地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)最新期刊目錄

SHW-Stacking：精準(zhǔn)捕捉降水空間異質(zhì)性的加權(quán)堆疊遙感日降水產(chǎn)品質(zhì)量提升方法————作者：楊淑凡;李艷艷;王興杰;楊子明;徐聯(lián)中;洪壯壯;潘宏銘;陳傳法;

摘要：【目的】精準(zhǔn)可靠的逐日衛(wèi)星降水產(chǎn)品（Satellite Precipitation Product, SPP）是氣象和水文研究中不可或缺的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。然而，現(xiàn)有逐日SPP存在局部降水細(xì)節(jié)捕捉不足、部分地區(qū)誤差較大等問題，導(dǎo)致降水空間刻畫不清、預(yù)測精度不高。【方法】基于此，本研究提出一種精準(zhǔn)捕捉降水空間異質(zhì)性的加權(quán)堆疊遙感日降水產(chǎn)品質(zhì)量提升方法（Spatial Heterogeneity Weigh...

“數(shù)據(jù)-知識(shí)-模型”協(xié)同遞歸的智能化地理建模————作者：秦承志;朱良君;陳子越;王祎杰;王玉靖;武成龍;樊星辰;趙芳鶴;任應(yīng)超;朱阿興;周成虎;

摘要：【意義】地理建模是解決地理學(xué)相關(guān)的各種復(fù)雜實(shí)際問題的科學(xué)手段，但執(zhí)行過程導(dǎo)向的傳統(tǒng)地理建模方式給建模者（尤其是非專業(yè)用戶）實(shí)際應(yīng)用時(shí)帶來沉重的建模負(fù)擔(dān)。【方法】本文提出了智能化地理建模應(yīng)該從用戶的建模目標(biāo)出發(fā)，形式化為初始的建模問題單元，以遞歸求解的思路逐步解決當(dāng)前的建模問題單元，之后上溯推理形式化新的建模問題單元、相應(yīng)求解出適用的地理模型（或其組成部分），從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)用戶實(shí)際應(yīng)用問題的場景自動(dòng)構(gòu)...

大語言模型空間認(rèn)知能力測試標(biāo)準(zhǔn)研究————作者：吳若玲;郭旦懷;

摘要：【目的】大語言模型是否具有空間認(rèn)知能力及其水平的量化方法，是大模型和地理信息科學(xué)研究的重要問題。目前還缺乏大語言模型空間認(rèn)知能力測評(píng)的系統(tǒng)方法和標(biāo)準(zhǔn)。本文在研究現(xiàn)有大語言模型特征的基礎(chǔ)上開展大語言模型在空間認(rèn)知問題上的測試標(biāo)準(zhǔn)研究，最終形成一套具備大語言模型空間認(rèn)知能力的測試標(biāo)準(zhǔn)框架SRT4LLM和測試流程，用以評(píng)估大語言模型的空間認(rèn)知能力。【方法】SRT4LLM分別從空間場景中的空間對象類型、空...

兼顧經(jīng)濟(jì)性、便捷性和公平性的公共服務(wù)設(shè)施區(qū)位問題研究————作者：孔云峰;郭浩;李圓圓;張宗寧;連晨晨;張廣利;翟石艷;

摘要：【目的】區(qū)位問題廣泛應(yīng)用于公共服務(wù)設(shè)施布局規(guī)劃。經(jīng)典區(qū)位問題多以設(shè)施成本、出行距離成本或覆蓋客戶數(shù)量等效率指標(biāo)為目標(biāo)，空間公平性考慮不足。部分區(qū)位模型考慮服務(wù)空間公平性，但存在公平與效率指標(biāo)難以協(xié)調(diào)、計(jì)算復(fù)雜度過高和模型缺乏通用性等不足之處。針對現(xiàn)有區(qū)位問題之局限，本文提出了一個(gè)兼顧設(shè)施經(jīng)濟(jì)性、出行便捷性和空間公平性的雙目標(biāo)設(shè)施區(qū)位問題(CEEFLP)。【方法】CEEFLP有2個(gè)目標(biāo)函數(shù)：最小化設(shè)...

