智能空间信息处理课程体系研究
智能空间信息处理课程体系研究
智能空间信息处理课程体系研究摘要智能空间信息处理是地球空间信息科学的重要发展方向，是地球空间信息科学与智能科学的交叉学科，代表了空间信息科学的学科发展前沿。
在遥感科学与技术、地理信息系统的本科教育、硕士和博士教育中应加强智能空间信息处理的相关理论和方法的教学。
本文对智能空间信息处理的课程体系和教学内容进行了分析和探讨，为促进智能空间信息处理的科研和教学提供基础。
关键词：人工智能；地球空间信息科学；空间信息处理；智能空间信息处理；课程体系1 引言“智能”一词是21世纪的热门话题，是诸多学科研究和应用的热点。
智能空间信息处理(Intelligent Spatial Information Processing, ISIP)是地球空间信息科学(Geo-Spatial Information Science, Geomatics)的重要发展方向，是地球空间信息科学与智能科学的交叉学科，代表了空间信息科学的学科发展前沿。
在国内外的一些遥感科学与技术专业、地理信息系统专业的本科、硕士、博士的教学体系中陆续增设了智能空间信息处理的相关课程，但是课程名称不一，教学内容也各不相同。
课程名称包括“人工智能与专家系统”、“智能GIS”、“地理信息智能化处理”、“空间认知与推理”、“地理空间推理及其应用”等。
在讲课内容方面，有的纯粹从人工智能本身进行讲授，教学内容与计算机专业的人工智能课程几乎没有差别，有的主要从地图综合的角度介绍智能化的处理方法。
本文根据作者多年来讲授智能空间信息处理相关课程的教学实践，结合已完成编写并即将出版的教材《智能空间信息处理》，分析和总结智能空间信息处理课程的内容和教学方法，请对智能空间信息处理相关课程感兴趣的专家批评指正。
2 智能空间信息处理的理论与方法分析2.1 智能空间信息处理的概念智能空间信息处理是地球空间信息科学与人工智能的交叉与融合，属于遥感科学、信息科学、认知科学等学科的交叉，代表了地球空间信息科学的重要发展方向。
智能化教育信息化系统设计与实现
智能化教育信息化系统设计与实现随着信息技术的不断发展，教育行业也逐渐从传统的教学方式向智能化方向发展。
而智能化教育信息化系统作为教育行业的重要组成部分，能够为教育工作者提供更加高效、便利、人性化的教学管理服务。
本文将围绕着智能化教育信息化系统的设计与实现，从整体框架设计、功能模块构建、数据管理及安全保障等方面进行探讨。
一、整体框架设计整体框架设计是智能化教育信息化系统设计的重要环节，是保障系统顺畅运行的基础。
整体框架设计包括系统组成模块、数据传输渠道、用户管理体系等。
1.系统组成模块系统组成模块是智能化教育信息化系统设计的核心，它是各个功能模块的总和。
一般而言，系统组成模块包括：课程管理、学生管理、教师管理、考试管理、成绩管理、校友管理等。
在设计整个系统时，需要根据实际需要，将各个模块有机的结合起来，以实现高效的教学、学习及管理。
2.数据传输渠道数据传输渠道是智能化教育信息化系统设计的另一个重要环节，它是保障系统数据传输的基础。
一般而言，数据传输渠道包括：校内局域网、云计算、移动网络等。
在设计数据传输渠道时，需要根据实际情况选择合适的数据传输渠道，并且根据系统特点建立一个相应的网络基础设施。
3.用户管理体系用户管理体系是智能化教育信息化系统设计的重要基础，它是管理系统中各个用户的权限、角色等方面的体现。
在设计用户管理体系时，需要考虑到各个用户的权限分配、系统安全和系统可管理性等方面，以达到教育信息化管理的目的。
二、功能模块构建功能模块构建是智能化教育信息化系统设计的具体实践，它是实现系统具体功能的桥梁。
在构建功能模块时，需要从学习、教学、管理等多方面出发，实现系统的高效运行和管理。
1.课程管理课程管理是智能化教育信息化系统功能模块之一，它主要面向学校教务管理人员和教师，实现课程排期、选择、评估等功能。
在课程管理中，还需要涉及教师、学生两方面的课程信息管理，以便于实现学生选课、教师授课等功能。
