基于可用性多目标优化的三维地籍多视觉变量协同表达方法研究

Employing multiple visual variables at the same time is a necessity for 3D cadastre visualization since it visualizes the multi-dimension and semantic rich cadastre data for multiple visualization requirements. Current research has contributed much about the usability of an ad-hoc design without further investigation of the mechanism underneath. Their works could not find optimization design choices in the design space. Aiming the deficiency of existing research, this project first plans to systematically collect the attribute of potential 3D cadastre user in China and their visualization requirements; then uses a randomized online control cross-over usability test together with mixed effects models for usability evaluation, correlation detection, and regression analysis. Based on the empirical tests and analysis, this project constructs an effect model, which indicates the mechanism of how the design factor of multi-visual variables and user's attributes affect the usability. Finally, based on the effect model and aiming usability optimization for a combination of visualization requirements, this project calculates the Pareto optimization set and suggests multi-visual variables symbology methods. The high spots of this research are: 1) investigate the mechanism of how multi-visual variables design and user's attributes influence usability. 2) use a multi-objective optimization method to find the best symbology design. This project may benefit the practice of multi-visual variable in 3D visualization of cadastre. It may also contribute to the application of the new empirical methodology and statistical model to visual variable related 3D cartography research.

三维地籍可视化面对多语义高维度地籍数据与多种可视化需求，迫切需要多视觉变量协同表达。当前研究多从具体可视化设计出发，缺乏对机理的挖掘，难以探寻设计空间中的全局最优。针对研究不足，本项目拟系统化收集中国三维地籍用户属性与可视化需求；继而以可用性为可视化效果定量评价指标，基于在线随机交叉可用性实验辅以混合效应模型的假设检验与回归分析，实证的探索三维地籍多视觉变量协同、用户属性对可用性的影响规律与作用机理，构建影响模型；最终基于影响模型，求解可用性多目标优化的帕累托最优解，提出可用性综合最优的多视觉变量协同表达方法。研究特点与创新性在于：1）探寻多视觉变量协同及用户属性对可视可用性影响规律与机理的实证研究；2）基于多目标优化问题求解的可用性最优表达方法获取。本研究结论可以指导三维地籍可视化中多视觉变量的协同运用，也可为三维地图学其它应用领域中多视觉变量协同机理的探索提供实证的研究思路与方法。

三维地籍可视化面对多语义高维度地籍数据与多种可视化需求，迫切需要多视觉变量协同表达。当前研究多从具体可视化设计出发，缺乏对机理的挖掘，难以探寻设计空间中的全局最优。针对研究不足，本项目拟利用多视觉变量协同条件下的可用性测试，基于统计假设检验量化探寻其协同规律，进而求解多目标优化下的帕累托最优。针对该目标，项目主要完成了以下工作：（1）系统化收集中国三维地籍用户属性与可视化需求。（2）设计与构建三维地籍数值制图模型，发展三维地籍规则化自动化可视工作流并开发配套软件。（4）构建可用性在线实验平台，进行在线随机交叉可用性实验辅以混合效应模型的假设检验与回归分析。实验获得了描述性统计信息和边缘显著结论，但由于实验并未获得显著性结论，无法进一步完成后续多目标优化下的帕累托最优。针对出现的问题，项目调整了研究方案，拟使用人工智能知识图谱技术，实现对全局潜在设计空间的压缩并提高设计迭代效率。基于新方案完成了以下工作：（1）系统映射与领域文献库构建，（2）零次学习一站式视觉变量实体链接。项目中受人工智能地图学应用实验良好效果启发，开发合成孔径雷达无干净影像深度学习去噪方法NR-SAR-DL和BM-NR-DL。项目工作主要成果包括：三维地籍用户信息库与测试场景库、三维地籍数字制图模型、交互式三维地籍图示表达设计系统、规则化三维地籍场景制作系统、三维地籍交互与动态显示平台、三维地籍可视化可用性在线测试平台及测试数据集、地图学概念语义定义库与专业语料库、地图学实体链接训练集、零次学习一站式地图学实体链接深度神经网络、NR-SAR-DL和BM-NR-DL深度学习去噪算法。这些成果发展了三维地籍制图内多视觉变量协同规律研究的新方法论，发展了基于三维地籍数字制图模型的自动化规则化可视流程，探索了知识图谱与地图学的学科交叉，具有重要的理论价值。项目开发的一系列配套软件可以很好的支撑三维地籍科研与数字孪生，已经开始社会服务并产生经济效益，具有重要的应用价值。

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