利用SHAP框架揭示道路網(wǎng)選取中的特征重要性————作者：褚天舒;閆浩文;祿小敏;李蓬勃;

摘要：【目的】城市道路網(wǎng)選取是地圖綜合領(lǐng)域的重要研究方向之一，其中特征選擇是影響選取準(zhǔn)確性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，隨著新的特征指標(biāo)不斷提出，如何科學(xué)地選擇特征成為了一直以來亟待解決的難題。【方法】本文引入了機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性框架—SHapley加性解釋（SHapley Additive exPlanations, SHAP），旨在分析道路網(wǎng)選取中的特征重要性，為特征選擇提供新的解決方案。首先，通過文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)的方...

融合空間關(guān)系與SimGNN的多尺度面狀建筑群組相似度計(jì)算方法————作者：王星雨;王中輝;

摘要：【目的】多尺度面狀建筑群組相似度計(jì)算在場景相似檢索、模式識(shí)別及匹配、地圖綜合等方面有著重要的應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)幾何方法只能提取建筑物的低維特征且權(quán)重設(shè)置主觀性強(qiáng)；現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法較少考慮建筑物之間的空間關(guān)系特征，且只通過圖級(jí)處理得到群組的上下文信息，容易忽略局部細(xì)節(jié)的差異性。鑒于此，本文提出一種融合空間關(guān)系與SimGNN(Similarity Computation via Graph Neural...

融合領(lǐng)域知識(shí)的建筑物群組模式自動(dòng)分類方法————作者：張付兵;孫群;呂崢;陳若虛;蘇友能;李佳;

摘要：【目的】建筑物群組模式是城市結(jié)構(gòu)和功能的重要組成部分，其自動(dòng)識(shí)別是城市規(guī)劃與分析、城市區(qū)域制圖綜合等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。針對現(xiàn)有建筑物群組模式分類研究具有簡單性和特定性，忽視了領(lǐng)域知識(shí)應(yīng)用的問題，本文提出了一種融合領(lǐng)域知識(shí)的建筑物群組模式自動(dòng)分類方法。【方法】首先，以建筑物多尺度表達(dá)和制圖綜合的需求為牽引，面向街區(qū)內(nèi)建筑物群組分布層次，將建筑物群組模式分為規(guī)則、混合和不規(guī)則3類，并構(gòu)建和標(biāo)注...

發(fā)掘形態(tài)特征的等高線與雙線河間不一致性探測及處理方法————作者：趙彬彬;劉廣;朱哲;謝建湘;

摘要：【目的】等高線與河流之間的不一致性是地理空間數(shù)據(jù)庫更新、維護(hù)中的常見問題，目前相關(guān)研究大多僅針對單線河，鮮少涉及雙線河。鑒于此，提出了一種發(fā)掘形態(tài)特征的等高線與雙線河之間的不一致性探測及處理方法。【方法】首先，通過DTW算法建立河流兩側(cè)岸線目標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的映射關(guān)系，并對其進(jìn)行Morphing變換提取雙線河中心線；然后，根據(jù)彎曲特征參數(shù)提取等高線山谷點(diǎn)，并依據(jù)DTW算法提取近似山谷線；接著，以雙線河中心...

《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》征稿簡則

摘要：<正>《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》是由中國科學(xué)院主管，由中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、中國地理學(xué)會(huì)聯(lián)合主辦，由資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所）、虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（南京師范大學(xué)）、三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（首都師范大學(xué)）聯(lián)合協(xié)辦的地球信息科學(xué)領(lǐng)域綜合性學(xué)術(shù)期刊，月刊

CVS-Net：基于時(shí)空關(guān)系建模與邊緣信息強(qiáng)化的遙感影像語義變化檢測方法————作者：劉宣廣;李玉潔;張振超;戴晨光;張昊;繆毓喆;朱涵;盧金浩;

摘要：【目的】現(xiàn)有的語義變化檢測方法對于遙感影像的局部和全局特征利用不足，且忽略了不同時(shí)相間的時(shí)空依賴性，導(dǎo)致土地覆蓋語義分類結(jié)果不精確。此外，檢測的變化對象存在邊緣模糊問題，檢測結(jié)果和實(shí)際變化區(qū)域的一致性有待提升。【方法】針對這些挑戰(zhàn)，受具有長序列處理能力的視覺狀態(tài)空間模型（Vision State Space Model, VSSM）啟發(fā)，本文提出了一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional ...

