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数字地形分析应用建模在自然地理学有广泛应用。数字地形分析用户群不断扩展,越来越多不具备数字地形分析应用建模知识的用户开始使用数字地形分析。然而,数字地形分析应用构建过程较为复杂,而且,现有数字地形分析应用建模工具难以帮助用户降低建模难度,使数字地形分析领域出现了数字鸿沟。为此,本文借鉴地学可视化建模和知识驱动建模相关研究成果,尝试对直观、易用的数字地形分析应用建模新工具——知识驱动下的数字地形分析可视化建模环境的构建方法进行研究。 本文的科学问题在于如何对以多种形式存在的数字地形分析应用建模知识进行形式化表达与推理应用。本文将数字地形分析应用建模知识分为三类:计算任务知识、算法知识和应用适配性知识。计算任务知识和算法知识属于实体间的二元关系知识,本文使用语义网络对其进行描述,使用语义网络搜索方法对其进行推理使用。应用适配性知识具有不够精确和缺乏系统性两个特点,同时通常以文献中的应用实例存在,本文使用基于案例与案例推理的方法对其进行形式化描述与推理使用。 在方法研究的基础上,本文使用微软.NET框架构建了知识驱动下的数字地形分析可视化建模环境原型系统。该系统由可视化建模子系统和知识驱动建模子系统构成。建模可视化建模子系统由模型可视化模块、模型编辑模块、模型运行模块、计算任务库、模型库、算法库和数据库构成。知识驱动建模子系统由面向语义网络知识和案例知识的知识库、推理引擎模块和知识维护模块组成。 本文将单位汇水面积相关的数字地形分析应用模型知识进行形式化表达后,与可视化建模环境进行集成。本文使用建模环境原型系统对使用高分辨率数据对黑龙江省鹤山农场八号小流域地形湿度指数的计算和使用SRTM DEM数据对甘肃省罗玉沟小流域进行河网提取两个实际应用问题进行应用建模。结果表明:本文使用的基于语义网络和案例推理的知识形式化表达和推理应用方法符合数字地形分析应用建模领域知识的特点,可以用于对现有的以多种形式存在的数字地形分析应用建模知识进行形式化表达和推理应用;本文构建的原型系统能辅助用户搭建正确的应用模型工作流,而且可以辅助用户自动选择算法、设置参数,其结果在可接受的范围内,可以降低数字地形分析应用建模难度。