时空异常探测:从数据驱动到知识驱动的内涵转变与实现路径

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作   者：

石岩;  王达;  邓敏;  杨学习; 

作者机构：

中南大学地球科学与信息物理学院; 

关键词：

时空知识;  地理大数据;  深度学习;  时空异常;  知识图谱; 

期刊名称：

测绘学报

i s s n：

1001-1595

年卷期：

2024 年 53 卷 008 期

页   码：

1493-1504

摘   要：

时空异常探测是地理空间数据挖掘的核心技术之一，可为深层揭示地理过程演化机理提供关键突破口。在大数据与人工智能技术的推动下，从数据驱动向知识驱动转变是地理大数据时空异常智能探测的发展趋势。本文系统梳理了时空异常探测研究的发展历程与主流研究思路，剖析了数据、信息与知识间的辩证关系，并从“地理变量、空间基底、时空关系、知识类型”四位一体的视角构建了时空知识的统一描述框架。进而，结合案例阐述了时空知识与时空异常的“双向驱动”内涵，提出了“时空知识关联建模→时空异常智能识别→时空知识动态更新”的时空异常智能探测实现路径，支撑时空异常可靠探测与时空知识可信服务。