及三維實(shí)景等數(shù)據(jù)產(chǎn)品，分析提出其安全保密等級(jí)判定的關(guān)鍵因子及其單一或綜合的量化指標(biāo)，與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建多類(lèi)型地理信息數(shù)據(jù)產(chǎn)品安全指標(biāo)評(píng)估的知識(shí)模型與評(píng)估方法。利用時(shí)空知識(shí)圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系計(jì)算等技術(shù)方法，實(shí)現(xiàn)基于測(cè)繪知識(shí)推理計(jì)算的自動(dòng)化評(píng)估。

5.2 研究無(wú)源碎片化地理信息尺度智能計(jì)算模型

分析不同尺度地形矢量數(shù)據(jù)的尺度特征，揭示地理信息數(shù)據(jù)空間尺度的變換機(jī)理；融入自然法則的原理，分析地形圖數(shù)據(jù)的尺度不變特征，挖掘提取其尺度不變量，來(lái)計(jì)算和表征地形矢量數(shù)據(jù)的尺度，發(fā)展基于尺度統(tǒng)計(jì)特征的地理信息矢量數(shù)據(jù)尺度計(jì)算模型。基于地理信息數(shù)據(jù)尺度特征的知識(shí)引導(dǎo)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的正負(fù)樣本特征提取能力來(lái)模擬人類(lèi)地圖認(rèn)知表達(dá)，設(shè)計(jì)高效、可靠的碎片化柵格地圖數(shù)據(jù)尺度智能識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)矢量、柵格兩種模態(tài)無(wú)源碎片化地形圖數(shù)據(jù)的尺度智能化判定。

5.3 突破地理信息數(shù)據(jù)相對(duì)位置精度自動(dòng)化評(píng)估方法

制約地形圖相對(duì)精度智能化評(píng)估的瓶頸在于如何得到數(shù)字空間地形要素的真實(shí)位置。針對(duì)大范圍、多要素、多尺度的矢量地形圖精度評(píng)估效率低、可靠性差等缺陷，研究幾何特征自洽的地形數(shù)據(jù)相對(duì)精度評(píng)估方法。利用人們?cè)陂L(zhǎng)期測(cè)繪實(shí)踐中形成的測(cè)繪智能，凝練出與地形圖幾何精度相關(guān)的典型要素幾何特征，并映射到數(shù)字空間。形成典型地形要素（如道路、河流）的內(nèi)部幾何結(jié)構(gòu)的約束條件，并將其轉(zhuǎn)化為普適的數(shù)學(xué)模型（如公路平曲線(xiàn)半徑），作為數(shù)字空間要素幾何形態(tài)參數(shù)的“真值”，實(shí)現(xiàn)地形圖相對(duì)精度智能、高效、便捷評(píng)估。

5.4 發(fā)展基于混合智能的遙感影像敏感信息場(chǎng)景化認(rèn)知方法

影像敏感信息場(chǎng)景識(shí)別是一種非線(xiàn)性高維空間的認(rèn)知計(jì)算問(wèn)題。構(gòu)建面向遙感影像敏感區(qū)域地理場(chǎng)景認(rèn)知的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)和多時(shí)相、多尺度的海量遙感影像敏感信息樣本庫(kù)，針對(duì)影像敏感區(qū)域幾何結(jié)構(gòu)、紋理特征、分辨率等安全評(píng)估決策因子，分別構(gòu)建其影像判定的大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。再結(jié)合深度學(xué)習(xí)多任務(wù)中先驗(yàn)歸納知識(shí)（inductive knowledge）嵌入的技術(shù)方法，將敏感區(qū)域影像判讀知識(shí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行多模態(tài)、多節(jié)點(diǎn)耦合。依據(jù)幾何紋理形態(tài)的尺度不變性規(guī)則，對(duì)影像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別與語(yǔ)義分割，提取敏感地物的實(shí)體特征，計(jì)算其間的拓?fù)洹⒎较蚣岸攘康瓤臻g關(guān)系，實(shí)現(xiàn)基于空間知識(shí)圖譜的遙感影像內(nèi)容檢索與敏感區(qū)域智能識(shí)別。

5.5 研制地理信息數(shù)據(jù)安全智能評(píng)估原型系統(tǒng)

基于以上模型和方法，研制地理信息數(shù)據(jù)安全智能評(píng)估原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)地理信息尺度計(jì)算、敏感屬性過(guò)濾、相對(duì)精度評(píng)估、典型敏感區(qū)域判別等功能，經(jīng)過(guò)不斷優(yōu)化迭代，形成國(guó)家地理信息保密安全評(píng)估的支撐軟件，逐步向各省及各行業(yè)示范和推廣應(yīng)用。

6 結(jié)束語(yǔ)

地理信息保密安全智能化評(píng)估是當(dāng)前國(guó)家地理信息安全監(jiān)管提出的迫切需求。本文在國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，指出了地理信息保密安全智能化評(píng)估的基本問(wèn)題；借助智能化測(cè)繪的理念，將人類(lèi)的自然智能與機(jī)器計(jì)算智能有機(jī)融合，設(shè)計(jì)了基于混合智能的地理信息數(shù)據(jù)安全評(píng)估的技術(shù)框架，明確了地理信息數(shù)據(jù)安全評(píng)估的基本任務(wù)?？陀^地講，實(shí)現(xiàn)地理信息數(shù)據(jù)安全評(píng)估智能化還有很長(zhǎng)的路要走，許多關(guān)鍵技術(shù)、指標(biāo)體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、運(yùn)行機(jī)制、服務(wù)模式等還有待進(jìn)一步研究和解決?？上驳氖?，在總體國(guó)家安全觀的指導(dǎo)下，我國(guó)各級(jí)測(cè)繪地理信息主管部門(mén)正在全面推進(jìn)構(gòu)建新一代的地理信息安全監(jiān)管的技術(shù)體系，地理信息數(shù)據(jù)安全評(píng)估作為其核心技術(shù)，必將迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇，在國(guó)家地理信息安全監(jiān)管和社會(huì)化應(yīng)用中發(fā)揮更加廣泛和深入的保障作用。