深度学习赋能地图制图的若干思考

艾廷华

武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079

作为空间现象可视化表达的地图，通常被誉为地学研究的第二语言，它在探索地学特征规律、揭示地理过程机理、挖掘空间分布模式方面承担分析表达与交流传输两大工具作用。从符号学角度看，以空间认知表达符号为主要特征的地图,与代表语言的文字符号和代表数量的数字符号,成为人们认知世界的三大文化工具[1]。在网络技术、大数据分析、人工智能、多媒体可视化等新型技术驱动下，地图制图的内涵与外延得到极大拓展，产生了地图学四面体[2]、泛地图[3]、场景学[4]等认知。地图制图的范畴已从传统的现实世界向虚拟世界、网络空间等泛空间拓展，地图受众对象正从面向人类服务朝着同时面向智能机器方向发展，产生了全息高精度导航地图的概念[5]。

在地图制图新技术上，一个突出的趋势是地图与人工智能的结合，表现为机器学习、深度学习、知识图谱在地图认知、地图设计与地图分析中扮演越来越重要的角色。在智能化技术支持下，地图空间决策具有更高的复杂系统认知能力。在深度学习支持下的地图创意设计，可以将地图专家的知识经验迁移，使得地图的艺术表现力大大提高。地图在空间决策、出行导航、景观设计上通过与深度学习、知识图谱的结合，对空间问题的识别、判断、预测能更好地模拟人的思维。从学科体系上看，隶属于测绘科学与技术二级分支的地图制图，与智能技术的结合是整体测绘技术从数字化到信息化再到智能化发展的重要构成。……