摘要：面向自然语言的地理空间场景描述一直是地理信息科学的重要研究方向,传统方法更注重空间关系的遍历性描述,难以融合人类空间认知,与人类自然语言有较大的差距。地理空间场景自然语言描述的本质是地理空间二维向量转换词空间一维向量的过程。本文提出M2T空间场景自然语言表达框架,通过空间场景理解、语言合成和注意力感知3个知识图谱,在多源知识图谱的融合机制下,生成自然语言空间场景描述文本。其中空间场景描述知识图谱解决遍历空间关系剪枝难题,同时通过建立空间关系图谱建立空间场景之间关联,支持空间场景连续表达;自然语言风格知识图谱建立空间表达与语言风格的关联,实现了贴切于空间自然语言表达的多样化语言风格;空间关注度知识图谱根据空间场景主体和客体交互状态,建立注意力矩阵捕捉自然语言空间表达的细微之处。以北京故宫为例设计的原型系统,实验表明系统生成结果与人类游记接近,且内容覆盖更完整,风格更多样,验证了M2T框架的有效性,并展现了空间场景自然语言描述应用的潜在价值。

摘要：基于新数据环境支持,运用核密度估计、最近邻分析、多距离空间聚类、协同区位商和两步移动搜索等多种空间量化法,从适应性和匹配关系两个方面分析深圳市城市公共资源与人口分布的空间适配性。结果表明:1)不同城市公共资源与人口分布的空间适应性具有明显的相似性,表现为空间形态、分布模式和邻近效应相似;2)城市公共资源与人口分布的空间匹配关系存在差异,城市公共资源与人口密度的非匹配特征说明城市公共资源供需关系存在“失配”和“错位”现象。最后,针对资源要素的空间适配性问题,从城市和社区两种尺度提出针对公园绿地、教育机构和健康医疗等3类公共资源的优化建议。