地理计算概念与发展

地理计算概念与发展


发布日期: 1970-01-01 更新日期: 2015-02-03 编辑:giser 浏览次数: 4808

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摘要: 随着计算机技术、数学方法的不断进步,空间数据分析处理方法论也随之革新,20世纪90年代,一门融合了计算机科学、地理学、地球信息科学(Geomatics)、信息科学、数学和统计学理论与方法的地理计算学(GeoComputation)开始形成并逐渐发展起来,数量地...

随着计算机技术、数学方法的不断进步,空间数据分析处理方法论也随之革新,20世纪90年代,一门融合了计算机科学、地理学、地球信息科学(Geomatics)、信息科学、数学和统计学理论与方法的地理计算学(GeoComputation)开始形成并逐渐发展起来,数量地理学进入全新的计算地理学(Geocomputational Geography)时代,地理空间数据分析与建模有了一个新的技术平台。

1. 地理计算的概念与内涵

20世纪90年代中期,英国著名地理学家,里兹大学计算地理研究中心(The Center of Computational Geography)Stan Openshaw教授认为空间数据挖掘已成为数量地理学中一个重要分支,并以GeoComputation命名这个新的学科,Stan Openshaw因此被称为“地理计算之父”。此后,许多学者纷纷从不同角度对地理计算的定义与内容框架进行设计,并论证其作为一个学科的必要性和合理性。

Open shaw(1999)认为地理计算本质上是继地理信息科学之后的革命。他在2000年又进一步深化对于地理计算的理解,认为地理计算是一种高性能计算,用以解决目前不能解决的、甚至未知的空间问题的科学。地理计算具有三方面特点:

一是强调地理主题;

二是对现存问题承认有新的或更好的解决办法,且可以解决以前不能解决的问题;

三是地理计算需要独特的思考方式,由于基于海量计算代替残缺的知识或理论的过程,故能够增强机器的智能。

英国里兹大学著名地理学家Rees等提议将地理计算定义为:应用计算技术求解地理问题的理论、方法和过程。从构词来看,GeoComputation 由前缀“Geo”和主词“Computation”组合而成,前者指地理计算要做什么,后者则是如何去做。Gahegan在1999年发表的论文中细致地谈到“…地理计算关注利用一系列方法的工具箱丰富地理模拟和分析大量高度复杂的、非确定性的问题…这是人类有意识的努力去探索地理学与计算机科学之间的关联。这是一个真正的对于数量地理学家的技术,也是计算机科学家进行计算性应用的丰富源泉。”

Conclelis(1998)采用相对简洁的定义:地理计算是应用数学计算方法与技术来描述空间特征、解释地理现 象、解决地理问题。Openshaw和Abrahart(2000)认为:地理计算是一门新兴的交叉学科,它是在科学方法的整体范围内利用各种不同类型的地理数据发展相关的地理工具和模型。 2003年8月,我国亚运村地理学术沙龙谈到“虚拟地理实验室”建设,认为地理计算既不是数量地理学,也不是GIS,而是智能计算在地理学中的精确应用,是强大的高性能计算,其理论驱动是科学。地理计算能够有效地用于非线性复杂地理问题的模拟、计算与求解。

地理计算是利用不同类型的地理与环境数据,在计算科学方法的整个体系中发展相关的计算工具。它依赖于新计算技术、算法和范例,并且利用高性能计算(High-Performance Computing,HPC)和高效率计算机(HTC),包括空间数据分析、自动建模、模拟、时空动力学、可视化和虚拟现实。 地理计算试图回归计量革命时代的地理分析和建模,吸收了新的计算机科学成果,如高性能计算,模式识别、分类、预测与模型技术,知识挖掘,可视化等一系列计算方法和工具,建立地理模型并分析复杂的、具有不确定性的地理问题,从而丰富了地理学的研究。GeoComputation不仅仅是计算机在地理信息领域中的应用,关键是可以辅助进行地理研究,从而获得基于数据驱动的地理信息管理和地理信息分析。 综上所述,地理计算这一学科的统一视角就是“计算”,它被认为是一系列有效的程序或算法(如神经网络、模糊逻辑、遗传算法等),当应用到地理问题时必然产生结果,不同算法之间由于基本假设的不同而产生结果的差异。地理计算本质上可认为是对地理学时间与空间问题所进行的基于计算机的定量化分析。

2. 地理计算模型与方法

地理计算的目标是将地理学领域的知识引入计算机工具,设计合适的地理数据挖掘和知识发现操作,研发时空尺度上的集群算法,获得超越目前软件、硬件能力的地理数据分析方法,用可视化和虚拟现实的手段实现地理问题的理解与交流。 地理计算学是数量地理学向深层次的拓展,强调数学模型与模拟实验并重的理念,凭借计算机工具对地理学问题进行定量或非定量分析的抽象概括和综合研究,解决海量、复杂数据集或数据库分析的复杂空间问题。

GeoComputation包含丰富的模型和方法体系,不仅采纳了传统的数量地理学理论与模型,还涉及一系列新的理论技术方法:GIS为之创建数据库;人工智能技术(Artificial Intelligence,AI)和智能计算技术(Computational Intelligence,CI)为之提供计算原理和计算工具;高性能计算服务系统为之提供动力。智能计算技术中的神经网络模型(Neural Network,NN)、模糊逻辑模型(Fuzzy Logic)、遗传算法模型(Genetic Algorithm,GA)、元胞自动机模型Cellular Automata,CA)以及分形分析(Fractal Analysis)等不断被引入并成为地理计算的核心。

高性能计算(High-Performance Computing)是利用超级计算机对大容量资料、需要进行实时分析与控制的系统以及那些复杂而又不能用其他手段来处理的现实世界所实施的计算。地理研究的实践,更多的是充分利用GIS技术,结合GPS和RS技术,以向量或并行处理器为基础的超级计算机为工具,对海量数据资料所表征的地理学问题实施高性能计算,探索并构筑新的地理学理论与应用模型。

在目前GIS技术下,计算机表达地理空间基本上是静止的。地理计算研究的重要内容之一是如何建立一种模型将空间(地理目标)的结构元素与改变这种空间结构(人类活动及其影响)的过程相结合。这种模型将改变对于空间的静止描述观点,强调作为地理空间基本部分的动态组成,如使用元细胞自动机技术模拟城市和区域增长等。

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