地理空间信息服务技术论文

地理空间信息服务技术论文

【摘要】近来，大多网络地理信息系统都专注于信息的查询和可视化，而不是复杂的地理空间分析。所以，地理信息科学的门户或者空间信息服务门户网站只提供了有限的地理问题解决能力。事实上，要建立一个GSW 平台，必须解决这些技术问题。

1 前言

在这个数据丰富的时代，地理信息科学研究者和地理信息系统的专业人员觉得有必要在海量地理数据中提取更多有用的地理信息和知识。为了应对这些需求，相关部门提出了地理信息基础设施的概念，并在地理信息科学界中得到广泛的发展。地理信息基础设施关注于建立大量存在的数字环境，这种环境允许地理信息科学研究者完成多样的地理分析和决策任务，而这些都由可扩展的网络连接地理数据收集和存储设施，以及交互性的地理数据计算和可视化工具支持的。因为依然存在着很多研究挑战和实施/操作难题，地理信息基础设施仍然有很长的路要走。当前地理数据处理和可视化模型大多是在桌面计算环境中开发的，并且使用典型的串行方法运行。基于这些模型的地理数据的管理与并行计算能力不足。虽然高容量的数据存储，高速度的网络运行和高性能的计算设施一应俱全，但是为了获得尽可能高的性能，要格外注重在分布式计算环境中选择合适的空间数据模型和地学计算工具。

2 GSW：概念框架

现有的SDI 或者基于网络的地理信息应用允许使用者访问、共

享和可视化地查看已注册的地理数据。然而，在许多复杂的地理空间决策方案中用户需要更高性能、更智能化的网络计算工具。从另一方面来讲，主流信息技术的进步，包括高速网络访问，网络服务结构、高性能计算和云计算的发展，为地理信息服务平台将海量地理数据转换成有效的信息和知识提供了技术环境。我们可以很明显地看到这些研究的边界已经逐渐从面向数据的SDI 向面向信息的SDI，再向面向知识的地理信息基础设施（ CI）转移。这样的趋势象征着一个完整的基于网络的转换工作流程，也就是“对地观测数据-空间信息-地学知识”。为了认识在地理信息基础设施中的地理知识发现和管理，需要一个中间件来连接数据、信息与知识。

在GSW 应用中，地理数据、信息、知识、软件、硬件都可以被抽象成为地理信息资源。硬件基础设施，如计算、存储和网络设施是地理空间查询和应用的支撑性资源。地理数据、信息和知识同样也是资源，数据收集工具和传感器也可以被视为地理信息资源。从网络服务角度来看，所有的地理信息资源可以包装成地理信息服务。通过基于互操作网络服务技术的互联网，GSW 借助高智能中间件整合多样的地理空间资源，能够比传统的空间数据服务更加深入。GSW的核心是基于网络的地理信息资源智能化协同服务，这种智能化可以使它们拥有自动推理能力来提高和促进地理信息共享和处理服务的水平。GSW 是能够进行各种地理信息分析，并且能够包含最新研究进展功能的决策支持工具的虚拟网络，研究人员可以把最新的地理分析模型加入GSW，使用户能够即时共享专家的模型与知识。GSW 也提供基于网络

的智能服务，这些服务包括在异构的环境中对地理信息的语义整合、自动化地理本体映射、地理语义推断和知识发现，以及地理空间语义的整合和共享。

3 GSW：挑战

GSW 的长期前景是实现异构地理信息资源从地理数据到信息到知识的自动转换。虽然，前方还有巨大的挑战，在这个部分将试图对这些GSW 主要的科学与技术上的挑战进行界定。理论上来说，紧迫和基本的问题包括地理信息资源的抽象和管理，地理信息资源和服务的互操作与标准化，地理信息和知识的表达。

3.1 地理空间信息资源的有效管理

在GSW 中，服务和应用建立在地理信息资源上。因此，地理信息资源的有效管理是GSW 的核心。资源管理的主要问题是地理信息资源存在各种不同的类型。不同的生产者通过多种多样的网络协议来提供资源。在许多关键的地理应用中，GSW 要求按需传递所需要的资源。这些资源需要迅速从不同的生产者中识别出来并进行索引和聚合。当前的地理信息发现和检索以实体为基础，并且可以延伸来容纳更多的地理信息资源类型。在散乱并且资源有限的环境中，有限地理信息资源的有效使用成为另一个重要问题。在GSW 中，当执行特殊地理分析任务时，地理信息资源的协调也同样具有挑战性。

3. 2 互操作和标准化

对于基于互联网的地理信息服务来说，互操作是一个长期需要研究与关注的问题。除了万维网联盟（ W3C）和其他国际组织定义的

网络服务标准之外，OGC 也已经发布了大量的地理信息服务标准，以便能实现地理信息及处理软件的共享与互操作。在GSW 中，常规网络地理信息服务已经实现了很好的标准化，剩余的问题集中在地理信息资源和复杂地理分析处理服务方面。在GSW 中，大量动态的并且不一致的数据、信息和知识导致了严重的语义模糊。复杂的地理分析处理服务涉及多种数据源，多种计算处理软件和分布式软组件的服务链构建，要解决互操作与标准化问题还有较长的路。云计算与云服务为数据密

集型地理空间应用带来了巨大的前景。新兴的云计算标准必将为GSW 实现可伸缩性、按需、低代价的地理信息服务提供好的技术支撑。

3.3 多维时空表达与地理信息和知识的推理

由于没有被广泛接受的符号来表达地理元素和现象，地理知识，尤其是针对特定领域的知识，是难以表达的。在语义网和人工智能领域中，围绕定义可表达的知识符号和推论系统开展了广泛的研究。然而，地理知识是具有特定时空含义的，如拓扑关系，给知识模型带来了额外的复杂性。此外，在异构地理信息资源存在语义矛盾的网络环境中建立统一的地理知识库是非常困难的。在GSW 中，通常包括跨学科研究者，需要最大程度解决知识的混淆问题。地理学和地理信息科学研究者曾经在地理分析和模型的范围中对探究地理知识表达做出了卓越的贡献。但是，迄今为止，还没有很好的地理知识表达理论。

3.4 综合的GSW 平台

近来，大多网络地理信息系统都专注于信息的查询和可视化，而

不是复杂的地理空间分析。所以，地理信息科学的门户或者空间信息服务门户网站只提供了有限的地理问题解决能力。事实上，要建立一个GSW 平台，必须解决这些技术问题。作为一个开放的、基于网络的地理空间智能服务平台，这个平台可以连接地球观测传感器网络，分布式地理空间数据库，分布式地理信息处理分析软件及模型，地理知识库等等，为支持多样化地理时空分析和辅助抉择提供实时的地理信息服务。基于合适的互操作方法和安全标准，在多维综合的环境中GSW 平台可提供“即插即用”符合标准的高性能地理信息服务。