编者按
本期虚拟专辑的主题是图谱。
创刊以来，学报一直在刊载关于图谱的理论方法和实践探索的文章，相关研究成果涉及地学信息图谱（Geo-information Tupu）和地学知识图谱（Geo-knowledge Graph）。
地学信息图谱和地学知识图谱具有不同的内涵。地学信息图谱是本刊创刊人陈述彭先生提出的重要学术思想，源于中国历史早已有之的图谱概念。图谱是一种运用图形语言来进行时间与空间综合表达与分析的方式。图指地图，反映研究领域的空间范围和布局，是一种空间概念的表述；谱指系统，大都以树状结构图表表述，便于追根溯源，反演历史演变过程。图谱合一，统一描述空间与时间动态变化。地学图谱则是应用于地学分析的系列多维图解。它不仅用来描述现状，而且通过建立时空模型来重建过去和虚拟未来。在时间演化过程的系统中，同时表达地区差异的地图，都可以称为“地学图谱”。随着GIS等高技术的发展，地学图谱自然演化为由征兆图、诊断图和实施图组成的地学信息图谱。地学信息图谱是空间时代与信息时代的产物，沿用“图谱”之名称，以示本质上一脉相承，表述区域自然过程与社会经济可持续发展的时态演进与空间分异，并有助于通过形象化的认知方式发现新的地学知识。
而地学知识图谱源于近年来互联网工业界提出的知识图谱（Knowledge Graph）概念（严格意义上说，Knowledge Graph一词译为知识图更为合适，但知识图谱的译称已得到业界广泛接受，故而沿用下来）。地学知识图谱是知识图谱在地学相关领域的应用研究主题，旨在通过计算机规范化表达与存储与地理空间分布相关的知识集合，进而支持地理知识检索与知识推理。其中的图（谱）指地理要素（概念、实体、事件、现象等）之间的语义联系形成的网状拓扑结构。
本期虚拟专辑按发表时间顺序，收录了2016—2021年间本刊发表的图谱理论方法探索论文12篇。敬请阅读。全文可在学报官网或中国知网下载。
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陆 锋
《地球信息科学学报》执行主编
目录
2021年
面向遥感大数据的地学知识图谱构想------王志华,杨晓梅,周成虎
2020年
试论地学信息图谱思想的内涵与传承------张洪岩,周成虎,闾国年,等
面向多源地理空间数据的知识图谱构建------刘俊楠,刘海砚,陈晓慧,等
时空协同的精准农业遥感研究------吴志峰,骆剑承,孙营伟,等
地学信息图谱思想与实践探索------杨存建
2019年
基于通用知识库的地理实体开放关系过滤方法------高嘉良,余丽,仇培元,等
2018年
区划知识的可视化方法与图谱表达范式------李代超,王英杰,戚均慧,等
地质年代本体及其在语义检索中的应用------侯志伟,诸云强,高楹,等
2017年
论地理知识谱------陆锋,余丽,仇培元
2016年
稀疏地理实体关系的关键词提取方法------余丽,陆锋,刘希亮,等
遥感图谱认知理论与计算------骆剑承,吴田军,夏列钢
历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法------吴田军,马江洪
2021年
1. 面向遥感大数据的地学知识图谱构想
王志华, 杨晓梅*, 周成虎
引用格式：
王志华,杨晓梅,周成虎.面向遥感大数据的地学知识图谱构想[J].地球信息科学学报,2021,23(1):16-28. [ Wang Z H, Yang X M, Zhou C H. Geographic knowledge graph for remote sensing big data[J]. Journal of Geo-information Science, 2021,23(1):1628] DOI: 10.12082/dqxxkx.2021.200632
摘要：由于地球表面的时空异质性与复杂性，传统从遥感影像具有的信息特征出发，构建智能解译算法解决遥感地学认知的思路在应对面向全球的海量遥感大数据分析时，其精度和地学实用性已触及瓶颈。为此，本文从地学知识为核心的角度出发，结合当前知识图谱理论的发展，提出一种新的面向遥感大数据分析的地学思维构想——地学知识图谱。本构想将地学知识的概念进行重构，依次划分为数据性知识、概念性知识和规律性知识3个层次，并分别利用图模型的节点和边进行统一化表达和关联，打通不同层次地学知识间的反馈迭代与更新，在此基础上赋予地学知识图谱分析遥感大数据分析时知识的查询检索、知识推理、动态校正、拓展更新等功能。其中，如何构建具有多尺度、高维度特征的地理实体以及大体量、异质性的知识层级间的关联推理是地学知识图谱构想实现的关键难点。得益于知识的分层次和图模型结构的统一化表达，提出的地学知识图谱构想在促进遥感大数据时代背景下的地学知识精准化，提升遥感大数据解译精度和地学实用性，深化地学规律认知等方面应该具有广阔的前景。
关键词：遥感大数据，遥感信息提取，遥感智能解译，土地利用/覆盖变化，地学知识图谱，地学信息图谱，地学知识，知识图谱
地学知识图谱承载的地学知识及其层次划分
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2020年
2. 试论地学信息图谱思想的内涵与传承
张洪岩*, 周成虎, 闾国年, 吴志峰, 陆锋, 王劲峰, 岳天祥, 骆剑承, 葛咏, 秦承志
引用格式：
