美国地理信息与分析国家中心（National Center for Ceographic Information and Analysis，NCGIA）于1995年发表的“高级地理信息科学”（Advancing Geographic Information Science）报告中，提出了地理信息科学的战略领域有三，其中之一为“地理空间的认知模型”（Cognitive Models of Geographic Space）。地理信息科学大学研究会（University Consortium for Geographic Information Science）于1996年发表的“地理信息科学的优先研究领域”（Research Priorities for Geographic Information Science，1996）报告中，也把地理信息的认知（Cognition of Geographic Information）列为第二个重点问题。可见认知理论已经成为地球信息科学中公认的基础理论。
2．3．1 认知理论的基本概念
认知心理学，或认知科学，是60年代才兴起的新的心理学分支学科。 Norbert A．Simon由于运用认知科学理论对经济决策程序的理论及方法进行了开创性的研究，于1978年获得了诺贝尔经济学奖。他所创立的经济决策理论是认知心理学与运筹学、统计分析和计算机科学相结合发展起来的具有很高科学和应用价值的新的理论。Simon后来又进一步将认知科学、计算机科学与决策理论三者相结合，创立了“人工智能科学”，并提出了人工智能计算机的设想和实践，于1986年获得了美国总统科学奖。
认知科学、计算机科学和地理科学三者相结合，将成为发展地理专家系统的理论基础。认知科学和地理科学相结合所产生的地理认知图式，是地理专家在解决地理问题时的逻辑思维体系，这个思维体系用计算机程序来实现就成了地理专家系统。地理专家系统有两个组成部分：第一，地理学的认知理论；第二，计算机人工智能技术。
地理认知理论的认知图式，由以下两个部分组成：
第一步，地理意像（Geographic mental image）。即地理专家对一个区域研究时，首先由两只眼睛如摄像机那样获得该区域的原始影像，即区域的影像image，宏观综合的原始材料。
第二步，地理意向（Geographic intentionality）。经地理专家对上述原始影像进行分析（解译），并获得了结果，或得出了为某一特定目的服务的结论，如调查、监测、预测、区划和规划意见等对该地空间的应用结论，即地理意向。
以上就是地理专家的认识步骤。在地理意向阶段，还可以进一步划分为以下的细节。
（1）建立概念模型或关系模型：在对原始影像进行综合分析的基础上，将地理空间要素的种种复杂关系，建立概念模型或关系模型，这是一个综合的粗框架。
（2）建立具体的物理模型、化学模型、生物模型、经济模型、社会模型及综合模型，即对概念模型或关系模型的细化过程。
（3）建立数学模型，将上述细化的模型再用数学语言表达。
（4）建立计算机语言表达的模型，并进行运算、分析及可视化的输出。
这也就是地理专家系统的地理认知理论和人工智能计算机技术相结合的体现。
在进行地理空间分析过程中，地理认知的思维活动包括地理意像逻辑演绎思维和地理概念逻辑归纳思维相结合的综合思维方法。
在地理认知的“地理意向”阶段，还有一系统反馈过程，即认识—实践—再认识的反复过程，才能真正达到认知的完美阶段。“认识论”和“认知论”是统一的，还应强调实践对认知意义，在地理专家系统建立过程中一定要反复通过示范工程的运行，进行实践检验。通过对各种类型的检验越多，认知过程越完善，专家系统功能越强。“实践是检验真理的唯一标准”，也可以说“实践是检验认知是否正确的唯一标准”。
2．3．2 认知过程与认知模型
