综述：智能地理学的进展：现状、创新与未来展望

本综述系统阐述了地理学向智能地理学（Intelligent Geography, IG）的范式转变，强调其通过人工智能（AI）、大数据分析和高性能计算（HPC）的融合，实现从静态描述到动态反馈与自适应决策的跨越。文章深入探讨了IG的理论基础、技术支撑（如地理深度学习、地理大模型、地理空间数字孪生）及在灾害管理、公共卫生、城市规划等领域的应用，同时指出了数据融合、模型可解释性及伦理安全等挑战，为地理学在数字时代的创新发展提供了全面视角。

　　

地理学的智能化转型

地理学正从静态描述转向一个集成感知、预测、比较和持续自我改进的反馈驱动型自适应学科。这一转变构成了智能地理学（Intelligent Geography, IG）的核心，其中人工智能（AI）、大数据分析和高性能计算（HPC）汇聚在一起，增强对复杂系统的空间理解并指导智能决策。

智能地理学的技术基石

IG的兴起依赖于三大技术要素的协同发展：

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  大数据在万物互联（IoE）中的激增：通过物联网（IoT）、卫星遥感、社交媒体等多源数据，实现高时空分辨率的地理现象捕捉，支撑实时环境与社会动态分析。

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  计算能力的进化：从早期晶体管计算机到现代GPU并行处理、云计算平台（如Google Earth Engine）和量子计算，极大地加速了地理建模与仿真能力。

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  人工智能的深度融合：深度学习（如卷积神经网络CNN）、地理人工智能（GeoAI）和大语言模型（LLM）的应用，使地理数据自动特征提取、预测推理和自然语言交互成为可能。

核心应用方向

1. 1.

   地理深度学习

   通过CNN等算法处理遥感影像，实现土地利用分类、灾害风险评估和城市智慧规划。例如，利用卫星图像自动识别洪涝范围或城市扩张模式。

2. 2.

   地理大模型（GLM）

   集成多模态数据（文本、图像、传感器数据），构建如GEOGPT等专业模型，支持空间查询、语义分析和地理孪生仿真，提升地理知识的自动化挖掘与决策支持能力。

3. 3.

   地理空间数字孪生（GDT）

   通过融合GIS、BIM和实时传感器数据，构建虚拟地理实体，应用于智慧城市能源优化、疫情防控（如CanTwin框架模拟社交距离）、农业精准管理和灾害响应（如野火动态评估）。

关键挑战与未来方向

IG的发展仍面临多重挑战：

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  数据质量与融合：多源异构数据存在标准不一、时空不一致等问题，需发展跨域数据对齐与增强技术。

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  模型可解释性：AI“黑箱”问题制约了地理推理的透明度，需结合随机森林重要性分析、Shapley值等方法来增强模型可信度。

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  安全与伦理风险：地理敏感信息可能引发隐私泄露和算法歧视，需建立数据加密、差分隐私和全生命周期治理框架。

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  跨学科整合：需加强与环境科学、社会科学、城市规划等领域的协作，以解决资源管理、生态保护等复杂人地系统问题。

未来，IG将趋向更高效的私有化模型构建、幻觉抑制技术及自然语言交互优化，推动地理学在应对气候变化、公共卫生危机和可持续发展目标（SDG）中发挥更大作用。

结论

智能地理学正推动地理学从描述世界转向持续学习并自适应决策的学科范式。通过紧密集成感知、预测、比较与适应循环，IG有望成为应对全球复杂挑战的核心工具，实现数据驱动的可持续发展行动。