张洪岩,周成虎,闾国年,等.试论地学信息图谱思想的内涵与传承[J].地球信息科学学报,2020,22(4):653-661. [ Zhang H Y, Zhou C H, Lv G N, et al. The connotation and inheritance of Geo-information Tupu[J]. Journal of Geo-information Science,2020,22(4):653-661. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2020.200167
摘要：地学信息图谱是陈述彭先生倡导的重要理论探索领域。本文根据先生的相关文献和论述，探讨了地学信息图谱思想的内涵，认为图谱是许多领域都采用的表达和分析的方法论，地学图谱是针对地学领域地学现象和过程的图谱，地学信息图谱则强调在地理信息系统支持下，通过定量地学信息（地学数据库）和地理计算实现的地学图谱，以期通过运用地学图形语言进行地理时空表达与分析，用于描述人与自然和谐相处的规律，反演它的过去，评估它的现状乃至预测它的未来。地学信息图谱思想的提出与陈述彭先生的职业生涯密切相关。他青年时期的坚实地理学基础，中年时期将综合地理和地图设计紧密结合的实践，晚年时期对遥感与地理信息系统的引领，促使他集一生在地理科学研究中的丰富理论、方法、技术成果积淀，开辟了这一探索性的地学研究新领域。地学信息图谱是陈述彭先生留给后来者的科学问题。为此，作者根据新近相关领域的研究进展，提出了未来可能的研究方向：全息地图的发展是地学信息图谱表达的重要基础，并有助于进一步发现新的地学现象和新的地学规律。遥感对地表信息的“谱”探知要以地理学“图”分析思想为支撑，它将最终回归于对复杂地表分布与内在发生机理等地理学核心问题的回答。地学信息图谱的认知以人地关系为中心，以实现从客观地理空间到虚拟空间的人地关系新认知构建一套认知理论。地学信息图谱的目标是辅助发现与利用新的地学知识，为实现自动化、智能化的地理知识图谱奠定理论与方法基础。
地学图谱与地学信息图谱的关系
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3. 面向多源地理空间数据的知识图谱构建
刘俊楠, 刘海砚*, 陈晓慧, 郭漩, 郭文月, 朱新铭, 赵清波
引用格式：
刘俊楠,刘海砚,陈晓慧,等.面向多源地理空间数据的知识图谱构建[J].地球信息科学学报,2020,22(7):1476-1486. [ Liu J N, Liu H Y, Chen X H, et al. The Construction of knowledge graph towards multi-source geospatial data[J]. Journal of Geo-information Science,2020,22(7):1476-1486. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190565
知识图谱构建流程
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4. 时空协同的精准农业遥感研究
吴志峰, 骆剑承*, 孙营伟, 吴田军, 曹峥, 刘巍, 杨颖频, 王玲玉
引用格式：
吴志峰,骆剑承,孙营伟,等.时空协同的精准农业遥感研究[J].地球信息科学学报,2020,22(4):731-742. [ Wu Z F, Luo J C, Sun YW, et al. Research on precision agricultural based on the spatial-temporal remote sensing collaboration[J]. Journal of Geo-information Science, 2020,22(4):731-742. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190726
摘要：高分辨率遥感对地观测为我们从空间与时间2个维度客观反演地表格局—过程提供了有效的技术支撑。本文遵循时空协同的研究思路，基于高分辨率遥感影像，开展了农业遥感领域2个典型的问题研究：① 提出了一种基于影像视觉特征的耕地分区分层提取方法，该方法在利用DEM数据进行分区的基础上，根据不同区域内耕地所呈现的几何特征和纹理特征差异，分别设计了不同的耕地提取模型;② 构建了一种地块尺度的作物生长参数反演方法，方法以地块为基本单元，在空间、时间及属性组合约束下进行作物理化参数反演。本研究以贵州省安顺市西秀区和广西扶绥县耕地提取进行了耕地地块提取示范，以扶绥县进行了基于耕地地块和中空间分辨率时间序列遥感数据的甘蔗叶面积指数反演。其中，对于安顺市西秀区的耕地地块提取结果而言，形态精度（IoU）大于0.7的地块超过60%，规则耕地、梯田以及林草地等的类型精度均超过了80%;对于扶绥县甘蔗叶面积指数反演的结果而言，其结果可以较为精确地反映出基地甘蔗与非基地甘蔗的差异，基地甘蔗在品质上要优于非基地甘蔗。西南山地区的耕地形态提取/类型判别和地块甘蔗叶面积指数应用验证均证明了方法的可行性。结果表明，协同使用多源高分辨率数据是实现精准农业遥感研究的有效途径。
关键词：精准农业，高分遥感，遥感图谱认知，机器学习，分区分层，时空协同，地块，参数反演
