[GIS笔记] 闾国年:地理全息与全息GIS(未来的GIS)

前言:在此之前博主对全息GIS的概念停留于基于全息全景的三维GIS展示平台,而闾国年教授把这个概念拓宽了很多:一个能够接纳、融合并展示全信息的GIS平台。此文是博主对闾国年教授演讲的学习笔记(链接:闾国年:地理全息与全息GIS),并在此基础上整理了相关知识,供大家参考

注意:引用的他文内容用『』标识

1 GIS的技术成熟度曲线

『技术成熟度曲线(The hype cycle、技术循环曲线、炒作周期):指新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线——《BIG DATA》』

Gartner技术成熟曲线:老牌信息技术研究分析公司Gartner每年会发布最新的技术成熟曲线

图片来自闾国年教授的演讲

2 从五个维度来看待GIS

GIS发展的五个维度 看待GIS
表达维度 『从2维、2.5维、3维、时空维正向高维空间发展』
(数字地球的三维地球;智慧城市时空的四维地球;大数据时代的高维)
描述内容 『从空间+属性,向语义、位置、几何、过程、关系、属性六域发展』
表达方法 『从平面地图,向三维模型、动态模型,到VR、AR、MR,正向全媒体方向发展』
分析方法 『从空间分析、时间序列分析、地理综合分析,正向智能地理分析发展』
服务模式 从离线的服务方式,到Web GIS、服务化GIS、云GIS,正向雾GIS发展

3 地理信息的新内涵

【地理】地理是关于地球的道理。不仅仅是地球的数据,要通过数据来揭示地理的道理

【地理学】『研究地球表层空间各种地理现象的**时空分布、空间结构、演化过程和不同地理要素相互作用机制(四大研究方向)**的科学』

地理学四大研究方向 说明
时空分布 各种地理现象在时间空间上的分布(什么时候,哪里有什么),目前遥感、GIS已能胜任
空间结构 即空间格局,在空间上的规律
演化过程 随时间变化的演化规律,是过程的规律
相互作用的机制 地理现象是由各种自然要素、各种人文要素之间相互作用的结果

【对全息的解读】

解读维度 不同方面 说明
四全解读 全视角 制图者、讲解者和使用的视角
地图内外的视角
俯视、侧视、360度全视的观察视角
全场景要素 地理空间、人文空间(社会空间)与信息空间三元空间要素
全地理信息 语义描述、空间位置、几何形态、演化过程、要素关系、属性特征等六类地理信息要素
全社会内容 时间、地点、人物、事物、事件、现象、场景等7类社会信息要素
(大数据挖掘的黄金一定是这7类要素)
表达内涵的理解 全息表达的3类波 声(机械波);光、电磁波;引力波
地图色彩4要素 1. 红、绿、兰、透明度(计算机表达)
2. 黄、品、青、饱和度(地图输出)
物理信息5要素 振幅(强度)、频率、振动方向、相位、周期

【地理信息的新内涵】

地理信息是指与地理空间位置相关的信息,具有多维动态特征,最显著的标志是空间性,其表现为数字、文字、图像和图形等形式。

长期以来,人们特别关注了地理信息的空间特性,而对其他特性关注不够,导致对地理信息全貌认识不清

所以,要把地理空间的特性和地理信息的全要素来加以充分的理解,要能够表达或者挖掘出这个世界的规律性

因此GIS的概念模型要发生一次深刻的变化,由过去的两大组成上升到六要素,才足以涵盖地理学的内容。

【地理信息新内涵】要回答什么时间when、什么人who、什么事what,在哪里where,为什么why、处于什么状态how、发生什么行为who的问题

六要素 说明 地理信息的新内涵(5W1H)
语义描述 名词解释、分类体系、原理图 是什么what,什么人who,什么事what,为什么why
空间定位 坐标、地标、地名地址 在哪里where
几何形态 点、线、面、体、像素、体素 什么样子what
演化过程 时刻点、时间片段、时间过程、及其状态与行为 什么时间when、何种状态how、什么行为who
要素关系 空间关系、时间关系、时空关系、要素关系、地理作用机制 什么关系what
属性特征 物理、化学、生物、人文、社会、经济特征 什么特征what

