武 芳，鞏現(xiàn)勇，杜佳威

信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450001

地圖制圖綜合回顧與前望

武 芳，鞏現(xiàn)勇，杜佳威

信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450001

地理信息的綜合處理是當(dāng)今空間信息處理中的一個(gè)重大科學(xué)與技術(shù)問(wèn)題。本文主要評(píng)述了地圖制圖綜合的研究進(jìn)展，包括地圖制圖綜合知識(shí)的分類與獲取、算子與算法、質(zhì)量評(píng)價(jià)、過(guò)程建模與控制等方面的主要方法。對(duì)大數(shù)據(jù)背景下制圖綜合進(jìn)行了思考，提出制圖綜合應(yīng)在研究對(duì)象、觀念和方法上轉(zhuǎn)變。

制圖綜合；綜合知識(shí)；算子；質(zhì)量評(píng)價(jià)；過(guò)程建模；大數(shù)據(jù)

地圖制圖綜合，是指在大比例尺空間數(shù)據(jù)縮編為小比例尺空間數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象、概括的工程、技術(shù)和科學(xué)，它是空間數(shù)據(jù)尺度變換、集成與融合、分析與挖掘等的基本手段之一。因其復(fù)雜性和求解的困難性，無(wú)論過(guò)去、現(xiàn)在或?qū)?lái)，制圖綜合都是現(xiàn)代地圖學(xué)中最具挑戰(zhàn)性和創(chuàng)新性的研究領(lǐng)域。

制圖綜合的概念1921年由Eckert首次提出[1]，經(jīng)歷了由把制圖綜合作為“主觀過(guò)程”到作為客觀的科學(xué)制圖方法，由制圖綜合的定性描述到定量描述，由地圖模型到基于模型、算法和知識(shí)的自動(dòng)制圖綜合，由追求制圖綜合的全自動(dòng)化到人機(jī)協(xié)同，由孤立零散的模型算法研究到把自動(dòng)綜合作為一個(gè)整體的過(guò)程控制[1]等一系列的變革與發(fā)展。近百年的歷程中， 國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)制圖綜合這一地圖學(xué)領(lǐng)域的核心問(wèn)題已經(jīng)開展了大量的研究工作，并取得了豐富的研究成果，對(duì)推動(dòng)制圖綜合的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。這一過(guò)程大致分為兩個(gè)階段：手工紙質(zhì)地圖制圖時(shí)期制圖綜合理論與方法的形成[2-3]、完善和系列編繪規(guī)范的制定，為后繼的自動(dòng)制圖綜合開展奠定了理論和方法的基礎(chǔ)；而20世紀(jì)60年代計(jì)算機(jī)數(shù)字制圖的全面開展，將自動(dòng)制圖綜合的研究推上了快速發(fā)展的道路。

本文旨在對(duì)近50年來(lái)制圖綜合的發(fā)展歷程進(jìn)行梳理，試圖從制圖綜合知識(shí)的分類與獲取、制圖綜合的算子與算法、制圖綜合的質(zhì)量評(píng)價(jià)、制圖綜合的過(guò)程建模與控制4個(gè)方面，對(duì)自動(dòng)制圖綜合發(fā)展的研究脈絡(luò)進(jìn)行回顧和總結(jié)，并對(duì)未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行探討。

1 制圖綜合知識(shí)的分類與獲取

制圖綜合的難度和復(fù)雜性集中體現(xiàn)在它對(duì)人類思維活動(dòng)的高度依賴，而人類在實(shí)施制圖綜合時(shí)的思維活動(dòng)又具有主觀性、靈活性，其判斷標(biāo)準(zhǔn)具有模糊性，因此，制圖綜合中的問(wèn)題并非都能模型化和算法化，建立制圖綜合的指標(biāo)體系和知識(shí)法則成為必然。

1.1 制圖綜合知識(shí)獲取

制圖綜合的知識(shí)，是對(duì)制圖綜合中處理某些問(wèn)題的規(guī)范化描述，是一種序列化的共性與隱性綜合規(guī)則的集合[9]。制圖綜合經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，經(jīng)歷了從“幾何視角→計(jì)算視角→功能視角”的轉(zhuǎn)變[4-6]，知識(shí)和語(yǔ)義信息越來(lái)越受到重視[7-8]。計(jì)算機(jī)條件下的自動(dòng)綜合，本質(zhì)上是一個(gè)高度智能化的系統(tǒng)，就是在制圖綜合知識(shí)等的支持下，通過(guò)大量的循環(huán)和自動(dòng)判斷來(lái)尋求滿意解，對(duì)知識(shí)重新表達(dá)和抽象的過(guò)程，從而達(dá)到制圖綜合的目的。因此，知識(shí)是制圖綜合過(guò)程的基礎(chǔ)[9]，可為制圖綜合的算法提供參數(shù)支持，為質(zhì)量評(píng)價(jià)提供約束條件，為制圖綜合過(guò)程控制提供依據(jù)。

地圖制圖和編繪規(guī)范以及教材、著作和學(xué)術(shù)論文、各種綜合樣圖等，都是制圖綜合的主要知識(shí)來(lái)源。制圖綜合知識(shí)的分類、獲取和形式化表達(dá)至關(guān)重要，如何獲取綜合知識(shí)進(jìn)而形式化表達(dá)是其中的難點(diǎn)和重點(diǎn)。

制圖綜合知識(shí)的分類是整理與描述的基礎(chǔ)，有多種劃分方法。例如，知識(shí)依據(jù)其覆蓋范圍可以劃分為全局型、局部型和單目標(biāo)知識(shí)，按照其來(lái)源可以分為邏輯型和經(jīng)驗(yàn)型知識(shí)等。對(duì)于制圖綜合知識(shí)而言，許多研究者認(rèn)為，約束條件是制圖綜合知識(shí)的重要存在形式。根據(jù)性質(zhì)不同，制圖綜合約束條件可以被劃分為4個(gè)部分，即圖形約束、拓?fù)浼s束、結(jié)構(gòu)約束和過(guò)程約束等[10-12]；從操作過(guò)程來(lái)看，制圖綜合知識(shí)可分為5類，即地物的地理特征描述性知識(shí)、操作項(xiàng)選擇知識(shí)規(guī)則、算法選擇知識(shí)規(guī)則、面向?qū)ｉT地理要素和制圖綜合知識(shí)規(guī)則、面向區(qū)域綜合知識(shí)規(guī)則[13]。

制圖綜合知識(shí)的獲取問(wèn)題早有研究[14]?？偟膩?lái)說(shuō)，盡管制圖綜合知識(shí)獲取具有很大的難度，但國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者仍做出了不少卓有成效的工作。目前，制圖綜合知識(shí)的獲取途徑主要有：專家會(huì)面交流法[15]、逆向工程法[16]、觀察記錄法[17-19]、機(jī)器學(xué)習(xí)法[20-24]等。一般情況，地理目標(biāo)和現(xiàn)象的描述都可以歸入制圖綜合知識(shí)的范疇，如曲線形態(tài)描述、等高線簇的空間關(guān)系、點(diǎn)群/線群/面群的分布特征識(shí)別等。

