GeoKG-HSA：一个利用地理空间知识图谱进行栖息地适宜性评估的框架

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：GeoKG-HSA: A framework for habitat suitability assessment with geospatial knowledge graphs

栖息地适宜性评估框架GeoKG-HSA通过整合地理知识图谱与机器学习，有效解决了传统方法语义关系建模不足和空间泛化能力差的问题。该方法构建领域本体，将多源异构环境数据（如NDVI、地形、土地利用等）映射为结构化知识图谱，利用RDF2Vec算法提取空间语义特征，再结合逻辑回归、支持向量机等模型进行预测。在鄱阳湖天鹅栖息地案例中，GeoKG-HSA使精度提升0.147，召回率提高0.281，F1值达0.618，AUC平均提升0.13，尤其在数据稀疏区域泛化能力显著增强。该框架实现了知识驱动的数据融合与可解释性提升，为生态保护提供了新工具。

　　GeoKG-HSA 是一种创新性的框架，通过融合地理知识图谱（GeoKG）与机器学习技术，显著提升了栖息地适宜性评估的准确性与泛化能力。栖息地适宜性是衡量环境条件对物种生存、繁殖和成长支持程度的重要指标，其受气候变化和人类活动的影响尤为显著。传统的栖息地适宜性评估模型往往难以捕捉环境变量之间的复杂语义关系，且在空间泛化方面存在局限。GeoKG-HSA 通过引入语义知识图谱，能够更系统地整合多源异构的栖息地数据，从而增强模型对生态关系的理解，实现对物种分布与环境因素之间复杂耦合关系的精准建模。

### 1. 传统模型的局限性

在传统模型中，数据通常以表格形式存储，缺乏对变量之间潜在关系的深入挖掘。这种数据表示方式不仅难以捕捉复杂的生态关联，还限制了模型对环境变化的适应能力。此外，许多复杂的机器学习算法因其内部机制难以解释，常被视为“黑箱”模型，这在生态学研究中可能会影响模型的可信度与应用效果。另一个关键问题在于，物种分布数据中普遍存在的空间自相关性和样本偏差，可能导致模型在预测过程中出现偏差，尤其是在数据缺失或稀疏的区域。

因此，研究者们一直在探索如何通过引入更先进的数据表示和建模方法，以解决这些挑战。其中，知识图谱作为一种结构化的语义信息表示方式，被广泛应用于地理信息系统的构建和推理任务。通过知识图谱，研究者能够将地理实体、生态指标和监测上下文进行系统化的关联，从而提升模型对环境变量间复杂关系的捕捉能力。

### 2. GeoKG-HSA 框架的核心思想

GeoKG-HSA 的核心思想是通过构建一个基于地理知识图谱的语义框架，为机器学习模型提供更丰富的输入特征。这种框架能够有效整合异构数据，包括空间分布、环境变量、物种记录等，从而提升模型的泛化能力和预测精度。具体来说，GeoKG-HSA 采用了一种基于本体论的方法，构建一个结构化的知识图谱，用于表示地理实体、生态指标及其之间的语义关系。通过这种方式，GeoKG-HSA 不仅能够对多源数据进行统一表示，还能在模型训练过程中引入更深层次的语义关联，从而提升模型对生态系统的理解能力。

在模型构建过程中，GeoKG-HSA 采用了图嵌入技术，将知识图谱中的实体和关系转换为连续的向量空间。这些向量能够保留图谱的原始结构信息，同时具备与机器学习算法兼容的特性。这种图嵌入方法使得模型能够在保留语义信息的基础上，对环境因素进行更准确的建模和预测。此外，GeoKG-HSA 还引入了机器学习模型，如逻辑回归、支持向量机、决策树和多层感知机，以提升模型的预测能力。

### 3. 案例研究：苔原天鹅栖息地适宜性评估

为了验证 GeoKG-HSA 框架的有效性，研究者们选取了鄱阳湖国家湿地自然保护区（NWNNR）作为案例研究区域，对苔原天鹅的栖息地适宜性进行了评估。NWNNR 是东亚-澳大利西亚候鸟迁徙路线的重要停歇地，每年都会吸引大量苔原天鹅冬季停留。该区域的生态环境复杂，包括广阔的草甸、泥滩和浅水区，为水禽提供了理想的栖息和觅食环境。

研究者们收集了来自多个来源的数据，包括苔原天鹅的GPS追踪记录、Landsat遥感影像提取的环境变量（如归一化植被指数 NDVI、地表湿度 HU）、数字高程模型（DEM）提取的地形因子（如坡度 SL、坡向 AS）、以及OpenStreetMap提供的道路网络数据。所有数据均被统一到30米分辨率的栅格格式，并通过H3离散全球网格系统（DGGS）进行空间划分。研究者们还利用PCA（主成分分析）对知识图谱生成的向量特征进行了降维处理，以保留主要的环境信息，同时减少计算复杂度。