【地理位置信息的新内涵】

在大数据时代,不能只关心空间位置,今天的信息聚合,特别是地理信息的聚合,绝不仅仅是空间位置

所以要将空间位置扩宽到社会位置信息的范畴

地理位置信息 说明
语义位置 分类中的位置、逻辑结构中的位置
空间位置 坐标、绝对、相对、局部的位置
几何位置 结构、密度、场中的位置
过程位置 时间、特征、过程结构中的位置
关系位置 空间关系、时间关系、时空关系、要素关系、作用关系中的位置
属性位置 物理、化学、生物、社会、经济、文化等属性中的位置
社会位置信息 说明
时间位置 领域/通用、连续/离散、绝对/相对、周期中的位置
地点位置 空间形态、空间参照、空间位置、表现形式中的位置
人物位置 组成、社会性、时间性、虚实性、影响力、行业中的位置
事物位置 语义、属性、动静、虚实、影响、行业中的位置
事件位置 语义、属性、尺度、时效、影响、领域中的位置
现象位置 语义、属性、时空、尺度、影响、领域中的位置
场景位置 语义、属性、时空、表达形式、领域中的位置

4 全息GIS(对地理的再认识)

在赋予地理信息新内涵之后,通过大数据的挖掘,就能够在时空框架下完成对场景的全描述(我们这个时代正从地图往场景变革)

那么,在大数据时代,未来的GIS会是什么样子的呢?

GIS之父 介绍
Roger Tomlinson GISystem之父:从地图学与计算机制图学的视角定义了GIS
60年代加拿大的GIS:『要把地图变成数字形式的地图,便于计算机处理和分析』
Michael Frank Goodchild GIScience之父

传统的GISystem是由Tomlison提出的,其功能非常朴实,就是要把地图数字化,到今天的GIS也是一个地图数字化的GIS。此以地图数据模型为基础的GIS,在数学上以几何学为支撑,在应用上以计算机的图形图像学为支撑

4.1 全息GIS的数据模型(基于几何代数的数据模型)

而今天面对的大数据的高维空间,GIS数据模型要面临什么样的变革呢?

数据模型要从时空观上进行突破,要能够支撑牛顿的静态时空、爱因斯坦的相对时空

【Clifford几何代数】用代数的方法解决几何问题,用代数的方法描述这个事件

平面几何-立体几何-解析几何;欧式几何-非欧几何;几何-代数

  1. 内积:距离、角度等几何及拓扑分析
  2. 外积:维度扩充的形体构建
  3. 几何积:标量与矢量运算、维度和几何运算的统一

【基于几何代数的GIS数据模型】

在这里插入图片描述

数据模型 方法
离散时空表达 将时间维嵌入四维时空进行(x, y, z ,t)整体表达,其核心是高维代数空间的构造和映射
连续时空表达 将运动表达成Versor方程,实现平移、旋转等表达统一,微分将包含速度、加速度等信息,核心是Versor方程的构造与求解
连续与离散的统一 利用Versor方程的解析性与可插性实现离散向连续的整合

【基于几何代数的GIS数据模型的优点】几何-代数是统一的;时间与空间是统一的;多维度和高维度是统一的;时空的表达和计算是统一的

  1. 几何代数直接支持并行计算
  2. 几何代数直接支撑地理分析模型(在过去,几何、代数分析要架桥,如今可以直接用几何代数来解决)
  3. 不需要将问题降维,直接在高维的情况下解决

4.2 全息GIS的数据结构

计算机与地理信息之间存在着一条鸿沟,面对两者的差异,有什么解决方案?

【地理数据特征与计算机存储的矛盾】

  1. R

    n

    R^n

    Rn地理数据与一维线性内、外存寻址和存储方式

  2. 非结构化的地理数据与结构化的内外存单元
  3. R

    n

    R^n

    Rn地理随机访问与顺序内外存遍历

  4. 非均匀分布、分异的地理空间与均质的内外存空间
  5. 当前冯洛伊曼计算机处理器、内外存I/O性能差异巨大

【面对计算机与地理信息之间的鸿沟,有两种解决思路】

  1. 按照地理数据的要求发展计算机存储结构?
  2. 还是按照计算机存储结构来存储地理数据?

在过去,主要以第二种解决思路为主,地理信息为适应计算机的存储提出了以分幅、分层、矢量的数据结构形式。但瓦片化的解决方案并不符合这个世界的原貌,地理信息失去了很多它本身的特点,而且独立性较差,受制于计算机的发展

观察地理定律、地理现象抽象到数字世界时的过程,我们可以提出适应GIS自身的数据结构

抽象过程 说明
地理的描述 在地理时空中,地理现象存在渐变、突变与不变
1. 空间分异:地理现象在空间上的分布及分布规律
2. 演化过程:地理现象随时间的变化过程及演化特征
3. 作用机制:地理要素之间的相互作用,包括物理、化学、生物、人文、社会、经济作用
数学的描述 1. 距离:度量空间(欧式距离)、非度量空间(协方差距离)、拓扑距离
2. 距离作用:反距离权函数、半变异函数、核函数等
3. 模式测度:异常值监测、G函数、F函数
机器的求解 机器学习:神经网络、粒子群等

地理学的定律都未能用数学进行描述,其物理、化学、生物、人文、社会、经济作用机制是什么?