知識(shí)的形式化表達(dá)方式很多，如面向?qū)ο?、產(chǎn)生式、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架、Petri網(wǎng)、元組等，運(yùn)用最多的是產(chǎn)生式規(guī)則和元組。例如，將制圖綜合規(guī)則由一個(gè)六元組(〈層代碼〉，〈操作算子〉，〈屬性碼〉，〈指標(biāo)項(xiàng)〉，〈指標(biāo)下限〉，〈指標(biāo)上限〉)表達(dá)，用以描述所有的綜合規(guī)則[25]；將制圖綜合知識(shí)分類獲取，用產(chǎn)生式規(guī)則描述結(jié)構(gòu)化知識(shí)和知識(shí)屬性，建立知識(shí)庫(kù)，用于制圖綜合過(guò)程控制與推理，并可進(jìn)行知識(shí)庫(kù)與XML文件的互換，使得訪問(wèn)遠(yuǎn)程知識(shí)非常方便[9]。

上述研究從不同角度探討了自動(dòng)綜合過(guò)程的綜合規(guī)則與知識(shí)，對(duì)推動(dòng)制圖綜合系統(tǒng)的智能化研究研制奠定了基礎(chǔ)，而不斷進(jìn)步的人工智能技術(shù)，也將制圖綜合知識(shí)的獲取、表達(dá)和應(yīng)用等推上快速發(fā)展的道路。

1.2 空間分布結(jié)構(gòu)特征的識(shí)別

從某種意義上說(shuō)，地圖要素空間分布模式的識(shí)別與挖掘，也是獲取知識(shí)或知識(shí)增強(qiáng)的一種手段。

地圖空間模式是核心地理要素在空間分布形態(tài)上表現(xiàn)出的可以明確命名且能夠識(shí)別的形狀或排列[12]，其探測(cè)和分析是地理信息科學(xué)的基本問(wèn)題之一，是挖掘隱含的空間知識(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的重要手段。

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于地圖空間結(jié)構(gòu)模式識(shí)別的研究尚處于起步階段，提出的識(shí)別方法較少。點(diǎn)模式特征屬于空間統(tǒng)計(jì)范疇，目前地圖制圖學(xué)界針對(duì)地圖空間結(jié)構(gòu)模式的研究主要是線要素模式和面要素模式。

線要素模式的研究以道路網(wǎng)為代表?；趫D論定量描述城鎮(zhèn)道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，可將其分為具有代表性的Stroke、Grid、Star、Ring等4類[26-27]。Stroke因能很好地保持道路的整體連貫性而成為最基本的模式，并可用于探測(cè)其他模式，因此該模式的研究居多。提取道路Stroke的判斷標(biāo)準(zhǔn)主要有屬性、方向和趨勢(shì)等的一致性[28-30]。網(wǎng)格模式形狀趨于矩形，由一組近似平行的道路與另一組近似平行的道路，以近似垂直的方式相交構(gòu)成。網(wǎng)格模式的經(jīng)典方法是綜合考慮網(wǎng)眼間的相似性，通過(guò)相鄰網(wǎng)眼的排列一致性、形狀相似性和網(wǎng)眼自身形狀指標(biāo)等，完成網(wǎng)格模式的識(shí)別[26-31]。網(wǎng)格模式還有采用Hough變換[31]、空間句法和網(wǎng)絡(luò)中心性度量評(píng)價(jià)[32]、顧及上下文關(guān)系的形狀參數(shù)分類[33]、自組織映射[34]等的識(shí)別方法。星形模式由一個(gè)近似源點(diǎn)及輻射路段組成，可基于Dijkstra算法識(shí)別[26]。環(huán)形模式由呈閉合環(huán)路的Stroke組成，可基于Tukey深度和幾何仿射不變量來(lái)進(jìn)行識(shí)別[27]。對(duì)于大比例尺道路數(shù)據(jù)中的雙行道、環(huán)狀路口、立交橋等復(fù)雜結(jié)構(gòu)，主要通過(guò)對(duì)其復(fù)雜結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征識(shí)別來(lái)處理[31-35]。應(yīng)用上，許多學(xué)者通過(guò)識(shí)別道路網(wǎng)的分布模式進(jìn)行路網(wǎng)簡(jiǎn)化、綜合與匹配[36-42]。

面群要素模式的識(shí)別以建筑群為代表，其模式分為線型(直線型、曲線型和沿道路型)、非線型(網(wǎng)格型和不規(guī)則型)。從研究?jī)?nèi)容和成果看，主要集中于建筑群分組和線型模式識(shí)別等兩類。方法上，國(guó)內(nèi)外多以Gestalt視覺(jué)分組原理、圖論和計(jì)算幾何為基礎(chǔ)。近年來(lái)，許多文獻(xiàn)[43-52]大都首先基于Gestalt視覺(jué)完形原則的鄰接性、相似性、閉合性、方向性等法則，提取面要素的形狀描述參數(shù)，如建筑物的密度、大小、方向等；然后，利用Delaunay三角網(wǎng)或Voronoi圖探測(cè)捕獲空間相接、鄰近等關(guān)系，生成空間鄰近圖；最后，基于最小支撐樹、圖匹配、圖聚類等圖論算法，劃分建筑物的聚類分組情況。

制圖區(qū)域的地理特征是決定制圖綜合的客觀依據(jù)之一。上述方法挖掘出的空間分布模式，反映的就是要素分布的地理特征。

2 制圖綜合的算子與算法

要想實(shí)現(xiàn)自動(dòng)綜合，那么制圖綜合的各種方法必須轉(zhuǎn)化為一系列計(jì)算機(jī)可執(zhí)行的步驟，這些步驟即由制圖綜合算子來(lái)定義，如選取、化簡(jiǎn)、合并、位移等。每個(gè)制圖綜合算子，都必須由制圖綜合算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。通常一個(gè)制圖綜合算子可以由多種算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，這些算法所要達(dá)到的目的是相同的，但實(shí)現(xiàn)的方法卻各具特色。

制圖綜合算法是幾何變換的工具，因而必須是精確的、清晰的、可以被計(jì)算機(jī)執(zhí)行的。

2.1 制圖綜合中幾何變換的算子

制圖綜合算子用來(lái)定義制圖綜合中幾何變換的各種方法或操作[53]。制圖綜合過(guò)程中的操作步驟分解越細(xì)(當(dāng)然要合理)，自動(dòng)制圖綜合的實(shí)現(xiàn)相對(duì)地越容易。因此自動(dòng)綜合過(guò)程是一系列有序算子的聯(lián)合，各個(gè)算子之間既有聯(lián)系，又相對(duì)獨(dú)立，完備的自動(dòng)綜合算子集合要涵蓋整個(gè)制圖綜合過(guò)程。