所有的动物都有认知（Cognition）的本能，尤其人类更为突出。人是通过五官——眼、鼻、耳、舌、皮，即视觉、嗅觉、听觉、味觉和触觉来识别和区别周围的环境或某一具体对象的。这是第一步。据研究，人对客观世界的认识，有87％来源于视觉，11％来源于听觉，只有2％来源皮肤的触觉和感觉。狗能嗅出200万种不同浓度的气味，其灵敏度是人的100万倍。第二步从物体的运动和变化特征来识别和区别周围的环境和物体的。
认知的基本原理是：所有的物体都有自己特有的物理和能量特征。物理特征如形状、大小、结构等外部特征，及组成成份及结构等内部特征。能量包括重力（重量）、磁力、声波及电磁波谱特征（γ射线、Ⅹ射线、可见光、红外线到无线电波）。颜色和温度等的异同是识别物体的标准。凡是属于同一属性的物质具有相同的物理特征和能量特征，也就可根据物理的和能量特征的差别来区别物体的属性。这是基本原则，但在少数情况下，会略有变化。
人的认知过程同时还从物体的时空变化过程中，从运动和变化特征的差异中判别物体的异同。
人的认识不是一次就能完成的，它有一个过程，即需经过“由表及里”、“由粗到细”、“去伪存真”、“由个别到一般”、“由一般再回到个别”的反复、多次认识的过程。特别还强调实践在认识过程中的作用，强调通过实践来提高认识，即实践、认识、再实践和再认识的过程，直至由“感性认识到理性认识”，理性认识是认识过程的升华。感性认识是表面的、粗浅的认识，是认识的初级阶段。理性认识是深入的认识、全面的认识，不仅是对事物的表面现象有所认识，而且对它的本质，包括对其发生、发展、过去、现在、未来的全部认识。理性认识是认识过程的最后阶段。
“认知”的关键在于“识别”。识别可以划分为：
物理识别：指对目标物的物理、化学和生物学的量化认识。如视觉包括明暗、色彩、大小、形状、远近、受力、活力、运动状态等。听觉包括声音的大小、频率、方位、波形等；触觉包括温度、硬度、湿度、状态等；嗅觉和味觉包括物质的组成及化学成分。现在科技（传感器）与电脑相结合，在识别范围和识别精度方面已经超过人的自身的能力，而且可以程序化。
模糊识别：指在大量的复杂的信息中，识别出有用的部份，即对接收的信息与以往的记忆和经验进行有关联认识，剔除无关的信息。视觉的作用，在于在复杂的背景中辨认特写的人和物或以往经历过的人和物。听觉的功能在于在嘈杂的背景中辨别出特定的声音，特别是不同人的音谱话声。这种认识就是解决有谁？有什么？是谁？是什么？等问题。
情感识别：它是最高级的识别，属智能识别。主要指人际之间的信息交流，包括文字、语言、歌曲、表情、外表、动作及气味等所表达的含义，通过说话的内容、音调、节奏及形体的行为等表达情绪和态度。
Al Gore指出：如果用电脑术语描述人的大脑，则人脑的比特较低，但分辨率较高。例如人脑很难记住七位以上的数据，但可以识别按一定规则排列的比特。例如，人脑对图形，特别是对图谱是善于和容易识别的。人的认知过程，多数是属于模糊识别过程，在人的脑子数据库中存贮了大量的各种事物的信息图谱，这些信息图谱部分从遗传基因来的，大部份则从与周围事物的接触过程中通过感觉（五官）和过程中逐渐积累存贮的，如什么样的人和物是什么样的“图谱”、什么行为或过程是什么样的图谱。图谱包括图形谱和色调谱在内。人们对事物的认识过程中，首先将脑中的信息图谱与要判别的群体或个体进行比对、分析及判断、决策或识别而认知的。大脑数据库中存贮的“信息图谱”是认知过程的基础。
人对地球的一切的认知过程，首先从小孩时期起，通过感觉及实践和长期观察，建立了不同植物、动物、山脉、河流、田地、房屋、道路等信息图谱，然后将它们与日常生活中所遇到的事物进行对比、分析及进行判别，达到识别的目的，是属于模糊识别过程。
感情识别是属于高级的识别过程。它也是在人脑数据库中建立了“喜、怒、哀、乐”等感性的标准图谱，包括“脸谱”和形体的“行为图谱”等作为认知的依据。