在模型训练中，研究者们采用了一种混合方法，将传统的表格特征（如DEM、NDVI、湿度）与知识图谱生成的向量特征进行融合，形成一个15维的输入特征集。这一方法显著提升了模型的预测能力，特别是在精度、召回率和F1分数方面，GeoKG-HSA 框架在四种模型中分别提升了0.147、0.281和0.255。此外，在AUC（曲线下面积）评估中，GeoKG-HSA 也表现出显著的优势，尤其是在支持向量机（SVM）和多层感知机（MLP）模型中，AUC分别提升了0.20和0.13。

### 4. 模型性能对比与分析

研究者们将 GeoKG-HSA 与传统的 Tabular-HSA 方法进行了对比分析。Tabular-HSA 通常依赖于直接训练表格数据，其优势在于处理结构化数据的能力，但在捕捉复杂语义关系和空间关联方面存在局限。相比之下，GeoKG-HSA 通过引入知识图谱，不仅能够保留环境变量之间的语义关系，还能通过图嵌入技术提取更丰富的特征，从而提升模型的预测能力。

在实验结果中，GeoKG-HSA 显示出显著优于 Tabular-HSA 的性能。例如，在逻辑回归模型中，GeoKG-HSA 将精度从0.583提升至0.724，召回率从0.179提升至0.538，F1分数从0.275提升至0.618。在支持向量机模型中，GeoKG-HSA 的精度、召回率和F1分数分别提升了0.127、0.357和0.288。这些提升表明，GeoKG-HSA 在捕捉环境变量之间的复杂关系方面具有明显优势，从而提升了模型的泛化能力和预测精度。

此外，研究者们还对比了 GeoKG-HSA 与传统的 MaxEnt 模型。MaxEnt 是一种广泛应用于物种栖息地建模的生态位模型，其在预测精度方面表现良好。然而，在数据稀疏或缺失的区域，MaxEnt 模型的泛化能力有限。相比之下，GeoKG-HSA 通过知识图谱的结构化表示，能够更好地捕捉环境变量之间的语义关联，从而在数据缺失的区域也能提供可靠的预测结果。

### 5. GeoKG-HSA 的优势与应用前景

GeoKG-HSA 的优势在于其能够有效整合多源异构数据，并通过语义建模提升模型对环境变量之间复杂关系的理解能力。这种框架不仅能够提高模型的预测精度，还能增强其在空间泛化方面的能力，使得模型能够在未观测区域提供可靠的预测结果。此外，GeoKG-HSA 还能够通过引入图嵌入技术，提升模型对环境特征的表达能力，从而实现更准确的栖息地适宜性评估。

在实际应用中，GeoKG-HSA 为生态系统的智能化管理和保护提供了新的思路。通过构建结构化的知识图谱，研究者们能够更全面地理解生态系统的组成和相互作用，从而为制定科学的保护政策提供支持。此外，GeoKG-HSA 还具有较强的可扩展性和可迁移性，其基于本体论的湿地监测框架可以被应用于其他生态系统，为不同区域的栖息地适宜性评估提供统一的建模方法。

### 6. 潜在挑战与未来研究方向

尽管 GeoKG-HSA 在栖息地适宜性评估中表现出显著优势，但其应用仍然面临一些挑战。首先，图嵌入技术本身存在信息损失的问题，部分语义和结构信息可能在转换过程中被忽略。因此，未来的研究可以探索更先进的空间感知嵌入策略，以更准确地捕捉地理语义特征，如邻近性、距离和方向。

其次，GeoKG-HSA 的模型可解释性仍有待提升。虽然该框架能够提供更丰富的输入特征，但如何系统地解释这些特征对模型预测结果的影响，仍然是一个重要的研究方向。未来的研究可以结合可解释性人工智能（XAI）技术，开发可视化工具和解释机制，以提升模型的透明度和可解释性。

最后，研究者们指出，本研究的案例数据仅涵盖一个冬季的观测记录，这可能导致样本偏差，影响模型的泛化能力。因此，未来的研究应扩展数据集，涵盖多个年份的观测数据，以提升模型的鲁棒性和适用性。此外，GeoKG-HSA 框架可以进一步应用于更多物种和不同地理区域，以验证其在不同生态系统中的有效性。

### 7. 结论

GeoKG-HSA 框架通过融合地理知识图谱与机器学习技术，显著提升了栖息地适宜性评估的准确性与泛化能力。其基于本体论的语义建模方法能够有效捕捉环境变量之间的复杂关系，从而为生态保护和生态管理提供科学依据。在鄱阳湖湿地生态系统中，GeoKG-HSA 在精度、召回率、F1分数和AUC等方面均表现出色，尤其是在数据稀疏或缺失的区域，其预测能力远超传统方法。未来的研究可以进一步优化图嵌入技术，提升模型的可解释性，并扩展数据集以增强模型的泛化能力。GeoKG-HSA 为构建更加智能、准确和结构化的栖息地适宜性模型提供了新的思路，具有广阔的应用前景。