2.学生管理学生管理是智能化教育信息化系统功能模块之一，它用于管理学生信息和资料，实现学生选课、学生评价、学生成绩等功能。
智能化教育信息管理系统设计与实现
智能化教育信息管理系统设计与实现随着信息技术的不断发展，教育信息化已成为当今教育领域的重要趋势。
以往的教育模式已经无法满足现代社会对教育的多元化、个性化需求。
为了促进教育信息化的发展，智能化教育信息管理系统应运而生。
智能化教育信息管理系统是指采用先进的信息技术手段，将教育信息集成、管理和分析的系统。
其核心功能包括学生信息管理、教务管理、教学管理、培训管理等。
其目的在于提高学校管理水平，提高学生学习效果，实现教育教学的信息化、智能化和数字化。
本文总结了目前智能化教育信息管理系统设计与实现的研究进展，包括系统架构设计、功能实现、算法优化等方面。
系统架构设计智能化教育信息管理系统的核心架构设计包括前端展示、后端存储、数据处理分析等模块。
系统前端展示模块负责提供用户友好的用户界面，包括主界面、登录界面、注册界面、数据展示界面等。
后端存储模块负责保证数据的安全和可靠性，包括数据库、备份恢复、数据同步等。
数据处理分析模块负责对数据进行处理和分析，包括数据挖掘、数据可视化等。
针对不同应用场景和用户需求，智能化教育信息管理系统的架构设计需要根据实际情况进行调整。
例如，在一些基础教育领域，智能化教育信息管理系统需要具备面向学生的个性化教育管理功能；在职业教育领域，需要具备面向企业的培训管理功能。
功能实现智能化教育信息管理系统的功能实现包含多个模块，主要包括学生信息管理、教务管理、教学管理、培训管理等。
学生信息管理模块负责收集、管理、更新学生的个人信息，包括学生信息表、学生档案、学籍管理等。
教务管理模块负责管理教务事务，包括课程安排、成绩管理、课程表管理等。
教学管理模块负责管理教学活动，包括教学计划、教师管理、教学评估等。
培训管理模块负责管理企业培训活动，包括培训计划、培训费用、培训效果评估等。
此外，针对不同的应用场景，智能化教育信息管理系统还可以增加相应的功能。
例如，在基础教育领域，可以增加成长档案、智能作业、师生互动等功能；在职业教育领域，可以增加企业需求分析、培训跟踪评估等功能。
基于人工智能的小学信息技术课堂教学研究
基于人工智能的小学信息技术课堂教学研究摘要：人工智能是一门涵盖神经生理学、控制论、计算机等多个领域的综合性学科。
以人工智能为手段开展小学信息技术教学，可以真正调动起学生的学习热情，为学生构建出广阔的发展空间，为学生日后的学习与生活奠定坚实的基础。
基于此，文章简述了人工智能发展现状，指出了人工智能在小学信息技术学科应用中的问题，并结合自身的研究与教学实践，对人工智能引领下的小学信息技术课堂教学的开展进行了全面、深入的研究。
关键词：人工智能;小学信息技术;课堂教学经济与科技的发展推动了人工智能技术的发展，并在教育乃至社会各个领域得到了广泛应用。
为此，国家针对人工智能发展提出了相应的计划，并倡导教育工作者加强人工智能技术的应用。
在小学阶段开展人工智能课程，鼓励学生加强这方面的研究和创新，可以为学生创新力的发展奠定基础。
科技进步推动了人工智能的产生，其在教育领域的应用优化了传统教育模式，提升了学生的学习效率。
教师利用人工智能开展教学，不仅可以集中学生注意力，更能提升学生的课堂参与度，力图通过轻松、良好学习氛围的营造，提升小学信息技术教学质量与效率。
基于此，文章立足小学信息技术教学，从人工智能视角出发，对文章主题进行深入的研究。
一、人工智能发展现状人工智能是互联网与计算机发展结合的产物。
在全新时代下，人工智能技术被广泛应用到了社会的各个领域，比如计算机视觉、机器学习等，大力研究与发展人工智能的目的在于代替人类完成复杂、危险的工作。
人工智能在社会各领域的应用，推动了社会的发展与前进。
但也有专家指出：人工智能的发展会让人缺失独立思考的能力，最终被人工智能统治。