人的认知过程，首先从不同侧面的静态图谱开始，然后进一步到动态的图谱的认知过程，也就是从局部到全面的认知过程。
人的认知过程，有的是从自己的五官感觉通过“由表及里”、“由粗及细”、“去伪存真”的逐步积累各种知识，存贮在大脑数据库中。另外它还可以通过接受教育，包括读书、读报等获得知识，存贮在大脑数据库中。随着社会的发展，通过教育与读书获得知识的成分越来越大，因为人们不大可能直接从现实中获得大量的海量信息。
人的认知过程还可分为无意识与有意识两大部分。人在日常生活中认识世界的过程是属于无意识的认知过程，是为了生活而认识世界。有意识的过程，是强制的，是通过教育、读书而认识世界的过程。无意识的认知过程可能成为人类的本能。
人的感官无时无刻地在接受外界的信息，每天仅视觉、听觉和触觉所接受的信息量就非常巨大。人脑经感官接受到的外界复杂信息会自动将其分类和过滤，所有对人生理和心理平衡不发生影响的信息均被自动滤掉，其他则尽最大可能用“无意识”或“本能”进行处理，只有本能无法处理的信息才能由大脑有意识地来进行处理。人脑的绝大部分活动和由其的配合行为都与意识有关，无意识是思维活动的平台。
只有已经被人认知的东西，才能感觉到它的存在，而那些尚未被认知的东西是不会被感知它的存在的。或是说只有大脑数据库中已经存有“信息图谱”的事物，才能感知它的存在；所以至今还有很多未知的东西，我们可能并不认识到它的存在。
孙九林（1999）认为：数据、信息和知识是人类对客观世界认知的三个阶段。数据是直接来源于对事物的通过仪器感应或人的直接感知的变量的测定值；信息是经过组织的有结构的数据，从而它有了意义；知识则进了一步，它能够预测、能够给出因果关系，并指导进一步应该做什么。
联合国经济合作与发展组织（OECD）将知识划分为四种基本类型：
·关于“知道是什么”的知识，记载事实和数据（Know-what）。
·关于“知道为什么”的知识，记载自然和社会的原理与规律方面的理论（Know-why）。
·关于“知道怎样做”的知识，指某工作的实际技巧和经验，此类知识很多是技术诀窍、个人技艺或工作能力，很难完全用文字记载和表达（Know-how）。
·关于“知道是谁”的知识，它指的是谁知道什么、谁知道为什么和谁知道怎么做的信息（Know-who）。
2．3．3 地球空间的信息图谱模型的基本概念
地学信息图谱（Ger-Information Tupu或Geo-Information Picture Pattern）是由陈述彭院士最近倡导的地球信息科学的新的基础研究领域。他指出，“地学图谱”早已有之。“地学信息图谱”则是空间时代与信息时代的产物。他还指出，“地学信息图谱表达了区域自然过程与社会经济可持续发展的时空演化与空间分异，即再论它的历史、又虚拟它的未来，成为人们研究区域自然环境与社会发展的一种现代化的科学方法和高技术手段，可服务于国土整治、城乡规划、资源开发、环境保护……诸多方面的规划、决策与管理。”陈述彭院士对地学信息图谱的作用和意义作了全面的阐述。
1．基本概念
“图谱”对大多数人来说，并不生疏，但是它至今尚无明确的定义。
图谱是由图和谱两个字组成，图是呈图形（picture，pattern，graphic），谱是成系列（series），图谱则是指图形系列（pattern series或picture series）。资源环境图谱是指有关资源、环境要素的图形系列。资源环境信息图谱是指荷载资源、环境信息的图形系列或能够荷载资源、环境的性质、特征和状态表征信息的图形系列。