聯(lián)合序列二次規(guī)劃及高程步長校正的機(jī)載LiDAR建筑物點(diǎn)云三維模型重建————作者：張騰;王競雪;謝瀟;臧東東;

摘要：【目的】基于模型驅(qū)動(dòng)的機(jī)載LiDAR建筑物點(diǎn)云三維模型重建依賴于建筑物點(diǎn)云與預(yù)定義基元間的擬合，受建筑物點(diǎn)云密度不均與噪聲影響，基元擬合過程中在結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)上極易產(chǎn)生誤差，導(dǎo)致模型重建結(jié)果的精度較低。為提高模型重建的精度，本文提出了聯(lián)合序列二次規(guī)劃及高程步長校正的機(jī)載LiDAR建筑物點(diǎn)云三維模型重建方法。【方法】首先，建立一個(gè)含有經(jīng)典屋頂結(jié)構(gòu)的基元庫，包含簡單屋頂、復(fù)雜屋頂以及階躍型屋頂，并結(jié)合各屋頂...

DMFPNet：增強(qiáng)多尺度目標(biāo)感知的雙路徑高分辨率遙感圖像分割算法————作者：羅健偉;張銀勝;

摘要：【目的】深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNNs)已經(jīng)成功應(yīng)用于高分辨率遙感圖像的語義分割，但高分辨率遙感圖像普遍存在類內(nèi)方差大，類間方差小、目標(biāo)尺度變化顯著等問題。卷積運(yùn)算因其局部性，在處理這些復(fù)雜問題時(shí)受到了限制。基于Transformer的方法則擁有強(qiáng)大的全局信息建模能力，但在局部信息的提取方面存在缺陷。【方法】本文提出一種增強(qiáng)多尺度目標(biāo)感知的雙路徑高分辨率遙感圖像分割算法DMFPNet，模型采用基于D...

中國森林火災(zāi)驅(qū)動(dòng)力及其空間異質(zhì)性————作者：劉小情;任福;岳韋霆;高云驥;

摘要：【目的】森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，具有調(diào)節(jié)氣候、保持水土等多種功能。在森林面臨的眾多危害中，火災(zāi)對森林資源的危害日益嚴(yán)重。分析影響森林火災(zāi)的因素對于預(yù)防森林火災(zāi)和制定相關(guān)策略至關(guān)重要。【方法】本研究選取中國為研究區(qū)，識(shí)別森林火災(zāi)主要驅(qū)動(dòng)因素，選取植被、氣候、地形、人類活動(dòng)等森林火災(zāi)相關(guān)驅(qū)動(dòng)因子，利用地理探測器進(jìn)行全局森林火災(zāi)的驅(qū)動(dòng)力分析。并基于植被分區(qū)方案，定量計(jì)算了8個(gè)植被區(qū)劃的森林火災(zāi)空間分...

中國人工智能學(xué)會(huì)第九屆全國大數(shù)據(jù)與社會(huì)計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（CAAI BDSC2024）在哈爾濱成功召開

摘要：<正>2024年8月8日—10日，中國人工智能學(xué)會(huì)第九屆全國大數(shù)據(jù)與社會(huì)計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（CAAI BDSC2024）在哈爾濱工程大學(xué)成功召開。會(huì)議以“大模型時(shí)代的社會(huì)計(jì)算與社會(huì)發(fā)展”為主題，由中國人工智能學(xué)會(huì)主辦、社會(huì)計(jì)算與社會(huì)智能專委會(huì)和哈爾濱工程大學(xué)共同承辦。來自全國各高校、科研院所及企業(yè)界的專家學(xué)者參加了此次盛會(huì)

訓(xùn)練樣本采樣優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)方法————作者：翁銘鍇;肖桂榮;