傳統(tǒng)的制圖綜合，主要是通過(guò)選取、化簡(jiǎn)、合并、概括(數(shù)量、質(zhì)量上的分類分級(jí)及圖形等級(jí)轉(zhuǎn)換)和位移等方法實(shí)現(xiàn)，特定情況下輔以夸大和分割[3]的方法?；诖?，不同學(xué)者對(duì)制圖綜合的過(guò)程提出了不同的算子分解模式，例如：分類、歸納、化簡(jiǎn)和符號(hào)化的4算子模式[54]，聚合、合并、化簡(jiǎn)、移位和選擇性刪除的5算子模式[55]等。由于這幾種算子過(guò)于抽象且不便于在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，人們期待著更為具體的綜合算子的提出。

從20世紀(jì)90年代開始，研究者便試圖提出更為具體的綜合操作，例如，9算子模式[56]、12算子模式[57]、基于ARC/INFO建立的Gentool中的7算子模式[58]、MGE中的9算子模式[59]和20算子模式[60]等。國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了相關(guān)探討[61-63]，都提出了相應(yīng)的算子模式。

由于人們對(duì)綜合算子的劃分認(rèn)識(shí)還很不統(tǒng)一，有些作者用不同的詞語(yǔ)定義相同的算子，而有的作者則用不同的定義來(lái)說(shuō)明一個(gè)相同的詞語(yǔ)，對(duì)交互綜合的制圖工作者進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查也發(fā)現(xiàn)，綜合算子的定義和分類并沒(méi)有統(tǒng)一的意見(jiàn)[64]。作為最詳細(xì)的綜合算子劃分，表1的工作最具代表性[53]，其中還包括了三維要素的綜合算子。

每一個(gè)制圖綜合任務(wù)往往都需要多個(gè)算子協(xié)同工作，制圖綜合算子的關(guān)聯(lián)性和有序性有著重要的作用。算子的關(guān)聯(lián)性主要表現(xiàn)在綜合過(guò)程中算子作用效果的互補(bǔ)；有序性是指不同的地圖要素，綜合算子的運(yùn)用順序有所不同，而且同一綜合對(duì)象，綜合算子運(yùn)用的順序不同，綜合結(jié)果也會(huì)不同[60]。為此，有學(xué)者開始嘗試不同算子協(xié)同的方法進(jìn)行綜合[65-66]，以提高自動(dòng)綜合的效率。由此可以看出，加強(qiáng)算子的有效協(xié)調(diào)和協(xié)同，提高算子的使用效果，設(shè)置合理的算子執(zhí)行順序，是制圖綜合得以正確進(jìn)行的前提。

2.2 選取算子

選取通常是制圖綜合最先進(jìn)行的步驟，是在對(duì)地物進(jìn)行分布特征、重要性評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，根據(jù)載負(fù)量等計(jì)算選取數(shù)量并對(duì)大量地物進(jìn)行取舍的過(guò)程。

選取研究的重點(diǎn)是考慮上下文的復(fù)雜群組要素的取舍，此類研究包括3類：點(diǎn)群狀、線網(wǎng)狀和面群狀要素分布的選取。

表1 代表性制圖綜合算子[53]

2.2.1 點(diǎn)群狀要素的選取

點(diǎn)群狀要素分布的代表是居民地記號(hào)房和水深注記的選取，研究大多集中于此。

選取首先要解決的問(wèn)題是選取多少，主要由地圖比例尺界定的地圖載負(fù)量所決定。選取有比較嚴(yán)密的數(shù)量的規(guī)定性，選取數(shù)量指標(biāo)的計(jì)算方法，常用的有相關(guān)分析和回歸分析方法[67]、開方根規(guī)律法[68]、地圖適宜面積載負(fù)量法、等比數(shù)列法[69]等。其中，點(diǎn)群狀地物的選取以開方根規(guī)律法及其改進(jìn)居多。

確定選取數(shù)量后，選取哪些成為關(guān)鍵。取舍時(shí)主要以保持點(diǎn)群的空間分布特征為重點(diǎn)，如整體分布數(shù)量指標(biāo)、分布范圍、分布結(jié)構(gòu)特征和分布密度等參考特征。在點(diǎn)群狀居民地的選取中，代表性成果有：圓增長(zhǎng)算法[70-71]，模糊綜合評(píng)判方法[72]，遺傳算法方法[73]，彈性力學(xué)方法[74]，Kohonen網(wǎng)絡(luò)方法[75]，采用Rough集簡(jiǎn)化屬性知識(shí)的方法[76-77]，基于Vorinoi圖用于結(jié)構(gòu)化簡(jiǎn)的方法[78-79]，凸殼方法[80]，及基于三角網(wǎng)用于區(qū)域化的方法[81]等。這些方法大多側(cè)重于獲取點(diǎn)群分布的密度中心、外圍輪廓形態(tài)等，以便保持綜合前后空間分布特征的一致性。

水深是地圖上用于表示海底地形走勢(shì)的離散點(diǎn)群，是采用“以點(diǎn)代面”反映海底地形的一種方式。不同于一般地圖中的點(diǎn)狀要素，水深綜合需要顧及的因素更多，既要考慮密度、空間分布的整體性和結(jié)構(gòu)化特性，也要考慮特征點(diǎn)選取、通航能力、海底地形正確顯示、特殊海域的地形走勢(shì)和范圍等，因此，“取淺舍深”“深淺兼顧”,盡量保持菱形分布、反映分布密度和分布結(jié)構(gòu)特征是其取舍的基本原則，對(duì)航行安全有重要影響的水深點(diǎn)要優(yōu)先選取。顧及這些基本原則和要求，水深選取近年來(lái)也取得了較多的成果，典型的如人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)[82]、專家系統(tǒng)[83]、Delaunay三角網(wǎng)[84-85]、深度影響圓[86]、地形分區(qū)[87]等方法，此外，顧及等深線協(xié)調(diào)[88]、水深控淺[89]等方法，使得研究更加細(xì)致和深入。

2.2.2 面群狀要素的選取

面群狀要素又分為離散的和連續(xù)的兩類。離散面群(典型如呈景觀分布的小湖泊群)的選取多可看作是點(diǎn)群狀，采用與點(diǎn)群狀類似的選取方法。連續(xù)面群(典型如大比例尺圖上的城市街區(qū)、植被、土地類型等)通常不取舍，而是合并，其方法參見(jiàn)2.3節(jié)。

2.2.3 線網(wǎng)狀要素的選取

線網(wǎng)的典型代表是道路網(wǎng)和河(渠)網(wǎng)。

道路網(wǎng)的選取，從處理手段上看，除語(yǔ)義信息完整情況下的簡(jiǎn)單選取[90]外，主要有兩類：一是基于幾何、拓?fù)湟约皥D論的選取，關(guān)注的是道路網(wǎng)的整體形態(tài)。如綜合考慮道路網(wǎng)眼密度的選取[91]，基于拓?fù)湎嗨泼枋龅倪x取[92]，基于圖論的選取[93-95]，基于Stroke的選取[28,96-97]等。這里，在Stroke基礎(chǔ)上的改進(jìn)方法最多，如：將Stroke與道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)特征識(shí)別、極化變換三者結(jié)合以彌補(bǔ)零散道路選取不足[98]，改進(jìn)傳統(tǒng)的Stroke資格排序并加入等級(jí)和空間鄰近關(guān)系約束的道路抽樣刪除[40]，Stroke與中心性結(jié)合的路劃功能評(píng)價(jià)[39]，計(jì)算Stroke中介中心性進(jìn)而劃分Stroke層次的[42]道路網(wǎng)選取方法等。二是考慮到道路網(wǎng)選取的復(fù)雜性，將智能模型嘗試引入到道路網(wǎng)的選取中。如基于遺傳算法[99-100]、基于案例類比及案例歸納推理[24,101]等道路網(wǎng)智能選取方法。在案例學(xué)習(xí)的道路網(wǎng)選取方法中，記錄制圖專家的綜合結(jié)果作為案例庫(kù)，采取自主學(xué)習(xí)、推理的方式生成規(guī)則，再依據(jù)獲取的案例模型和推理出的規(guī)則，對(duì)相同或相近類型道路網(wǎng)進(jìn)行類比和推理選取。這些都有利推動(dòng)了自動(dòng)綜合智能化的發(fā)展。