资源环境信息图谱包括它们的物质形体和能量（或场）的表现特征，如空间和时间分布与变化特征的系列。资源环境的物质形体是指它们的形状、大小、结构等外部的特征及其空间、时间分布与其变化系列。资源环境的能量或场指电磁波、重力（场）、磁力（场）等的强弱特征及空间和时间分布及其变化系列，包括它们的波谱、能谱及频谱等，它们常常以曲线或图表的形式作为载体或表现形式，或是以特殊的色调，或是以遥感影像作为载体的表达形式，所以都具有图形系列的特征，即资源环境要素的形体或能量（场），都具有自己的图谱特征。
2．研究现状
众所周知，物理学家、化学家、地质学家（尤其是岩石矿物学家）和天文学家等区分他们的研究对象的特性时，都以它们的物质成分与结构及其光谱或色谱特征作为依据的，物质成分也是依据它们的光谱或能谱进行区分的。动物学家和植物学家对动植物进行分类时也以它们的形体和色彩差别作为重要依据之一。在“动物志”和“植物志”中，都有它们的图形的详细描述，所以又有“动物图谱”和“植物图谱”之称，而且最近还发现了不同物种之间的“基因图谱”的差别。基因图谱不仅可以用作分类的依据，而且还可以用来控制它们的发育和发展方向。其实在地质学中，不仅岩石矿物学是研究矿物的晶体结构图谱或物质结构图谱，而且还研究它们的光谱/色谱特征，还有构造地质学是研究地质结构图谱的分支科学。古生物学和沉积学也都是研究图谱的。李四光地质力学的“山字形”、“歹字形”、“多字形”构造也是图谱的一种形式。地貌学更是研究地球表层形态图谱的科学。原苏联自然地理学家伊萨钦科的自然景观图谱就是典型的例子。目前，许多学科都总结性地编制了这样的图谱，如海洋科学的“波浪谱学”和“海洋动力图谱”，水文水利科学的“黄河水文泥沙图谱”，气象科学的“大气过程云系图谱”，遥感科学的“地物波谱志”和“遥感影像图谱”等，都是典型的资源环境图谱。可见它们在资源环境的研究中不仅早已被应用，而且应用还非常广泛。人们通过对资源环境图谱的研究，不仅揭示了它们的规律，而且还促进了应用。
3．形成机理
物质结构也是一种特殊的图谱。组成物质的原子和分子的结构特征、组成岩石的矿物的晶体结构等，都具有图谱的特征。一切生物，包括动物和植物都具自己的基因图谱和细胞结构等图谱特征。由它们组成的整体形状（简称形体），由于属性不同，它们的形体也是不同的。有多少种元素，就有多少种原子和分子结构图形的差别；有多少种矿物，就有多少种矿物结构图形。地表由于内营力（地壳运动和地应力）和外营力（风化作用、风蚀、水蚀及人工作用等）的叠加作用，使其原来的形态特征发生了很大的变化，于是就产生了形体的图谱（或形谱）。对于人工的建筑物来说，由于功能不同它们的结构和形体也不同，加上环境及社会发展水平的影响，同一类型建筑的图形也就有了差别，即图谱特征差别。
由不同的基因图谱和细胞结构图谱组成的各种植物和动物，所形成的整体结构图形是不同的。如各种植物的干、茎、叶、根、冠、花和果实及规模大小是千差万别的；动物的毛皮、爪、翅、脚、嘴、鼻及整个形体规模亦是这样而不雷同的。正是它们这样的不同形体图谱往往可作为它们的重要的分类标志之一。世界上没有具有相同形体特征的动物类型，人类也是如此，白人、黑人及其他人等，还有男人与女人等都有形体的差异。
从宇宙来说，不仅我们的地球、金星、水星、木星以及它们的卫星具有形体特征，所有远离我们的恒星和它们的群体星系以及宇宙间的所有物质或能量也都有自己存在的形态特征。
物体的能量特征，包括波谱（色谱）、能谱（γ能谱）、频谱和重力、磁力等特征，一部分由电子的能级或能带跃迁所产生，一部分或由于其他原因所造成。任何只要具有绝对温度-273℃以上，即绝对零度以上的物体，都具有发射电磁波谱（热红外与微波等）的特征，不同性质的物体具有不同的发射波谱特征。任何物体还都具有反射外来的任何电磁波谱特征，尤其是反射外来的可见光、红外及微波的特征；而不同性质的物体，反射波谱特征不同，即具有不同的谱貌特征。不同的物体还具有不同的重力场、磁力场特征以及能谱（γ能谱等）及频率特征。这些都是用来区别物体属性的重要依据。遥感影像数据或其他物理探测数据，就是所获取的资源环境的能量图谱特征。
