时空信息与数据科学专题导言

新型感知手段、人工智能和大数据技术的快速发展，从时空数据获取、管理、分析和展示等不同维度深刻地催动地理空间信息技术和方法的变革。时空信息与数据科学作为交叉学科领域，涉及地理信息系统、遥感技术、地球观测技术、大数据分析技术、计算机科学、人工智能等多个学科和技术的交叉与融合。为推动时空信息与数据科学的全面发展和深入应用，支撑数字中国战略，同时庆祝我国空间信息与数字技术专业设立20 周年和《地理空间信息》创刊20周年，组织了“时空信息与数据科学”专题。本专题聚焦于时空信息与数据科学方向上的理论、方法、技术和应用的最新前沿研究进展，得到了本领域同行们，特别是全国空间信息与数字技术专业联盟各高校科研工作者们的大力支持，经过专家评审，接收了7篇文章组成本期专题。

刘刚等针对网络环境下大规模三维空间模型遮挡剔除计算效率低、模型数据传输效率低以及渲染不同模型时存在性能和质量不平衡问题，提出针对不同的空间模型剔除粒度的优化选择策略、基于WebGPU计算管线的遮挡剔除算法和基于多线程的大规模三维空间模型数据快速调度方案，能够降低离线遮挡剔除方法的预处理时间消耗，并提高模型切换的效率和场景渲染的速率（刘刚等）。李世华等针对水稻种植面积大尺度提取存在云雾干扰频繁、种植结构多样、农田地块破碎和数据运算量庞大等问题，提出一种基于Sentinel-1 SAR 数据和遥感云计算的四川盆地水稻种植面积提取方法，并在四川盆地开展了实验验证，该方法不依赖训练样本和经验统计，有望在更大区域推广应用，为保障国家粮食安全和社会稳定提供信息支撑（李世华等）。林妙萍等针对现有时间加权动态时间规整（TWDTW）模型在撂荒监测方面的局限性，提出基于均值校正策略的M-TWDTW模型的撂荒地遥感监测方法，弱化了撂荒时长不一引起的NDVI绝对值差异的影响，重点捕捉NDVI 时序曲线的形态特征，能大幅度提高撂荒地的识别精度，在大范围撂荒地遥感监测中具有较大的应用潜力（林妙萍等）。周仿荣等针对传统的电力污秽等级评估依靠人工作业，存在效率低、准确性不足等问题，提出了一种基于XGBOOST 算法的电力污秽等级预测模型，通过夜间灯光遥感数据、大气环境遥感监测数据、NDVI和污染源排放清单等多源异构数据实现大范围、细粒度的电力系统污区图绘制，该方法有望为电力系统低成本、高效、准确的绘制电力污区图提供重要支撑（周仿荣等）。周学友等基于视觉的结构位移测量方法具有低成本、高精度、多点测量等优点，提出了一种基于YOLOv5目标检测模型和视觉的封闭空间建筑物垂直位移测量方法，减少了后续标志物定位与跟踪的计算量，能够推广于工程结构垂直位移测量与监测的需求（周学友等）。张文宇等针对公安数据库中对重点人缺乏空间尺度对空间实体关联度的影响分析的问题，提出一种综合多尺度的空间实体关联度的计算方法，通过空间实体的空间拓扑关系与空间度量关系量化每个尺度下的实体关联度，能够推广于公安业务的需求（张文宇等）。王守芬等面向新型城市数字化转型需求，探索了无障碍设施数据体系空间化、无障碍设施空间化管理能力建设等GIS赋能城市无障碍设施管理与服务方法，并以上海为例对这些方法进行了应用实例的验证（王守芬等）。

本期专题的7 篇文章，分别从三维空间信息处理与可视化、遥感影像智能解译、计算机视觉与摄影测量、自然资源领域监测模型、电力领域预测模型与制图应用、公安领域大数据分析、智慧城市应用等方面展开研究，为“时空信息与数据科学”领域的相关研究者提供了理论、方法、技术、应用，以及未来研究方向的前沿性参考。

非常感谢本次专题投稿文章的所有单位和作者、匿名审稿人以及期刊编辑部付出的辛勤劳动与努力！真诚地欢迎感兴趣的研究者对本专题的相关研究进行质疑、指正和探讨！欢迎更多的研究者投入“时空信息与数据科学”这一有趣的、应用前景广阔的创新性研究领域，共同推进空间信息与数字技术学科专业建设！同时也欢迎各位研究者持续关注《地理空间信息》刊发的“时空信息与数据科学”相关的文章，并积极投稿，本期是该专题的第一期，我们共同期待时空信息与数据科学的理论、方法、技术和应用研究不断推陈出新，不断涌现具有前瞻性、实用性的高水平成果。