虚拟地理环境的构成包括了数据组件、建模与模拟组件、交互组件、协同组件。目前，虚拟地理环境因为其分布式地理建模与模拟、地理可视化与地理协同的特定功能，其普适性被定位是新一代地理分析工具、计算机辅助的地理实验空间以及地理知识工程实现的手段。面向虚拟地理环境发展的当前阶段定位，虚拟地理环境在各个组件设计及实现过程中，尚存在一些难点与挑战需要攻克。

01

数据环境

它面向的是地理现象、地理过程相关地理数据的采集、整合与组织，以服务于地理模拟与分析、地理场景的表达与交互。目前，关键问题在于对多源异构、不同时空尺度数据的一体化组织问题。

02

地理过程建模与模拟环境

它是虚拟地理环境的关键组件，也是虚拟地理环境区别于传统GIS的关键核心标志。考虑到虚拟地理环境开放性、探索性的需求，其建模与模拟环境需要支持多领域专家在网络环境下进行分布式建模与模拟，而由此产生了分布式地理模型共享、地理模型构建、地理模型运行以及地理模型集成与优化等问题。

03

交互组件

它是虚拟地理环境与用户交互的窗口与直接通道。目前需要注意的问题包括如下3点：① 需要借助多种交互手段，便捷、自然的实现对地理场景的构建以及操作；②需要进一步支持多角度、多方位对世界的观察方式；③效果好的工具存在成本较高的问题，而平民化的工具其效果还有待改进。

04

协同组件

它虽然在角色模型、冲突检测机制、业务流程分解等研究点上已经有了相关的研究，但是还缺乏一个面向虚拟地理环境地理分析特征的一体化协同工作理论架构，指导从数据准备，到分布式建模与模拟，再到多用户交互与分析一整套地理分析流程的实施。

地理空间认知是人类对地理空间现象或地理空间实体的感知、表象、记忆和思维过程的编码、内部表达和解码，逐步理解地理空间，进行地理分析与决策等一系列心理过程。地理空间认知关注人们可以活动于其中的地理空间。

鉴于具身认知与地理空间认知关注主体的相似性，基于虚拟地理环境的地理空间认知研究正努力朝向建立在地理环境、人—机理解、生理—心理一体化认知基础上的认知与分析。概括来讲，基于虚拟地理环境的地理空间认知主要强调3个层次：

① 基于多维表达与多通道感知的地理相似性认知。强调人的感知性和融入沉浸感，使人能够以自然的交互方式获得类似于真实地理环境的信息。

② 面向现象演变的地理过程认知。将具有地理参考的地学过程模型植入认知环境中来，通过传感器网络提供数据以模拟地理现象的实时变化，为地理空间认知研究重现真实的地理空间环境。

③ 基于认知心理学与社会情感计算的行为认知与分析。在认知环境中，通过认知实验研究人的行为，并进行模拟分析。

基于虚拟地理环境的地理空间认知框架

开展综合性地理学实验的目的是试图将地理环境多要素、多过程置于统一的实验框架下，开展以问题为导向的针对性研究与探索。近来，地理学实验更加强调对地物发展过程、要素相互作用、物质迁移能量转换等方面的探索，针对不同领域、不同尺度、不同区域的问题，以联动、定量、多尺度的视角进行观察与分析，从而为发展中的地学研究提供有效支撑。其中涉及到如下3个关键问题：

① 如何将自然以及人文社会相关的多要素、多过程整合到一个实验平台下开展实验？

② 如何突破实验场地的限定，开展多时空尺度的地理实验？

③ 如何利用现有的计算机、虚拟现实等技术提升地理学实验的效能？

虚拟地理环境可以作为计算机辅助的地理实验空间，包含如下特点：

1

虚拟地理环境兼备真实地理场景对要素、过程以及现象的表达能力。同时可以针对不同的地理问题及区域、时空尺度，构建不同的地理场景，基于时空尺度转换等方式实现统一时空背景下地理现象的综合挖掘与分析。

2

虚拟地理环境的模型库构建，强调了除数据共享之外，以地理过程模型为核心的地理知识共享也是虚拟地理环境分析综合性地理问题所依赖的重要手段。

3

虚拟地理环境强调以“人”和“自然”为“双中心”，借助多维多通道感知与反馈技术使用户能够提供面向虚拟场景的自身地理知识，做出虚拟选择及执行虚拟行为。

4

虚拟地理环境的网络空间特征，为分布式地理学实验提供了开放的虚拟工作空间，极大减少了时间和空间对群体协同的地理实验的限制。

改进的虚拟地理环境拓展实验地理学研究方法

随着大数据时代的到来，海量个体认知及行为数据为人地关系的研究提供了潜在的机会，同时也对虚拟地理认知实验提出了进一步的要求——如何构建新一代的虚拟地理认知实验范式，从海量人类活动和地理大数据中提取个体和场所的交互模式，挖掘其在不同尺度上相互作用过程中的新模式、新知识，从而系统地构建地理知识工程。