资源环境信息图谱不仅能反映它们属性的差别，而且还可反映它们的状态，包括动态、静态及动态速度、强度的差别等。资源环境信息图谱反映了它们的物质和能量的空间结构特征和时空分布特征，是时间进程的沉淀，未来的起点和现在的空间定格。资源环境信息图谱不仅反映了它们的空间形态，而且还反映了它们的空间行为，也反映了它们的过去和未来，反映了所处的环境状况或受制的内外营力等（陈述彭等，1998）。
2．3．4 地球系统对象的信息图谱模型
1．基础图谱
由于地球是一个复杂的巨系统，作为地球系统的重要组成部分的资源环境子系统也具有复杂性的特征，它们的信息图谱也是非常复杂的。
1）气象动力图谱
不同尺度的锋面云图谱、气旋云图谱和强对流云图谱，包括它们的形体特征及能量特征、卫星云图特征。
2）海洋动力图谱
不同尺度的波浪图谱、洋流图谱、涡流及水团图谱、潮汐图谱，包括它们的形体特征、能量特征及遥感影像特征。
3）地球动力图谱
不同尺度的地质力学图谱、地壳构造图谱、新构造图谱、地形变图谱、海洋重力图谱、固体潮图谱，包括它们的形体特征、能量特征及遥感影像特征等。
4）环境图谱
地质岩性、构造图谱、地形地貌图谱、生态景观图谱等。
5）资源图谱
各种类型的森林图谱、草场图谱、耕地类型图谱、水资源图谱（河流、湖泊等）、矿产资源图谱（如蚀变带图谱等）。
6）人工建筑的图谱
城、镇、村等居民点图谱；铁路、公路、机场、站场、码头、港口、桥梁等交通设施图谱；不同功能的建筑物，包括不同类工厂、商店、仓库、学校、医院、机关、公园、游乐场等的图谱；商业区、文化区、工业区、住宅区等图谱、高压线、油管等的图谱。
2．综合图谱
由上述基础图谱的不同组合、反映资源环境动态变化与发展趋势的图谱，陈述彭院士（1998）称之为征兆图谱和诊断图谱。
征兆图谱：是由资源、环境要素本身不同时段所组成的连续变化的图谱，如：
（1）气象云图的连续变化系列，可以预测天气的变化，是天气变化的征兆图谱；同样，海洋的波浪、涡漩、水流、海洋的连续图谱，可以预测海水运动的趋势，是海洋动力的征兆图谱等。
（2）植物，包括森林、草场、农作物图形与色调的连续图谱，可以预测植物的长势、病虫害或受灾（旱、涝）等，是农林作物监测征兆图谱。
（3）城镇连续系列图谱，可以预测城市化的发展趋势和速度，是城市化的征兆图谱。
诊断图谱：是由资源、环境的正常的或标准的图谱与要求诊断的图谱进行对比、分析而作出判断或诊断，如：
（1）将雨季时的区域图形，尤其是河流、湖泊、洼地的图形与正常的、非雨季的，或标准的图谱进行对比、分析，如果河流、湖泊面积扩大了，洼地有了积水，可诊断而发生了洪涝灾害。
（2）将某一时期、某一地区的植物生长状况图谱与同一地点、不同年代，同一季节、同一方法获得的、正常的、标准的图谱进行对比、分析，可诊断植物的长势、病虫害或受灾（旱、涝）状况进行诊断。
（3）用不同年份的城镇居民的图谱进行对比、分析，可以诊断城市化的速度。
3．图谱内容
（1）基础信息图谱：以华北油松为例。
形谱：
·单体特征：针叶（五针）稍长；墨绿色，树干挺直，鱼鳞状皮，成年高10米左右，球形鳞片状坚果，树冠错差不齐，常绿乔木。
·群体特征：分布华北海拔1000米以下的山地或丘陵区，林冠错差不整齐，墨绿色常绿林。
波谱：
·波谱曲线（略）
·遥感影像：全色片、彩色红外片、多波段影像，雷达影像……
其他以此例。
（2）综合信息图谱：以洪涝灾害诊断图谱为例
形谱：
某一地区7～9月份（雨季）时的河流、湖泊、洼地平时的形状（宽度面积等），与当前或任何年分该地区的7～9月时的形状作对比分析，如河道变宽、湖泊面积变大、洼地面积变大、或原来的小面积水体增大时，可确定为发生了洪涝灾害。
波谱：