时空协同精准农业遥感研究框架
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5. 地学信息图谱思想与实践探索
杨存建*
引用格式：
杨存建.地学信息图谱思想与实践探索[J].地球信息科学学报,2020,22(4):697-704. [ Yang C J. The idea of Geo-information Tupu and its practices[J]. Journal of Geo-information Science, 2020,22(4):697-704. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2020.200173
摘要：本文回顾和综述了陈述彭院士关于地学信息图谱的学术思想，该学术思想来源于陈先生的科学实践。他提出了地学信息图谱的相关概念及其类型体系，地学信息图谱是地学图谱与现代信息技术结合的产物。地学信息图谱的核心在于发现地学时空知识和规律，并能为社会经济建设提供应用服务。按研究对象划分为地学各分支学科的信息图谱和各行业的信息图谱，按功能划分为：征兆图谱、诊断图谱和实现图谱。陈先生发展了地学信息图谱生成的技术方法，提出了地学信息图谱的工作流程，促进了地学信息图谱在经济社会发展中的应用。陈先生指出了发展地学信息图谱的创新方向：创新地学大数据获取技术方法，提升地学信息图谱生成智能化与自动化水平，促进地学信息图谱应用的深度和广度。陈先生指出网格地图是地学信息图谱的重要基础。该思想至今对推动地球信息科学的发展及其在解决国家重大战略需求方面，仍然具有重要的指导意义。总结了在陈先生地学信息图谱思想的指导下，在地学信息图谱方面的一些实践探索和结果，包括：发展了基于知识发现的专题信息提取和多数据多知识协同的精细地表要素获取的技术方法，提高了水体、绿被、积雪和城乡聚落提取以及精细土地利用和精细植被类型信息获取的自动化水平和效率;拓展了时空变化图谱的研究和应用，提升了时空变化图谱生成的智能化水平和效率;地学信息图谱在社会经济发展、生态建设、环境保护和灾害风险防控等方面的应用实践已展示出了巨大前景。最后，结合新时代共建全球人类命运共同体和地球科学国际化的重大战略需求，提出了开展全球地学信息图谱关键技术与应用研究，以期实现地表大观测到大数据，再到大知识大应用的提升转化，支撑地表治理体系和治理能力的现代化，提升地学服务经济社会发展的水平和能力，彰显学科特色与优势。
关键词：地学图谱，地学信息图谱，知识发现，专题信息提取，大数据，过程图谱，诊断图谱，图谱应用
地学图谱与地学信息图谱
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2019年
6. 基于通用知识库的地理实体开放关系过滤方法输入标题
高嘉良, 余丽*, 仇培元, 陆锋
引用格式：
高嘉良,余丽,仇培元,等.基于通用知识库的地理实体开放关系过滤方法[J].地球信息科学学报,2019,21(9):1392-1401. [ Gao J L, Yu L, Qiu P Y, et al. A knowledge-based method for filtering Geo-entity relations[J]. Journal of Geo-information Science, 2019,21(9):1392-1401. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2019.190005
摘要：文本数据为地理知识服务提供了海量资源。面向文本数据的地理实体关系抽取是地理知识图谱构建的核心技术，直接影响地理知识推理与服务的质量。由于文本数据不可避免地含有噪声，从文本中抽取的地理实体关系需要质量评价和信息过滤。本文提出一种基于通用知识库的地理实体关系过滤方法，针对已抽取的地理实体关系从中筛选出高质量的结果：先利用“本体知识”、“事实知识”和“同义词知识”构建地理关系知识库，作为信息过滤的参照数据;再基于分布式向量表示模型度量已抽取的地理实体关系与参照数据之间的语义相似性，以提高地理知识图谱的丰度与鲜度。实验结果表明，相比业界流行的“Stanford OpenIE”工具，本文所提出的方法可将置信度区间[0， 0.2]和[0.8， 1]的MSE（Mean Square Error）从59.27%降至3.94%，AUC(Area Under the ROC Curve)从0.51提升至0.89。
关键词：文本数据， 地理实体关系抽取， 地理知识图谱构建， 通用知识库， 开放关系抽取， 地理信息质量评价， 信息过滤
地理实体关系过滤流程
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2018年
7. 区划知识的可视化方法与图谱表达范式
李代超, 王英杰*, 戚均慧, 张生瑞, 方雷, 王莹莹, 张桐艳
引用格式：