人工智能在各领域的发展已经取得了不错的成果，比如智能识别、人机对弈、知识工程，其中智能识别即借助3D识别引领开展多方面的识别分支，比如人像识别、语言智能识别等;人机对弈即人类和机器的一种比赛，代表是AlphaGo战胜韩国围棋世界冠军;知识工程即通过对知识本身的处理、对学习对象的研究，主要体现于智能搜索和翻译。
不同院校空间信息与数字技术专业核心课程设置的比较与探讨
西安电子科技大学 成都理工大学 厦门理工学院
山东农业大学
上海海洋大学
空间信息科学 市属 与工程系 2009 信息科学与工 省属 程学院 2010 信息学院 省部共建
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2.空信专业课程分类体系
专业课 专业基础课 理工科基础课 公共必修课
实 践 教 学 环 节
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2.空信专业课程分类体系
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1.空间信息与数字技术专业简介
2009年
2010年
上海海洋大学
2008年
山东农业大学
2005年
成都理工大学 厦门理工学院
2004年
西安电子科技大学
武汉大学
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名称武Leabharlann 大学1.空间信息与数字技术专业开设情况 院校类型 学 校 层 招 生 所属院/系 时间 次
2004 2005 2008 2008 国际软件学院 通信工程学院 信息工程学院 部属 部属 省属 985 211
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厦门理工学院空间信息科学与工程系简介
空间信息科学与工程系成立于2008年6月 同福建省空间信息工程研究中心深度合作。
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厦门理工学院空间信息科学与工程系简介
现有空间信息与数字技术、测绘工程两个本科专业。 现有教授4人，副教授8人，博士13人 现有学生260余人
网站：
急需测绘、卫星导 航、GIS相关人才
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厦门理工学院
诚挚欢迎各位领导、专家到厦门指导、讲学！
谢谢！
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山东农业大学
《摄影测量学》、《数字摄影测量学》《对地观测技术与精细农业》
给孩子真正的人工智能课程——中国人民大学附属中学信息技术课程体系构建
给孩子真正的人工智能课酲
一中国人民大学附属中学信息技市课酲佈系购建
多年来，中国人民大学附属中学积累形 成了科学完备的中学信息技术课程体系，包 括基础类、发展类和高端类的课程群，既有必 修模块和选修模块，也有竞赛类课、大学先修 课和国际计算机课程，为学生开设的选修课 程达几十门。
这些课程主要由人大附中信息 技术教研组负责，团队在教学、科研和指导学 生竞赛方面都取得了优秀的成绩。
教研组构建开设的人工智能相关课程， 系统完备、削沿局■、特色关出.包括：数据 挖掘、无人驾驶、人机交互、脑机交互、计算 视觉、计算社会学、自然语言处理、深度学
习、机器人、人工智能与关于心智的生物学等。
数学、语文、生物、化学等学科多位教师也参与 了跨学科课程内容设计，人工智能课程群建设 荣获北京市基础教育课程建设优秀成果评选一 等奖。
此外，教研组老师负责指导多个学生兴趣 小组，包括：信息学、机器人、数字创意、工程创 意、空间科学、网络安全、人工智能等，指导的 学生曾获得国际信息学奥赛金牌、亚太地区机 器人竞赛冠军、国际空间站设计全球总决赛冠 军、全国电脑作品评比一等奖、信息工程创意竞 赛项目全国一等奖等。