地理学定律 内容
第一定律:空间相似性定律 空间距离造成了相邻的事物相似,远离的事物相异(W.R.Tobler)
第二定律 空间造成隔离,隔离促成个性的形成和发展,由此繁衍出自然和人文景观的多样性和区域差异,也就是空间的异质性(M.F.Goodchild)
第三定律:地理景观定律 地理景观越相似,主导型地理环境因素越相似,地理景观越相似?
第四定律:地理综合体定律 地理综合体是由物理、化学、生物、人文、社会、经济等多要素相互作用形成的?如何表征相互作用?其数学、物理、化学、生物学等的表现形式是什么?

综上,新的数据结构应具有符合自身特性的能力,更重要的是能够探求和利用地理学的基本规律

【应用实例】

在这里插入图片描述

【应用实例】Pattern List

在这里插入图片描述

当前GIS未能表达各种要素之间相互作用机制,未能对时间过程进行分析、未能较好的实现地理综合分析。与地球模拟器、地理系统科学相差甚远

【还面临的问题】

  1. GIS空间离散主要针对像素、体素的管理
  2. 地球模式空间离散既要表达空间单元,还要表达单元间的相互作用

【解决思路】研究相互作用的数据结构问题:能够把GIS的数据存储管理和地球系统模式融为一体

【新型的GIS数据结构】基于相互作用的地理场景数据结构

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4.3 全息GIS的表达数据结构(表达模型)

过去的表达模型就是地图,但地图是在不断发展的

【表达方法】

  1. 基于地理认知的全息数据渲染方法:形象-逻辑双层编码;多变量、分析型地图
  2. 基于相似性/异质性的符号化方法

【案例】科学计算可视化管线

  1. 效率问题

    【进展】以矢量数据LOD绘制为例(使用DP算法和改进的DP算法):化简-栅格化-绘制表

    【效率问题】现为孤立的、顺序执行的三个环节,单纯优化单个步骤,无法提升渲染性能

  2. 问题分析:忽略相似性与异质性,产生大量计算冗余和数据冗余,导致绘制效率不高

  3. 解决思路:利用相似性与异质性,发现、剔除计算和数据冗余

【表达模型面临的问题】带宽的有限性、终端存储容量、屏幕大小、性能的有限性

【解决思路】

  1. 传输问题
    1. 思路:把海量数据降到有限量来传输(海量数据有限量表达)
    2. 解决方案:类似化学元素周期表查找方法:将几何、拓扑计算转换为布尔判断
  2. 显示问题:构建的数据组织管理与调度方法满足海量流量数据的动态展示

【传统软件的虚拟现实化】南师开发了GIS虚拟现实化中间件,其将沉浸式设备中人的动作映射到鼠标与键盘的输入信号,完成对传统GIS软件的三维操作,使传统的软件扩展到虚拟现实的世界中
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5 南师的解决案例

5.1 CAD-BIM-GIS

改革开放以来,城建档案馆内的CAD数据是构造三维城市、数字城市的极其重要的数据源,是未来十年以内必须承担的重点工作

【问题】如何把CAD数据自动化建模后转到GIS?并在GIS上如何展示?

【系统框架】

在这里插入图片描述

【基于CAD数据的三维小区建模的步骤】图纸预处理;地理实体构建;产权空间构建

5.2 视频GIS

【视频GIS】是指处理、分析、表达和管理视频/地理视频流数据为特征的GIS

【视频】是一个天然的地理信息。因为视频本身在空间上具有三维性,在时间上具有动态性,在表达上具有真实性,在信息上具有丰富性,在内容上具有多样性

【特点】视频GIS是一种新型的媒体,具有定位、量测、3D建模、虚实融合等特点

【在视频GIS中要处理好视频和场景的关系】

  1. 运动相机、静止场景
  2. 静止相机、运动场景
  3. 运动相机、运动场景
  4. 静止相机、静止场景

【视频变成GIS的三个关键技术问题】

空间化 结构化 虚拟融合化
1. 统一视频和地理数据的空间基准(自适应视频的标定)
2. 管理监控相机和优化布局
3. 将地理要素映射到视频画面中
4. 将GIS空间分析引入视频数据中
1. 检测与跟踪视频中的人/车对象
2. 分析视频中的人群密度和速度
3. 将分析结果叠加到GIS中
1. 将实时视频图像叠加到GIS中
2. 实现VR/AR/MR