李代超,王英杰,戚均慧,等.区划知识的可视化方法与图谱表达范式[J].地球信息科学学报,2018,20(2):147-158. [ Li D C, Wang Y J, Qi J H, et al. The expressive methods and visual patterns of geo-informatic graphic for zoning knowledge[J]. Journal of Geo-information Science, 2018,20(2):147-158. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2018.170380
摘要：可视化是促进地理区划知识发现的有效手段，但目前地理区划知识可视化方面的研究较为欠缺，无法满足复杂区划知识的可视化表达及知识发现需求。因此，本文从充分认知区划先验知识出发，建立区划知识的地图表达内容体系，研究面向不同类别区划知识的地图可视化表达方法，进而探讨综合多维区划知识的图谱表达范式，并在此基础上进行了可视化应用案例研究。实验表明，本文提供了有效的区划知识表达和发现策略，可为读者开展进一步的决策和研究提供支持和依据。
关键词：区划，可视化，图谱，知识可视化
区划知识的图谱组合表达范式
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8. 区划知识的图谱组合表达范式 输入标题
引用格式：
侯志伟,诸云强,高楹,等.地质年代本体及其在语义检索中的应用[J].地球信息科学学报,2018,20(1):17-27. [ Hou Z W, Zhu Y Q, Gao Y, et al. Geologic time scale ontology and its applications in semantic retrieval[J]. Journal of Geo-information Science, 2018,20(1):17-27. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2018.170328
摘要：不同国家、语言和版本的地质年代概念体系中普遍存在的语义异构问题，以及概念之间、概念与数据之间缺少语义关联等问题，阻碍了概念的准确理解和应用，难以满足数据集成、检索的应用需求。地质年代本体是解决这些问题的有效方式。但现有研究主要针对国际地质年代概念体系，其内容和表达方式不完全适用于国内的概念体系。本文提出以中国地质年代和地层概念体系为主的地质年代本体，设计了本体中各概念属性信息，尤其是时间信息的语义表达方法。在此基础上采用模块化方法相应构建了本体，并设计实现了一个本体应用原型系统，提供了以地质年代本体知识库为基础的概念查询检索功能，以及融合全文检索技术和地质年代本体的数据语义检索功能。应用案例的初步结果表明，本研究构建的地质年代本体能为用户提供表现形式多样的知识查询服务，能较好地解决地学概念与数据中存在的语义异构、关联缺失问题，更为智能、完整、准确地完成地学数据的语义检索。
关键词：地质年代， 地层， 本体， 知识图谱， 语义检索
地质年代本体结构
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2017年
9. 论地理知识图谱
陆锋*, 余丽, 仇培元
引用格式：
陆锋,余丽,仇培元.论地理知识图谱[J].地球信息科学学报,2017,19(6):723-734. [ Lu F, Yu L, Qiu P Y. 2017. On geographic knowledge graph. Journal of Geo-information Science, 19(6):723-734. ] DOI:10.3724/SP.J.1047.2017.00723
摘要：网络文本蕴含大量隐式地理空间信息，为地理知识获取与知识服务提供了巨大潜能。地理知识图谱是将传统地理信息服务拓展到地理知识服务的关键，也是网络文本蕴含地理信息采集与处理的终极目标。本文系统评述了开放地理语义网、开放地理实体及关系抽取、地理语义网对齐、知识图谱存储方法等地理知识图谱相关主题的研究进展，从网络文本蕴含地理空间信息量与质量评价、地理信息语义理解、空间语义计算模型和异构地理语义网对齐等方面剖析了目前亟需解决的关键科学问题。
关键词：语义网， 知识图谱， 自然语言理解， 地理信息抽取
地理知识图谱构建技术流程
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2016年
10. 稀疏地理实体关系的关键词提取方法
余丽, 陆锋*, 刘希亮, 程诗奋, 张雪英
引用格式：
余丽,陆锋,刘希亮,等.稀疏地理实体关系的关键词提取方法[J].地球信息科学学报,2016,18(11):1465-1475. [ Yu L, Lu F, Liu X L, et al. 2016. A method of context enhanced keyword extraction for sparse geo-entity relation. Journal of Geo-information Science, 2016, 18(11):1465-1475. ] DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.01465