主要将正常时期的某一地区7～9月雨季时的遥感影像与当前或任何时期的影像进行对比分析，如果河道变宽、湖泊面积变大、洼地积水或积水面积比原来增大时，可诊断为该地区发生了洪涝灾害。
综合图谱中的征兆和诊断图谱的关键是要建立地区的标准图谱库，用它作依据进行对比分析，从而作出预测和诊断。
4．数学模型
资源环境信息图谱具有十分复杂的图形，而分形分维数学是专门描述这种复杂图形的数学，即分形分维几何学。它是由B．B．Mandelbrot于1982年创建的，又称为自然界中的分形几何学。他认为自然和社会中的复杂的几何形态，具有相似性的特征，在统计意义上总体形态的每一部分，可以被看作是整体标度减少的映射。不论形态是如何复杂，它们在统计上的相似性或概率上的相似性是普遍存在的。标度指级别或观测数目。B．B．Mandelbrot进一步指出，局部形状与整体形状的相似性、局部的局部形状与整体形状的相似性，是自然界和社会中普遍存在的现象。
B．B．Mandelbert认为，自然和社会中复杂的几何形态，可以用幂函数D，即分形数来表达
D＝log[N（r）]/logr
式中，D为分形数；r为形状的变量；[N（r）]为标度，指级别或以观测数目等来描述。分维数是对分形复杂性程度的度量。分维数的基本概念在欧氏几何中，点是0维，线是1维，面是2维，体是3维；推而广之，时空是4维，高维抽象空间可以为5维、6维及任意n维（n为整数）。这种整数维的图形，经过拓扑变换，即拉长、压缩或扭曲后，仍然是不变的，称为拓扑维数。
自然界存在各种尺度的分形形体，大到宇宙，小到一个树的图形，与数学上分形有两点差别：
（1）自然界的分形，不是按一定规则构造出来的一种有规则的分形，而是一种具有自相似性的随机对象，是无规则分形。
（2）自然分形的自相似性层次是有限的，分形只存在被限制的范围内不存在无限的自相似层次，如一条河流的分支，一株树的分支，都不是无限的。例如，不论在任何岩性、气候等条件下，流域地貌的要素D都在1与1.4之间；而山体的面积和周长的D为1.35，河曲的D在1.1与1.3之间，河流分支的D也大多在1.1与1.3之间等。
R．E．Horton，A．N．Strahler，S．A．Sehumm，M．E．Morisowa及承继成等运用相似性原理及分形几何方法，研究了水系和形状特征；La．Barbera，R．Feder，T．Nikora，E．P．Bbander，M．Rorigas，L．tiu，V．B．Sapozhwikov，B．Kakenderg．M．F．Good，child及艾南山等人研究了地表形态的几何特征；Turk Okubo Aki，Aviles，Scholz，Carr，Maralho，Charraa-Graco．Miller，Wakabayashi Older及谢和平等人研究了地质体的几何形状特征等，都获得了较好的效果。
5．应用前景
我们希望资源环境信息图谱不仅要像“指纹”那样作为快速识别、分类的标志；我们更希望它能起到“基因图谱”那样，既能作为区别生物类型的，甚至是识别人体的科学标志，又能进行预测和控制生物发展方向的“钥匙”。为此，首要的任务是建立资源环境信息图谱的数据库及管理系统，用它对资源、环境进行快速识别、分类、监测及预测，为资源、环境管理服务。
我们希望资源环境信息图谱研究将来成为地球信息科学的基础理论之一，为地球信息科学的发展起到一定的促进作用。
我们还希望这项研究能为实现国家信息化、信息高速公路的建设等起到“添砖加瓦”的作用，以解决“有路无车和有车无货”的矛盾。
为此，我们建议建立地球信息图谱库，如同“指纹库”一样，以为开展地球科学信息自动、快速目标识别，或快速分类目的服务。
本文标题：地球空间的认知模型与信息图谱
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