跨区域知识迁移的空间预测：两大类方法的对比分析

作     者：栾雨芃 贺日兴 姜超 邓悦 朱孟真 王一童 唐宗棣 

作者机构：首都师范大学资源环境与旅游学院 首都师范大学三维数据获取与应用教育部重点实验室 首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院 城市群系统演化与可持续发展的决策模拟研究北京市重点实验室 

出 版 物：《地球信息科学学报》 (Journal of Geo-information Science)

年 卷 期：2024年第11期

页      面：2465-2482页

核心收录：

学科分类：081603[工学-地图制图学与地理信息工程] 081802[工学-地球探测与信息技术] 07[理学] 08[工学] 070503[理学-地图学与地理信息系统] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0705[理学-地理学] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2022YFB3903602) 国家自然科学基金项目(42371251) 国家自然科学基金青年项目(42001159) 首都师范大学2024年度实验室开放基金项目(LIP2024S252)~~ 

主　　题：跨区域 知识迁移 迁移学习 地理相似性 地理学第三定律 空间预测 

摘      要：跨区域知识迁移是在少样本地区开展空间预测的一种重要手段。目前基于迁移学习技术和基于地理学第三定律的跨区域空间预测分别是计算机领域和地学领域的主流方法。本文对2018年以来国内外基于以上两大类方法开展的相关跨区域空间预测研究进行了文献综述，主要工作包括：(1)对比分析了基于地理相似性和基于迁移学习进行空间预测的基本原理及二者的技术流程异同；(2)总结了2类方法在相似性表征指标及相似性度量方法方面的差异；(3)梳理了2类不同预测方法在常用的辅助数据、空间分析单元、模型方法与评价指标选取方面的差异；(4)探讨了2类跨区域知识迁移的空间预测方法面临的问题及挑战。研究表明，2类方法的技术思想基本一致，但在适用范围、相似性表征与度量、相关辅助变量及参数选择等方面均存在一定局限性。研究可为两类方法优化完善及有效融合、跨区域预测方法的创新、应用领域的扩展等提供有益参考。