地圖上河系的空間分布是多種多樣的，具有不同的空間形態(tài)和空間關(guān)系表達(dá)方式。河系的結(jié)構(gòu)化是獲取河系知識(shí)的基礎(chǔ)和選取的前提。傳統(tǒng)的河系結(jié)構(gòu)化算法[102-105]基本上都以河系視覺(jué)形態(tài)效果為目標(biāo)，結(jié)構(gòu)化的對(duì)象通常都是形態(tài)比較簡(jiǎn)單的單線河河系。由于地圖中的河系非常復(fù)雜，單線河與雙線河、河流與湖泊水庫(kù)等面狀水系要素必須一體化考慮，這樣結(jié)構(gòu)化的河系數(shù)據(jù)才能滿足自動(dòng)綜合的需要[106]。河系網(wǎng)的綜合方法主要有：基于河系樹和網(wǎng)絡(luò)特征的河網(wǎng)選取法[107-108]、逐層分解選取指標(biāo)的河系簡(jiǎn)化方法[109]、基于知識(shí)推理的河網(wǎng)選取法[102,110-112]、考慮多因子影響的河網(wǎng)選取法[113]、基于遺傳算法的河系選取[114-115]等。

2.3 化簡(jiǎn)算子

化簡(jiǎn)是簡(jiǎn)化物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和外部輪廓，去掉制圖對(duì)象輪廓形狀的碎部而代之以總的圖形特征的一種方法，盡量保持與地圖比例尺的表示能力相適應(yīng)的基本地理特征是化簡(jiǎn)的基本原則，采用的基本方法是刪除、夸大、合并和分割。

2.3.1 線要素化簡(jiǎn)

線要素化簡(jiǎn)是自動(dòng)制圖綜合中的重要研究?jī)?nèi)容和經(jīng)典研究問(wèn)題之一。

早期線化簡(jiǎn)方法主要以節(jié)點(diǎn)作為化簡(jiǎn)的基本單元，通過(guò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量壓縮實(shí)現(xiàn)線要素簡(jiǎn)化[116-119]。隨著對(duì)制圖綜合中尺度效應(yīng)研究的深入，比例尺取代節(jié)點(diǎn)壓縮率成為線化簡(jiǎn)中節(jié)點(diǎn)取舍的主要控制條件[120-122]，曲線化簡(jiǎn)開始區(qū)別于單純的數(shù)據(jù)壓縮而逐漸服務(wù)于制圖綜合應(yīng)用。節(jié)點(diǎn)壓縮式的曲線化簡(jiǎn)方法的效率相對(duì)較高、穩(wěn)定性好，合理改進(jìn)后[123-126]化簡(jiǎn)效果還能進(jìn)一步優(yōu)化，至今仍是諸多制圖軟件中的重要化簡(jiǎn)工具。除節(jié)點(diǎn)壓縮外，插值變換[127]、光滑[128-129]等也能夠?qū)崿F(xiàn)線要素化簡(jiǎn)。早期線化簡(jiǎn)研究以單一線要素為化簡(jiǎn)對(duì)象，以開發(fā)通用化簡(jiǎn)算法為主。

對(duì)線要素結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的深入研究發(fā)現(xiàn)，線要素蘊(yùn)含地理特征上的結(jié)構(gòu)化信息主要通過(guò)彎曲進(jìn)行表現(xiàn)[130]，以彎曲作為線要素化簡(jiǎn)基本單元既符合認(rèn)知規(guī)律又利于地理特征保持?；趶澢木€化簡(jiǎn)方法在彎曲單元?jiǎng)澐諿131-134]的基礎(chǔ)上依尺度需要對(duì)彎曲進(jìn)行取舍、夸大、插值、光滑、壓縮等[135-138]來(lái)實(shí)現(xiàn)線要素形態(tài)的簡(jiǎn)化，這類化簡(jiǎn)方法擺脫了單純的數(shù)據(jù)壓縮，開始探索模擬人工綜合的過(guò)程。基于該思想的線要素化簡(jiǎn)，或針對(duì)不同地理線要素如海岸線[135]、等高線[136]、建筑物輪廓線(見(jiàn)下文)、道路[139]等的幾何、語(yǔ)義差異研究專門的方法，或針對(duì)同一線要素的不同應(yīng)用需求、尺度范圍、分段區(qū)間等研究特定的方法。線化簡(jiǎn)對(duì)象也不再局限于單一線要素，線簇化簡(jiǎn)[140-141]、顧及與其他要素關(guān)系的線化簡(jiǎn)[66,139-142]也成為近些年研究的熱點(diǎn)，線要素化簡(jiǎn)方法逐漸具有更高的實(shí)用性。

然而，線化簡(jiǎn)很大程度上依賴于人的主觀意識(shí)，僅利用規(guī)則或函數(shù)并不能很好地模擬這一非線性過(guò)程，研究人員嘗試?yán)萌斯ぶ悄芊椒▽?shí)現(xiàn)線要素自動(dòng)化簡(jiǎn)，如人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)[143]、遺傳算法[144]、SOM[145]、蟻群算法[146]、模擬退火[147]、多智能體[148]等。智能方法的引入使線化簡(jiǎn)結(jié)果得到優(yōu)化，化簡(jiǎn)對(duì)象也擴(kuò)展至混合線要素[149]甚至全要素。但是，當(dāng)前研究智能化水平不高且缺少大數(shù)據(jù)量的試驗(yàn)與驗(yàn)證，方法穩(wěn)定性、可控性都較弱，距離實(shí)現(xiàn)真正“智能化”的線要素自動(dòng)化簡(jiǎn)還有較長(zhǎng)的路要走。

2.3.2 多邊形化簡(jiǎn)

多邊形化簡(jiǎn)包括內(nèi)部結(jié)構(gòu)的化簡(jiǎn)和外圍輪廓的化簡(jiǎn)。內(nèi)部結(jié)構(gòu)化簡(jiǎn)的基本方法是合并，特殊情況下輔以分割的方法。多邊形合并與化簡(jiǎn)(外圍輪廓)是自動(dòng)綜合最常用算子之一，居民地、植被等地圖要素的綜合都離不開它，多數(shù)研究工作以大比例尺居民地作為研究對(duì)象。