摘要：【目的】訓(xùn)練樣本的質(zhì)量對模型性能和預(yù)測結(jié)果有著重要影響，對于小樣本數(shù)據(jù)區(qū)域，有限的樣本數(shù)量及空間分布不均勻可能導(dǎo)致模型無法充分學(xué)習(xí)致災(zāi)要素特征,進(jìn)一步增加了模型過擬合風(fēng)險(xiǎn)，影響模型預(yù)測準(zhǔn)確度，因此需要根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)有針對性地采集優(yōu)化訓(xùn)練樣本。【方法】本文提出一種訓(xùn)練樣本采樣優(yōu)化方法，將滑坡正樣本原型采樣（PBS）方法與無監(jiān)督聚類模型用于訓(xùn)練樣本采樣，得到篩選擴(kuò)充的正樣本數(shù)據(jù)集及客觀提取的負(fù)樣本數(shù)據(jù)集...

圖文融合感知視角下的休閑環(huán)境品質(zhì)對空間活力的影響機(jī)制研究——以南京市為例————作者：陳夏微;龍毅;劉湘;張翎;劉少俊;

摘要：【目的】休閑環(huán)境品質(zhì)是影響居民休閑體驗(yàn)和參與度的關(guān)鍵因素，與城市區(qū)域活力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相關(guān)。探究環(huán)境品質(zhì)如何影響休閑空間活力對促進(jìn)城市發(fā)展至關(guān)重要。【方法】本研究遵循人本導(dǎo)向，提出一種基于圖文融合感知的環(huán)境品質(zhì)與空間活力關(guān)系探究框架。利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)測度休閑空間活力，在應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本與街景影像數(shù)據(jù)綜合感知城市休閑環(huán)境品質(zhì)的基礎(chǔ)上，通過參數(shù)最優(yōu)地理探測器模型（OPGD），從全局和局部空間尺度深入分...

引入方向場特征的遙感影像建筑物輪廓規(guī)則化方法————作者：陳欣;孫群;余岸竹;高藝;孔令輝;

摘要：【目的】建筑物輪廓的規(guī)則化是基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)生成和更新的一項(xiàng)重要內(nèi)容。基于遙感影像提取的建筑物圖斑通常存在不完整、冗余點(diǎn)等問題因而難以直接用于制圖，而現(xiàn)有規(guī)則化方法只考慮建筑物圖斑局部形狀和弱直角特征，忽略建筑物在影像的真實(shí)分布與形狀，造成輪廓與實(shí)際形狀不符。【方法】為此，本文提出一種顧及建筑物方向特征的規(guī)則化方法。首先，提出一個(gè)基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的建筑物提取模型，同時(shí)實(shí)現(xiàn)建筑物圖斑的提取與圖斑方向的...

多尺度視角下的城市旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析——以長沙市為例————作者：王貺;柯日宏;李勝楠;王璞;

摘要：【目的】揭示旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征是景區(qū)優(yōu)勢互補(bǔ)和協(xié)調(diào)發(fā)展的前提條件。【方法】本文基于大規(guī)模手機(jī)定位數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用出行鏈提取、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析以及社區(qū)檢測等方法構(gòu)建了多尺度旅游流網(wǎng)絡(luò)分析框架，在微觀、介觀和宏觀尺度挖掘長沙市旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。【結(jié)果】(1)微觀尺度：長沙市旅游流網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)顯著的中心化趨勢，岳麓山國家重點(diǎn)風(fēng)景名勝區(qū)和橘子洲景區(qū)等少數(shù)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力較大。僅有33%的節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)洞效能和效率...

基于居住區(qū)識(shí)別和改進(jìn)隨機(jī)森林的山地城市人口空間化方法————作者：唐思怡;閔婕;

摘要：【目的】地形導(dǎo)致了山地城市人口空間分布差異極大。山地城市的人口空間分布信息對科學(xué)研究和地區(qū)的政策制定、資源配置、災(zāi)害評(píng)估與防護(hù)等領(lǐng)域具有重要意義。【方法】為準(zhǔn)確反映山地城市人口分布，本文提出了一種基于居住區(qū)識(shí)別和改進(jìn)隨機(jī)森林的山地城市人口空間化方法。該方法先識(shí)別了居住區(qū)格網(wǎng)并應(yīng)用到特征提取階段，避免了將人口分配到非居住區(qū)。然后，構(gòu)建了山地城市特征變量數(shù)據(jù)集，考慮了山地城市人口分布的空間異質(zhì)性和復(fù)雜...