大数据的背景下的科学研究基本范式已经从试验归纳、模型推演、仿真模拟的阶段，进入了第四类研究范式——数据密集型科学研究(Data-intensive scientific discovery) 。基于人工智能，知识图谱等技术的“认知计算”为在大数据中挖掘地理知识提供了潜在的途径，为理解人们的认知、感知和行为提供了有力的支持。

在众多地理大数据中，街景图像数据是观测城市物质空间的一种新型的大数据源，其观测视角更接近于人。街景图像不但详尽地描绘了城市物质空间的组成，同时蕴含了大量有关人类活动和社会经济属性的信息。利用街景图像数据，相关领域等不仅实现对城市物质空间进行了量化表达，同时对个体的对于城市视觉场景的感知进行了建模分析，并进一步对城市视觉场景表达的城市功能、居民出行行为进行了估计。例如，张帆等构建了一种深度学习模型，通过输入单张街景图片，来预测街景图片所在街道上居民平均每小时的出行量。

基于街景图片估计居民日出行模式

北京五环内街道上居民日出行模式

居民出行活动强度实际观测（左）与模型预测（右）对比

虚拟地理环境支撑下的地理知识工程，具有典型的时代特点，将解决不同领域不同形态地学知识的融合、演化与创新，它将高度集成人工智能、云计算、混合现实、知识图谱等新兴计算机技术，实现符合人类认知特点和探索过程的智能化地理过程建模与模拟环境，支撑智能化虚拟地理环境。由此可见, 虚拟地理环境地学知识工程是以地学知识为研究对象，以实现智能化虚拟地理环境为目标，以共同研究的相关问题为核心，可以形成完善的地理信息技术方法、理论和技术体系。

地理知识工程的基础理论包括地理概念、地理实例、专家知识、时空关联以及地理事件等，相关研究面临着知识获取、表达、管理与可视化、安全与隐私等系列难题。知识图谱强大的语义处理和互联组织能力为地理知识工程提供了知识表达和管理方式，正好符合地理知识的实体对象、规模可扩、关联广泛等特点。结合知识图谱，实现地理知识的抽取、表达、存储和管理，可以为虚拟地理环境提供地理知识库，同时支撑地理知识工程中地理知识的应用、协同和共享。通过集成人工智能算法和模型，地理知识工程能为传统地学应用提供接近人脑智慧的经验知识，从而实现新一代智能虚拟地理环境。

随着时空大数据时代的到来，大量的研究和分析开始逐渐从基于现实世界的抽象与分析转向基于数据和模型的数字化抽象与分析，地学研究和地学分析更加需要一个可以对地理现象与地理规律进行集成分析与表达的载体。

集几何、物理和行为模型于一体的虚拟地理环境能够为构建可动态、广泛融入地理规律的人机结合的认知体系提供可能，从而提升利用地理知识消化理解海量时空数据并重现地理现象及过程的能力。现阶段，虚拟地理环境正朝着面向新一代地理分析工具、计算机辅助的地理实验空间以及地理知识工程实现手段而发展，地理学的格局、过程、作用都期望在统一的研究框架下得以开展，进而用于支撑地理科学的研究继续朝着综合性、定量化的方向发展。

可以预见，以地学知识为研究对象、以地学知识工程为导向的虚拟地理环境研究，除传统的集中式、专业化、领域分割化的科学研究范式外，正逐步迈向开放式、服务式、协同合作式的科学研究范式。这也是虚拟现实技术、网络技术等发展到今天，科学研究发展趋势在地理学领域的真实反映。

后记

本文为纪念我国伟大的地理学家和伟大的战略科学家陈述彭院士100周年诞辰而作，并祝贺资源与环境信息系统国家重点实验室成立35周年，陈述彭院士创建的《地球信息科学学报》创刊24周年。文章第一作者林珲为陈述彭院士的学生，无论其在中国科学院学习期间，还是其在美国留学以及在香港中文大学工作期间，都深受陈述彭院士的关心与指导，也深受陈述彭院士对于祖国的赤子之情所感染。林珲与其学生们愿以陈述彭先生为楷模，学习陈述彭先生终身学习和探索的科学精神、善于团结跨学科团队攻坚克难的博大胸怀、勇于承担责任的高贵品德，以更多学术成果和对于社会的贡献告慰陈述彭先生。

转载自地球信息科学学报（ID：DQXXKX）

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原文标题：从地理信息系统到虚拟地理环境的认知转变

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图文编辑：罗 琴

我要睁大眼睛看看，是哪个小可爱也【在看】 鸭~返回搜狐，查看更多