多邊形化簡(jiǎn)的實(shí)現(xiàn)方法大體有3類：柵格方法、矢量方法和柵-矢結(jié)合方法。

柵格方法用于多邊形化簡(jiǎn)的典型代表是基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法[44-150]，通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹、腐蝕、開運(yùn)算、閉運(yùn)算等各種基本運(yùn)算及其組合，設(shè)計(jì)一系列柵格算法，用于面要素多邊形的合并[151-153]與外圍輪廓的化簡(jiǎn)[152]。

矢量模式下的多邊形化簡(jiǎn)，應(yīng)用較多的是Delaunay三角剖分(或Voronoi圖)，通過(guò)構(gòu)建三角網(wǎng)再逐個(gè)判別三角形類型獲取多邊形鄰近區(qū)域進(jìn)行合并[44,81,154-158]。另外，漸進(jìn)式[159]、降維[160]、最小二乘[161]、鄰近四點(diǎn)法[162]、模板匹配[163-164]等方法也有用來(lái)進(jìn)行建筑物多邊形的化簡(jiǎn)。而考慮多因子影響的地圖居民地自動(dòng)聚群[165]，則在遵循Gestalt的鄰近性、相似性和方向性原則基礎(chǔ)上，用6個(gè)因子描述居民地結(jié)構(gòu)、形態(tài)及其關(guān)系，進(jìn)而進(jìn)行建筑群的綜合。

利用柵-矢數(shù)據(jù)各自特點(diǎn)進(jìn)行多邊形的合并與化簡(jiǎn)也有相關(guān)研究，如根據(jù)建筑物間的兩種鄰近關(guān)系，針對(duì)多邊形之間拓?fù)溧徑慕ㄖ锒噙呅问噶亢喜ⅰ⒁曈X(jué)鄰近建筑物多邊形柵格擴(kuò)展合并，以及矩形差分組合的建筑物多邊形層次化化簡(jiǎn)[166]，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和模式識(shí)別的建筑物多邊形化簡(jiǎn)[167]等。

2.4 移位算子

比例尺的縮小，使得地圖上的目標(biāo)逐漸變得擁擠，從而出現(xiàn)地圖符號(hào)之間的壓蓋、重疊等現(xiàn)象，這些符號(hào)間的占位性空間沖突，直接影響空間關(guān)系的正確性，破壞地圖的清晰性和地圖目標(biāo)之間的可讀性；同時(shí)，制圖綜合過(guò)程中很多算子的執(zhí)行，都有可能產(chǎn)生空間沖突。移位即是解決地圖要素間的沖突，尤其是占位性空間沖突的最基本也是最主要的算子。

位移的實(shí)現(xiàn)主要解決兩大問(wèn)題：沖突檢測(cè)(定位空間沖突的位置和目標(biāo))和沖突消解(即移位，移動(dòng)次要目標(biāo)位置至無(wú)沖突)。為了更好地解決空間沖突，綜合后的沖突檢測(cè)非常必要，可以進(jìn)一步判定有無(wú)位移后沖突的傳播，必要時(shí)，還會(huì)對(duì)沖突目標(biāo)進(jìn)行取舍。因此，空間沖突的解決，通常并非可以一步完成，它往往會(huì)是一個(gè)循環(huán)、迭代的過(guò)程。

空間沖突探測(cè)方法主要有兩類，一類是矢量方法，主要是通過(guò)符號(hào)的定位信息及符號(hào)集中符號(hào)尺寸信息，計(jì)算出目標(biāo)間有無(wú)沖突的發(fā)生，例如直線求交、多邊形求交等[168]；另一類是柵格方法，通常是把矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成柵格形式[150,169-170]，再用疊置分析的方法進(jìn)行要素符號(hào)間的沖突探測(cè)。

目前常用的移位方法大致可以分為最優(yōu)化方法和幾何方法兩類，也有學(xué)者將其分為增量移位和整體移位[171]。最優(yōu)化方法對(duì)應(yīng)于增量移位方法，它迭代計(jì)算相鄰目標(biāo)之間的沖突并進(jìn)行移位，直到所有沖突被化解。代表性方法有模擬退火方法、有限元法、彈性力學(xué)模型、能量最小的Beams模型、Ductile Truss模型、Snake算法、遺傳算法等，例如：利用Beams模型對(duì)線、面要素進(jìn)行移位[172-175]，利用改進(jìn)的Snake算法解決道路網(wǎng)沖突[176-177]，利用遺傳算法進(jìn)行建筑群移位[178]等。幾何方法對(duì)應(yīng)于整體移位方法，是指通過(guò)分析沖突區(qū)域內(nèi)地圖目標(biāo)的環(huán)境上下文，利用幾何方法一次性計(jì)算要素移動(dòng)的距離和方向，并一次性執(zhí)行幾何變換，代表性的有：線線移位方法[179]、建筑物移位模型[180]及基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)[170]、場(chǎng)論[181-183]、三角網(wǎng)[154,184]、多層次移位[185]、仿射變換[186]的移位算法等。

然而，移位的方法仍有不足，比如多數(shù)的最優(yōu)化方法中，原理和過(guò)程復(fù)雜，實(shí)現(xiàn)困難；模型效率較低，需要大量的計(jì)算資源，例如涉及大量的矩陣方程解算等；參數(shù)設(shè)置難以定量化，某些參數(shù)甚至沒(méi)有直觀意義，導(dǎo)致用戶對(duì)參數(shù)設(shè)置比較盲目；而幾何算法的收斂性不好，不能控制位移的傳播，不可避免地會(huì)產(chǎn)生新的沖突。

3 制圖綜合的質(zhì)量評(píng)價(jià)

隨著算法和模型的積累，近年來(lái)逐步開始了空間數(shù)據(jù)尺度變換過(guò)程的智能化控制、綜合結(jié)果的質(zhì)量評(píng)定等深層次問(wèn)題的研究。作為自動(dòng)制圖綜合研究中一個(gè)重要而又薄弱的環(huán)節(jié)，綜合質(zhì)量控制的研究對(duì)于有效提高自動(dòng)制圖綜合系統(tǒng)的正確率具有重要的意義。因此，從完整的角度來(lái)看，自動(dòng)綜合的基本功能至少應(yīng)包括兩個(gè)方面：一是能夠進(jìn)行空間數(shù)據(jù)不同比例尺間的制圖綜合變換，二是能夠提供相應(yīng)的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，能對(duì)質(zhì)量嚴(yán)加控制[187]。評(píng)價(jià)的內(nèi)容至少包括綜合之前的啟動(dòng)條件評(píng)價(jià)、綜合過(guò)程中的過(guò)程控制評(píng)價(jià)和綜合后結(jié)果的評(píng)價(jià)[188]。

制圖綜合質(zhì)量研究在國(guó)內(nèi)外也都處于起步階段，主要研究進(jìn)展體現(xiàn)在：自動(dòng)綜合的不確定性[189-192]、自動(dòng)綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)策略與標(biāo)準(zhǔn)[193-198]、自動(dòng)綜合算法質(zhì)量評(píng)估[199-206]、自動(dòng)綜合質(zhì)量控制機(jī)制[7，207]和自動(dòng)綜合結(jié)果評(píng)估[208-209]。