結(jié)合通用基礎(chǔ)模型的矢量-影像變化檢測方法————作者：邱俊龍;劉偉;張新;李二珠;張連蓬;李行;

摘要：【目的】通用基礎(chǔ)模型展現(xiàn)出的優(yōu)秀泛化能力使其成為了人工智能領(lǐng)域的熱門課題，然而受制于遙感影像的特殊性，這些基礎(chǔ)模型無法直接應(yīng)用于遙感視覺任務(wù)。此外，現(xiàn)有的變化檢測方法往往依賴于大量的人工標(biāo)注樣本，缺乏對現(xiàn)有矢量數(shù)據(jù)的有效利用，無法滿足高效自動(dòng)化檢測的要求。針對這些問題，本文提出了一種自上而下的變化檢測方法，挖掘基礎(chǔ)模型和矢量數(shù)據(jù)中的寶貴信息以減少人工參與。【方法】首先，使用改進(jìn)的簡單線性迭代聚類（...

　　地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)來自網(wǎng)友的投稿評(píng)論：

• zhaohhhh

  退稿確實(shí)快，不符合期刊條件，半小時(shí)就退了

  2023-08-29 20:57
• Yangming_ak

  算中文GIS類的頂刊了，EI檢索 文章質(zhì)量很高，有幸中過一篇。 外審： 投了后有幾天沒看，再看就已經(jīng)外審了。 一個(gè)多月返給我一個(gè)審稿人的意見5條意見。 當(dāng)我還在疑惑“就這？”的時(shí)候。 過了兩天又返回兩個(gè)審稿人的意見，一人十多條。 三個(gè)審稿人將近30條審稿意見。 而且有的意見相當(dāng)尖銳，甚至有一個(gè)審稿人直接列舉了兩篇SCI，讓我說明為什么沒有引用這兩篇文章，質(zhì)疑我文獻(xiàn)綜述做的不好。 總之，外審專家真的很專業(yè)。 外審會(huì)給你論文的6個(gè)方面打分：1創(chuàng)新性、2成果重要性、3科學(xué)依據(jù)（算法、數(shù)據(jù)）、4圖文表達(dá)、5參考文獻(xiàn)、6總體水平。每項(xiàng)評(píng)分五個(gè)等級(jí)。雖然我感覺有些項(xiàng)我的論文應(yīng)該能拿最高分了，但是這些外審專家很少會(huì)給你打高分，一般都是中間選項(xiàng)。 主任審： 外審過了后有個(gè)主任審的環(huán)節(jié)，又是10多條意見。都是關(guān)于文章題目用詞、結(jié)構(gòu)、邏輯、圖表等方面的。優(yōu)點(diǎn)在于可以不完全按照他的意見來，說明原因就行。 終審：可能是我外審的意見還不錯(cuò)吧，沒被卡，最后錄用。 總體審稿很快，效率也很高。 但是等了8個(gè)月才發(fā)表，期間我打電話催了好幾次，不然可能更慢。 錄用到發(fā)表前，這期間有人專門幫改英文摘要，但我嚴(yán)重懷疑是個(gè)中國人幫改的。 定了排版后所有我的所有圖都有人幫著重畫了一遍，這個(gè)期刊真的很在意發(fā)表的文章質(zhì)量。 版面費(fèi)貌似是按照排班后的頁數(shù)計(jì)算的，每篇不一樣，我的文章13頁，收了6400好像。

  2023-03-09 16:24
• 帶頭大哥666

  文章質(zhì)量高，且速度非常非常快。上午投稿，下午就初審?fù)戤叄�雖然給予了退稿。退稿的意見是與期刊風(fēng)格不相匹配。但就速度而言給一個(gè)大大的贊。

  2023-02-19 10:01
• 畫個(gè)圈圈兜住幸福

  上午投稿，下午就給了初審意見，外審意見第二天就返回，復(fù)審也是兩三天就返回意見，編輯老師態(tài)度也很特別好，審稿效率特別高，晚上三四點(diǎn)還在處理稿件，從投稿，返修到錄用一個(gè)半月完成

  2022-08-23 09:12

提交