摘要：网络文本蕴含地理实体关系抽取技术,需要高时效、强鲁棒的关键词提取方法。与监督学习方法相比,无监督学习方法能捕获文本的动态变化特征并发现新增的关系类型,因此备受关注。其中,基于频率的关键词提取方法获得广泛研究,然而,网络文本蕴含的地理实体关系分布稀疏,基于频率的方法难以直接应用于地理实体关系的关键词提取。为解决该问题,本文基于公开访问的网络资源,提出一种语境增强的关键词提取方法。首先,基于在线百科和开放的同义词词典,通过语境合并和语义融合创建增强的语境,以降低语境中词语的稀疏性。接着,Domain Frequency和Entropy频率统计方法从增强语境中自动构建一个大规模语料。然后,基于该语料选择词法特征并统计其权值,用于扩大语境中词语间的差异。最后,使用选择的词法特征度量增强语境中词语的重要性,将权值最大的词语作为描述地理实体关系的关键词,并基于大规模真实网络文本开展实验。实验结果表明：对于地理实体关系的关键词识别,本文方法的平均精度为85.5%,比Domain Frequency和Entropy方法分别提高41%和36%;对于新增关键词识别,本文方法的精度达到60.3%。语境增强的关键词提取方法能有效地处理地理实体关系分布的稀疏性,可服务于网络文本蕴含地理实体关系的抽取。
关键词：地理信息检索, 地理实体关系, 提取, 文本挖掘, 语境增强
地理实体关系的关键词提取流程
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11. 遥感图谱认知理论与计算
骆剑承, 吴田军*, 夏列钢
引用格式：
骆剑承,吴田军,夏列钢.遥感图谱认知理论与计算[J].地球信息科学学报,2016,18(5):578-589. [ Luo J C, Wu T J, Xia L G. 2016. The theory and calculation of spatial- spectral cognition of remote sensing. Journal of Geo- information Science, 18(5):578-589.] DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00578
摘要：近年来，随着对地观测技术的迅猛发展，卫星遥感领域逐渐进入了大数据时代。针对当前遥感应用的需求和特点，开展与视觉认知相结合的高分辨率遥感认知理论与方法研究是可行且必要的。在此背景下，受地学信息图谱思想启发，本文对遥感认知领域的图谱问题进行了研究，系统地提出了遥感图谱认知理论与计算方法论，旨在规范高分辨率遥感信息提取流程，构建精细化、定量化、智能化、综合化相结合的遥感信息解译模型。整套方法体系由横向“自底向上的分层抽象”和纵向“自顶向下的知识迁移”2个方向上的认知计算组成，分别对应了“由谱聚图”、“图谱协同”和“认图知谱”3大图谱转化过程。论文对涉及的概念、基本思想、关键技术及难点问题进行了重点分析，强调综合利用大数据、逐步融入知识来实现不同层次的遥感认知，以期为数据源极大丰富条件下的遥感信息解译提供新的视角。
关键词：遥感图谱认知， 由谱聚图， 图谱协同， 认图知谱， 分层抽象， 知识迁移
遥感图谱认知中的图谱转化
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12. 历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检方法测方法
吴田军*, 马江洪
引用格式：
吴田军,马江洪.历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法[J].地球信息科学学报,2016,18(5):655-663. [ Wu T J, Ma J H. 2016. A remote sensing change detection method combining with spatial-spectral features under the guidance of historical interpretation knowledge. Journal of Geo-information Science, 18(5):655-663. ] DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00655
摘要：高空间分辨率遥感影像为地表变化监测提供了大量细节信息，这使得基于高分辨率影像的变化检测技术成为当前遥感领域的研究热点之一。本文提出了一种历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法。首先，通过分割前后时相的组合影像构建空间位置一致的对象，并在提取对象光谱和纹理特征后，引入前期土地覆盖专题图指导2类图谱特征相似度的DS证据融合;然后，利用其历史存档图斑所属区域的优势地类标签指示不同特征相似度的证据差异融合;最后，基于GMM（Gaussian Mixture Mode）模型的二值化方法提取最终的变化区域。实验结果表明，该方法能充分利用历史解译知识指导不同时相高分辨率影像对象特征相似度组合，一定程度上提高了变化检测正确率。
关键词：高空间分辨率遥感， 面向对象变化检测， 图谱特征组合， DS证据理论， 高斯混合模型
历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法流程
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