上述研究中，質(zhì)量評(píng)價(jià)策略是制圖綜合質(zhì)量研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)所在，最具代表性的成果是由AGENT項(xiàng)目組歸納和總結(jié)的各種要素綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)體系[193]?，F(xiàn)階段，質(zhì)量評(píng)價(jià)策略的制定還主要停留在針對(duì)某一要素或者某一操作的研究上，其基本思想都是基于相互比較的觀點(diǎn)，將綜合后的結(jié)果與量化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。但綜合的有些內(nèi)容如拓?fù)潢P(guān)系等，則是很難建立量化標(biāo)準(zhǔn)的，而且經(jīng)過(guò)選取、合并、典型化等綜合算子綜合后，使得綜合前后要素的對(duì)應(yīng)關(guān)系變得異常復(fù)雜，評(píng)價(jià)綜合前的原始數(shù)據(jù)與綜合結(jié)果之間的要素對(duì)應(yīng)關(guān)系就會(huì)非常困難。

綜合算法的質(zhì)量評(píng)估國(guó)內(nèi)研究較多，基本都是通過(guò)幾何精度、空間關(guān)系、結(jié)構(gòu)形態(tài)、層次信息量等多種約束條件，建立定量的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)算法本身進(jìn)行精度、形態(tài)、參數(shù)、適應(yīng)性等方面的評(píng)價(jià)與改進(jìn)。而綜合結(jié)果的質(zhì)量評(píng)價(jià)，除目前的一些基于約束的自動(dòng)評(píng)價(jià)方法外，還應(yīng)綜合利用專家評(píng)價(jià)、可視化檢查對(duì)比等，多方面對(duì)綜合結(jié)果進(jìn)行評(píng)定[209-210]。對(duì)于自動(dòng)綜合軟件的實(shí)現(xiàn)來(lái)說(shuō)，建立顧及鄰域要素上下文和適時(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)的綜合機(jī)制，則能有效支持綜合過(guò)程結(jié)構(gòu)和順序的自動(dòng)化與智能化，質(zhì)量評(píng)價(jià)的優(yōu)先級(jí)從高到低可按度量(參數(shù))、算法、算子、地理特征和用途來(lái)區(qū)分[7]。也有學(xué)者認(rèn)為，建立自動(dòng)綜合的監(jiān)控模型對(duì)綜合行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)與控制，是獲得滿意綜合結(jié)果的有力保障，也是對(duì)綜合過(guò)程的有效監(jiān)督[211]。

在質(zhì)量評(píng)價(jià)中，制圖綜合規(guī)范的形式化對(duì)支持綜合過(guò)程及其評(píng)價(jià)非常重要，但現(xiàn)有地圖規(guī)范有些內(nèi)容很難形式化和評(píng)價(jià)，因此需要盡可能精確、定量地描述如形狀、模式、密度等地理分布特征，定量度量制圖約束的變化范圍，這實(shí)質(zhì)上就是前述的制圖綜合知識(shí)獲取和要素空間分布模式的識(shí)別問(wèn)題。

4 制圖綜合的過(guò)程建模與控制

很長(zhǎng)一個(gè)時(shí)期，自動(dòng)綜合研究大都關(guān)注于模型和算法，眾多的綜合算法只能處理特定環(huán)境下的特定問(wèn)題且相互之間缺乏整體配合，處于零亂無(wú)序狀態(tài)；專家系統(tǒng)在自動(dòng)綜合中的應(yīng)用處于低谷，很難讓人們看到其整體應(yīng)用和全面解決的前景。究其原因，是沒(méi)有把自動(dòng)綜合作為一個(gè)全要素、全過(guò)程、可控制的整體來(lái)研究。要實(shí)現(xiàn)把自動(dòng)綜合作為一個(gè)整體來(lái)研究，必須解決過(guò)程建模與控制問(wèn)題。

4.1 制圖綜合的過(guò)程概念抽象與過(guò)程建模

制圖綜合的過(guò)程概念抽象模型(過(guò)程框架)是制圖綜合系統(tǒng)建設(shè)的核心指導(dǎo)思想和靈魂。這其實(shí)就是對(duì)“制圖綜合是一個(gè)什么過(guò)程”以及“如何描述該過(guò)程”這一制圖綜合概念層次上問(wèn)題的研究?；诓煌碚?，不同研究背景的學(xué)者給出了各種不同的概念模型，也對(duì)應(yīng)著不同的綜合算子設(shè)計(jì)、綜合約束分析、綜合過(guò)程控制以及綜合結(jié)果評(píng)價(jià)等。

制圖綜合過(guò)程框架的文獻(xiàn)較多，面向過(guò)程模式的制圖綜合過(guò)程框架模型[212]最具代表性，其主要過(guò)程包括：①結(jié)構(gòu)識(shí)別：識(shí)別制圖對(duì)象聚合體及其空間關(guān)系；②過(guò)程識(shí)別：選擇并確定制圖綜合的操作項(xiàng)，選擇數(shù)據(jù)操作的參數(shù)；③過(guò)程模擬：從“過(guò)程庫(kù)”中選出并編輯知識(shí)規(guī)則和操作，利用規(guī)則和參數(shù)將不同的具體的綜合算法鏈接到一起；④過(guò)程執(zhí)行：執(zhí)行綜合操作的過(guò)程鏈，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)或目標(biāo)地圖。有學(xué)者認(rèn)為Brassel和Weibel模型是適用于制圖綜合專家系統(tǒng)的最好的模型[213]。隨著研究的深入，不斷有新的模型提出，2W+H模型[57]、三級(jí)結(jié)構(gòu)化綜合模型[61]、基于知識(shí)和地理目標(biāo)[214]、系統(tǒng)式[62]、協(xié)同式[215]、模型綜合[216]、空間映射[217]等制圖綜合過(guò)程框架，都是在過(guò)程模式框架模型上的進(jìn)一步完善和豐富。

制圖綜合過(guò)程建模，要考慮的因素很多，例如：目標(biāo)所在群組的整體環(huán)境，多算子算法的協(xié)同，算法的評(píng)估與選擇，結(jié)果的評(píng)估、調(diào)整與反饋等。通過(guò)分析制圖綜合過(guò)程的概念模型，近年有學(xué)者認(rèn)為，制圖綜合過(guò)程可以看作是一個(gè)兩維的數(shù)據(jù)處理會(huì)話：數(shù)據(jù)維和過(guò)程維。數(shù)據(jù)維關(guān)注要素之間的關(guān)系，重點(diǎn)研究如何建立尺度內(nèi)、尺度間和更新等3種數(shù)據(jù)關(guān)系[218]。尺度內(nèi)關(guān)系支持自動(dòng)綜合過(guò)程，并被尺度間關(guān)系關(guān)聯(lián)銜接，共同用于自動(dòng)增量更新。過(guò)程維則重點(diǎn)關(guān)注算子、算法等之間的關(guān)系。制圖綜合按功能層次可劃分為會(huì)話、過(guò)程和操作。會(huì)話是指一個(gè)執(zhí)行要素集變換的綜合任務(wù)；過(guò)程通常是指明確定義的一個(gè)或者一組能夠協(xié)同工作的綜合算子；算子作為基礎(chǔ)的原子功能單元，在數(shù)據(jù)維的層次上進(jìn)一步分解綜合過(guò)程，最終具體到綜合算法上[219-220]。

