地图综合的智能体技术——以土地利用图斑综合为例

贾小斌

武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉430079

地图综合是地图数据生产的核心环节，一直以来都是地图学科的难点问题。本文针对地图综合智能化和自动化程度不高的现状与土地利用数据综合的工程需求，应用智能体技术对地图综合过程进行建模分析以提高其自动化和智能化程度，以土地利用图斑多边形数据为例进行试验以提高土地利用数据综合的效率。全文主要包括以下内容。

（1）对数字技术下的地图综合概念、类型、专家系统和智能体技术的应用进行了现状分析并提出观点：地图综合是一个任务分配与求解过程，即依据一定标准将地图综合任务分解成一系列不同粒度大小、独立性较强的子任务，通过对每个子任务的求解，最终实现地图综合任务的完成，并在问题求解的过程中伴随着人类或者计算机的智能行为；地图综合内容是在保持数据一定精度条件下对其自身及上下文特征中的空间、语义和时态分辨率的降低；地图综合实施过程是涉及综合前分析、综合中决策执行和综合后质量评价及回溯的过程。

（2）应用智能体技术对地图综合过程进行建模。智能体技术下的地图综合模型应包括任务分解、智能体角色划分、智能体间任务协调、个体智能体运行过程、智能体通信5个基本部分。将地图综合任务从空间上区分为制图区域的、集群目标的、地图目标的、地图目标细部的4个层次，并进行对应的智能体角色划分，包括宏观上的制图区域智能体、中观上的群目标智能体、微观上的地图目标智能体、局部微观上的地图目标细部智能体以及多智能体系统的任务协调与地图综合中包括任务分解和地图目标处理顺序在内的过程控制间的对应关系。根据地图综合的多智能体系统中个体智能体的基本构成和运行过程，提出了地图综合多智能体系统中智能体间通信的黑板模式。

（3）对地图目标智能体自身及上下文特征进行描述及探测：①在内容上对地图目标智能体区分空间、语义和时态3大特征，在几何维数上区分点、线、面3种类型进行自身特征的表达及识别，提出了基于局部累积的地图综合面状目标整体狭窄性识别方法；②将地图目标智能体的上下文特征在层次上区分为所处制图区域特征、群体目标特征、个体目标间关系特征3个层次，在内容上则区分空间、语义、时态3大特征进行描述及探测，针对图斑语义邻近关系进行定量化计算。

（4）地图目标智能体行为（综合算子）设计应充分顾及自身及上下文特征。认为当前制图算子设计的缺点是较多的是面向对地图目标自身空间特征而对其语义和时态特征以及上下文特征顾及较少。对土地利用数据综合中的2个综合算子——图斑剖分和边界化简进行了顾及自身及上下文特征的设计与开发。

（5）提出了地图综合任务分解的基本模式以及过程控制的基本规则，针对土地利用数据综合中图斑的化简处理，将智能体技术引入图斑的综合处理过程中，建立了顾及多种条件的图斑重要性判断的决策机制，将可操作的几何、语义控制指标融入推理中，实现了从图斑重要性判断到尺度变换算子选择的自动化过程，大幅度提高了生产效率，并很好地维护了土地利用数据的面积平衡性以及全覆盖、无重叠、无缝隙的特征。

（6）针对智能体技术下的地图综合质量评价，构建了顾及多重约束的质量评价体系并给出系统的地图综合质量问题控制策略和解决方案，提出了应用地图综合中全局性质量问题的评价结果来优化地图综合过程的动态回溯机制，并针对土地利用数据综合中面积平衡问题进行了回溯性处理试验。