【视频GIS的功能举例】视频内容解析;多路视频拼接;视频-三维场景叠加(视频GIS与倾斜摄影技术的融合)

5.3 泛在数据GIS

【泛在数据】数据的类型丰富:文本、图表、地图、语音、图像、视频

【核心问题】在丰富的数据类型、海量的数据基础之上,如何利用语言学的基本特征来实施数据的挖掘和信息的聚合

【应用案例】

  1. 基于在线文本的地图数据聚合更新
  2. 实施交通信息聚合(高德、百度等实时数据)
  3. 台风信息聚合
  4. 全球媒体信息聚合,形成按时间、按地点、按人物、按事物进行聚合

在这里插入图片描述

【与大数据公司的对比】

比较指标 谷歌百度等大数据公司 泛在数据的地理分析系统
数据模型 地图模型或属性模型 社会七要素地理场模型
溯源模型 主要追溯信息传播来源 信息传播来源+演化轨迹
信息聚合模型 空间位置聚合与语义聚合为主 社会七要素位置聚合

5.4 物联网GIS

【核心问题】成千上百万个物联网数据汇集到GIS中,

  1. GIS如何接收物联网中成千上百万个的实时流数据
  2. GIS如何实时动态的聚合这些数据

物联网的数据有的是毫秒级、分钟级、小时级的刷新

5.5 GIS虚拟现实化

【南师成果】

  1. 构建了面向异构数据软件平台的GIS虚拟现实化和交互中间件,为多源GIS空间数据的虚拟现实化及全息化表达奠定了基础
  2. 全息GIS实时动态表达MR化:构建了融合相机实时跟踪与自适应深度估计管线渲染的现实观测世界与虚拟空间信息世界的融合,实现混合现实化MR

6 GIS发展的未来展望

  1. 依据GIS发展规律梳理GIS发展路径
  2. 从地理学视角进行GIS发展的顶层设计
  3. 应用地理学内涵重构GIS数据模型
  4. 应用地理学定律发展GIS数据结构
  5. 应用认知心理学理论创建GIS表达模型

知识扩展

1 全息GIS(全息全景三维GIS)

对于全息GIS,博主至今看到两种说法,一个是全信息的GIS,另一个是基于全息技术的GIS

【全息GIS(全息全景三维GIS)】是基于全息技术的三维GIS展示平台,是GIS可视化的一种新型解决方案

【全息技术】可以说是实现增强现实(AR)的一种技术,其利用干涉原理记录物体的全部光波信息(全息摄影)或展示三维物体的全部信息(360°幻影成像)。例如科幻电影中的全息沙盘、全息会议

2 5G GIS

3 雾GIS

【雾GIS】基于雾计算的地理信息系统

【雾计算Fog Computing】“雾”最开始是为了抵挡黑客入侵所提出的概念,但后来由思科重新定义:雾计算是云计算的延伸,雾计算将计算中心分布于各个节点,故也被人称为“分散式的云计算”。

【OpenFog】开放雾联盟

无论是云计算、雾计算,还是边缘计算,它们本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式

严格讲,雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别,都是在接近于现场应用端提供的计算。就其本质而言,都是相对于云计算而言的

云计算 边缘计算 雾计算
计算功能完全放在云端 边缘是相对于云的计算中心而言,即指部署在网络边缘**(云边端)**的服务器 相比于云计算,雾计算将数据、处理、应用程序集中在网络边缘的设备中
类似于边缘计算,但雾计算偏向于分布式计算
带宽捉襟见肘;数据中心负担大 将需求在边缘端解决,大大提升处理效率,减轻云端的负荷,为用户提供更快的响应 云计算是新一代的集中式计算,而雾计算是新一代的分布式计算,符合互联网的“去中心化”特征

【CDN(内容分发网络Content Delivery Network)】『依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率,因此被形象地称为“网络加速器”。其关键技术主要有内容存储和分发技术。』

参考文章

  1. 闾国年教授在2019年易智瑞用户大会的演讲推文:地理全息与全息GIS
  2. 雾计算

© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧
点赞0 分享
评论 抢沙发
头像
欢迎您留下宝贵的见解!
提交
头像

昵称

取消
昵称表情代码图片