過(guò)程建模與控制的最終目的，是盡量達(dá)到制圖綜合的最優(yōu)解。

4.2 制圖綜合過(guò)程控制

制圖綜合是一個(gè)極其復(fù)雜的過(guò)程。制圖綜合需要有一套能從全局把握制圖綜合整個(gè)過(guò)程的理論和方法，來(lái)控制制圖綜合的綜合環(huán)境、綜合算法和工作流程。只有充分合理地利用所有的模型、算子、算法和知識(shí)等，形成科學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)行流程，并對(duì)流程實(shí)行智能控制，自動(dòng)綜合系統(tǒng)的能力才能得到質(zhì)的飛躍。這一過(guò)程就是自動(dòng)綜合的過(guò)程控制。

過(guò)程控制是實(shí)現(xiàn)制圖綜合最優(yōu)解的關(guān)鍵。自動(dòng)綜合的過(guò)程模型——爬山模型[199，221]，從理論角度闡述了制圖綜合通過(guò)循環(huán)匹配來(lái)獲取最優(yōu)解的過(guò)程。這是一個(gè)較成功的制圖綜合模型，已被廣泛接受。其他采用知識(shí)(約束)進(jìn)行過(guò)程研究的項(xiàng)目，如歐洲的Clarity中，采用了Agent等技術(shù)開發(fā)制圖綜合系統(tǒng)，并把上述“爬山算法”引入系統(tǒng)的過(guò)程處理中，初步實(shí)現(xiàn)了對(duì)制圖綜合過(guò)程的處理和控制[222]。

基于“自動(dòng)綜合鏈”的自動(dòng)綜合過(guò)程控制[223]，通過(guò)自動(dòng)綜合鏈把所有自動(dòng)綜合算子、算法、模型、參數(shù)進(jìn)行有機(jī)集成和融合，基于知識(shí)庫(kù)和自動(dòng)綜合的質(zhì)量評(píng)價(jià)，建立了自動(dòng)綜合過(guò)程控制理論體系，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)綜合過(guò)程的監(jiān)測(cè)、循環(huán)、優(yōu)化與控制，其中自動(dòng)綜合鏈的可視化編輯與回溯[224]，可方便用戶調(diào)試與交互，以獲取任何區(qū)域被認(rèn)為是滿足用戶需求的、逼近理想結(jié)果的最優(yōu)綜合鏈。甚至不同地理特征的區(qū)域，經(jīng)過(guò)大量的試驗(yàn)和調(diào)試后，還可以建立分門別類的可視化自動(dòng)綜合鏈庫(kù)，作為知識(shí)規(guī)則使用?！白詣?dòng)綜合鏈”模型的提出，可以說(shuō)是自動(dòng)綜合智能化發(fā)展的一個(gè)有益嘗試。

5 制圖綜合的新變化

制圖綜合的思想貫穿整個(gè)地圖制作過(guò)程。自制圖綜合概念提出至今已將近一百年，制圖綜合的對(duì)象、環(huán)境、目的和任務(wù)等都在發(fā)生變化。隨著科學(xué)范式的發(fā)展和轉(zhuǎn)變，制圖綜合已經(jīng)超越了其最初的內(nèi)涵，逐漸外延為空間信息綜合，甚至在很多應(yīng)用場(chǎng)景中以數(shù)據(jù)特征抽取的形式發(fā)揮作用。在大數(shù)據(jù)背景下，制圖綜合面臨著研究范式的轉(zhuǎn)變。

5.1 制圖綜合對(duì)象的轉(zhuǎn)變

地圖承載媒介、表達(dá)形式和數(shù)據(jù)來(lái)源越來(lái)越多樣化。在地圖形式上，傳統(tǒng)地圖衍生出數(shù)字地圖、網(wǎng)絡(luò)電子地圖、導(dǎo)航地圖、示意地圖(如地鐵地圖、網(wǎng)絡(luò)虛擬位置圖)、故事地圖、室內(nèi)地圖、虛擬現(xiàn)實(shí)、VGI眾源地圖、智能駕駛、機(jī)器人地圖等多種形式。制圖綜合的對(duì)象也不再僅限于傳統(tǒng)的地圖和地圖要素，制圖綜合出現(xiàn)了示意圖生產(chǎn)、三維綜合、網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)傳輸、VGI眾源地理信息變化檢測(cè)與集成更新、全息位置地圖表達(dá)與綜合等新的研究?jī)?nèi)容。

從地圖承載媒介來(lái)看，傳統(tǒng)地圖主要是“硬”地圖，地圖內(nèi)容在紙張、布皮、石板等固定媒介上表達(dá)；而今地圖主要以數(shù)字地圖、網(wǎng)絡(luò)電子地圖、虛擬現(xiàn)實(shí)地圖等“軟”地圖形式存在，甚至在某些應(yīng)用場(chǎng)合如智能駕駛、機(jī)器人自動(dòng)巡航中，讀圖者由“人”變成了“機(jī)器”，地圖根本不需要顯示，地圖表達(dá)的信息量已不再是主要制約因素。地圖媒介的變化必然會(huì)影響制圖綜合的研究，包括綜合任務(wù)和目的、綜合算子、綜合標(biāo)準(zhǔn)等。

5.2 制圖綜合觀念的轉(zhuǎn)變

制圖綜合對(duì)象、環(huán)境、目的和任務(wù)的轉(zhuǎn)變需要制圖綜合觀念的更新。制圖綜合的傳統(tǒng)方法主要有選取、化簡(jiǎn)、合并、概括和位移等，其目的是圖形簡(jiǎn)化和數(shù)據(jù)壓縮。而在大數(shù)據(jù)背景下，制圖綜合對(duì)象與領(lǐng)域知識(shí)的聯(lián)系更緊，上下文關(guān)聯(lián)更強(qiáng)，結(jié)構(gòu)特征提取、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、宏觀決策等成為制圖綜合新的任務(wù)。

從研究目的和研究對(duì)象來(lái)看，將由傳統(tǒng)制圖綜合強(qiáng)調(diào)的“圖形綜合”，向數(shù)據(jù)密集型的時(shí)空特征綜合和知識(shí)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的制圖綜合，對(duì)象是紙質(zhì)地圖，受載負(fù)量的限制，地圖上難以清晰地表達(dá)足夠多的信息量，因此尺度變化時(shí)，地圖內(nèi)容的制圖綜合尤為重要。而今，地圖的內(nèi)涵和外延都發(fā)生了變化，人們使用較多的是數(shù)字環(huán)境的電子地圖甚至是無(wú)需顯示的隱性地圖，制圖綜合的概念和側(cè)重點(diǎn)也應(yīng)該隨著制圖綜合對(duì)象的改變而改變。新時(shí)代的空間數(shù)據(jù)綜合不僅要關(guān)注圖形的綜合，更需要將傳統(tǒng)面向圖形的制圖綜合和空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)相結(jié)合，從單純的空間思維外延至空間-時(shí)間-語(yǔ)義3種維度的聯(lián)合。制圖綜合已經(jīng)沿著“圖形綜合→時(shí)空數(shù)據(jù)的綜合→大數(shù)據(jù)的綜合”的路線邁進(jìn)。

從研究視角來(lái)看，現(xiàn)在的制圖綜合研究大多數(shù)都是從人的角度出發(fā)，自上而下地去看待制圖綜合問(wèn)題，即從人類空間認(rèn)知的角度出發(fā)，試圖讓計(jì)算機(jī)能夠模擬人腦的空間認(rèn)知能力，模擬人的思維去組織空間關(guān)系、識(shí)別空間結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)算子和算法，智能、自動(dòng)且?guī)в袑W(xué)習(xí)能力地進(jìn)行制圖綜合。然而，地圖內(nèi)容千變?nèi)f化，比機(jī)器翻譯還要復(fù)雜。受機(jī)器翻譯、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別和基于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言處理等的啟發(fā)，自上而下和自下而上策略相結(jié)合將是可行的。以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的制圖綜合從地圖的角度出發(fā)，可以自下而上地去反觀人的制圖綜合行為，即根據(jù)數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)等特征去選擇所需算子和算法。

5.3 制圖綜合方法的拓寬

自動(dòng)綜合方法的研究還會(huì)繼續(xù)深化，新的綜合方法依然會(huì)層出不窮。從上述制圖綜合的發(fā)展不難看出，自動(dòng)制圖綜合的實(shí)現(xiàn)遵循了一個(gè)由簡(jiǎn)單到復(fù)雜、由局部到整體、由數(shù)字化到智能化的客觀發(fā)展過(guò)程，而且這個(gè)過(guò)程還遠(yuǎn)未完結(jié)，由于制圖綜合問(wèn)題本身的復(fù)雜性和研究方法的制約，當(dāng)前離真正的自動(dòng)化、智能化的要求還有不小的距離。隨著人們認(rèn)知水平的不斷提高和新技術(shù)的層出不窮，自動(dòng)綜合的方法和過(guò)程還會(huì)不斷改進(jìn)和優(yōu)化，計(jì)算方法也逐漸并行化、高性能計(jì)算平臺(tái)化。提高自動(dòng)制圖綜合的自動(dòng)化、智能化水平，仍是制圖綜合研究的主要方面。

知識(shí)獲取的手段更加豐富，智能化綜合方法會(huì)大幅提升綜合過(guò)程的智能化程度。當(dāng)前自動(dòng)綜合研究的瓶頸在于制圖綜合很多方法本身不易準(zhǔn)確定義，半結(jié)構(gòu)化特征明顯，對(duì)領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的依賴性很強(qiáng)。傳統(tǒng)基于專家知識(shí)庫(kù)的制圖綜合方式，受制圖綜合知識(shí)獲取瓶頸的制約無(wú)法有效利用。迫切需要機(jī)器學(xué)習(xí)等智能方法，對(duì)制圖綜合知識(shí)的來(lái)源、表現(xiàn)形式以及自學(xué)方式進(jìn)行系統(tǒng)性研究。例如，從現(xiàn)有的大量制圖綜合成果出發(fā)，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)“深度模型”的建立，提取特征，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，指導(dǎo)新的制圖綜合任務(wù)。

在制圖綜合方法上面，制圖綜合經(jīng)歷了經(jīng)驗(yàn)范式(試驗(yàn)歸納)、理論范式(模型推演)、模擬范式(數(shù)字制圖綜合)等，目前正在向著以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的科學(xué)范式發(fā)展。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，今天和未來(lái)的科學(xué)研究將以數(shù)據(jù)密集型范式為主要特征。即以時(shí)空大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等為新的技術(shù)手段，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)挖掘，去發(fā)現(xiàn)過(guò)去的科學(xué)方法發(fā)現(xiàn)不了的新模式、新知識(shí)和新規(guī)律，這正是地理信息科學(xué)要解決的問(wèn)題。

6 結(jié)束語(yǔ)

綜合是人類對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的科學(xué)抽象和歸納，是學(xué)習(xí)的基本手段之一。本文評(píng)述了近50年來(lái)制圖綜合的發(fā)展歷程和取得的主要成就。隨著技術(shù)的發(fā)展，制圖綜合的思想和方法已經(jīng)不限于地圖制圖，將之與不同領(lǐng)域的核心任務(wù)密切結(jié)合，應(yīng)用范圍已經(jīng)拓展至多尺度表達(dá)、空間數(shù)據(jù)集成與融合、漸進(jìn)式傳輸、認(rèn)知心理學(xué)、類腦計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域。近20年以來(lái)，制圖綜合的對(duì)象、環(huán)境和任務(wù)發(fā)生了新的變化，特別是經(jīng)典的制圖綜合面臨時(shí)空大數(shù)據(jù)時(shí)，制圖綜合必須轉(zhuǎn)變研究觀念。在新的科學(xué)范式下，需要借助時(shí)空大數(shù)據(jù)促進(jìn)本領(lǐng)域既有觀念、研究范疇、技術(shù)等的革新，如將制圖綜合的研究對(duì)象擴(kuò)展至室內(nèi)地圖、VGI眾源數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實(shí)甚至是無(wú)需顯示的隱形地圖，對(duì)制圖綜合的技術(shù)進(jìn)行拓寬和外延，如時(shí)空大數(shù)據(jù)的尺度變換、可視分析，時(shí)空流數(shù)據(jù)的特征提取與挖掘等。

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(責(zé)任編輯：宋啟凡)

Overview of the Research Progress in Automated Map Generalization

WU Fang，GONG Xianyong，DU Jiawei

College of Surveying and Mapping, Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China

Spatial information generalization is a major issue in spatial information processing. This paper reviews the research development of cartographic generalization in generalization knowledge category and acquiring, operator and algorithm, quality evaluation and process modeling and controlling. The paper analyzes cartographic generalization in the background of big data, and puts forward that the cartographic generalization should revise the research object, the concept and the method.

cartographic generalization；generalization knowledge；operator；quality evaluation；process modeling；big data

The National Natural Science Foundation of China (No. 41471386)

WU Fang(1964—)，female，PhD，professor，majors in cartographic generalization and spatial data updating．

武芳，鞏現(xiàn)勇，杜佳威.地圖制圖綜合回顧與前望[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(10)：1645-1664.

10.11947/j.AGCS.2017.20170287.

WU Fang，GONG Xianyong，DU Jiawei.Overview of the Research Progress in Automated Map Generalization[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(10):1645-1664. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170287.

P208

A

1001-1595(2017)10-1645-20

國(guó)家自然科學(xué)基金(41471386)

2017-06-02

修回日期： 2017-08-02

武芳(1964—)，女，博士，教授，研究方向?yàn)閿?shù)字地圖綜合、空間數(shù)據(jù)更新等。

E-mail： wf@163.com