教师集体备课教研 西班牙教育参赞到信息技术教研组访问交流
信息技术教研组部分教师合影
/=、第十二届中国»少年机器人竞赛
fHE 1i»'CHINA ADOLESCENT ROBOTICS COMPEIITION
学生参加机器人竞赛并获全国金奖
学生参加国际空间站设计大赛并获全球总决赛冠军 “翱翔计划”
信息技术领域学员结题答辩。
智能化地理信息处理课程设计
智能化地理信息处理课程设计1. 引言随着社会信息化程度的不断提升和大数据的兴起，地理信息系统（GIS）在许多领域中都得到了广泛的应用。
智能化地理信息处理也在不断地发展壮大。
在这个过程中，我们需要掌握与之相关的知识和技能，以便更好地应对现代社会的需要。
因此，本文将介绍智能化地理信息处理课程设计。
2. 课程设计概述智能化地理信息处理课程涉及多个方面的内容，包括地理信息系统、机器学习、深度学习、图像处理等。
课程的设计旨在提高学生对相关知识的掌握程度和技能的应用能力。
为此，在课程设计中，我们将采用以下几个步骤：2.1 确定课程目标本课程的目标是让学生掌握地理信息系统、机器学习、深度学习、图像处理等技术的基本概念、原理、应用场景，以及通过实践项目应用这些技术解决实际问题的能力。
2.2 课程内容本课程的内容主要包括以下几个方面：1.地理信息系统基础知识2.Python编程语言基础知识3.机器学习算法原理（如线性回归、支持向量机等）4.深度学习算法原理（如卷积神经网络和循环神经网络等）5.图像处理基础知识6.案例分析与问题解决2.3 实践项目为了让学生更好地学习和掌握课程内容，我们将设置一系列实践项目，包括以下几个方面：1.地图制作项目，包括图层制作、符号化等2.机器学习应用项目，如通过地震数据预测地震发生时间3.深度学习应用项目，如通过卫星图像监测植被覆盖变化4.图像处理应用项目，如通过卫星图像获取地表特征信息通过实践项目，学生将能够更深入地理解课程内容，提高实际应用能力。
2.4 课程评估课程评估采用多种指标，包括课堂表现、作业成绩、实践项目成绩等。
评估结果将为学生提供反馈和改进机会。
3. 课程教材本课程的教材主要包括以下两本书籍：1.Python编程从入门到实践2.机器学习实战这些教材将给予学生基本的编程和机器学习功底，以便于学生能够更好地理解本课程内容。
4. 总结本文基于地理信息系统、机器学习、深度学习和图像处理等相关领域的知识，介绍了智能化地理信息处理课程设计的部分内容。
大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨
空间信息技术是20世纪60年代兴起的一门新兴技术，主要包括地理信息系统（GIS ）、遥感（RS ）和卫星定位系统（GNSS ）等的理论与技术，同时结合计算机技术和通信技术，实现空间数据的采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用。
此后，随着空间信息技术的快速发展，其在资源、环境、灾害应急、地理位置服务以及国民经济数字化建设中得到广泛应用，呈现出新的人才需求和学科增长点[1]。
2004年，武汉大学在全国首次开设“空间信息与数字技术”专业。
该专业以“3S ”技术为核心，旨在培养具有深厚软件工程理论基础和空间信息技术、通信技术、计算机网络技术，能够对资源环境、人文、社会、经济等各类信息进行数字化处理、网络化传输、可视化表达、智能化决策的专业技术人才[2]。
目前，国内已有武汉大学、中国地质大学（武汉）、云南师范大学等多所院校开设该专业，各校依托优势学科开展地理空间信息机理研究及应用，人才培养各具特色[3-4]。
1专业建设面临的挑战“空间信息与数字技术”专业作为一个新兴交叉专业，与计算机科学与技术、软件工程、地理信息科学和测绘工程专业均有交叉。
但计算机科学与技术、软件工程专业缺乏领域知识，实际应用能力不高；地理信息科学、测绘工程专业领域知识突出，但受信息技术水平所限，也难以在大数据浪潮中发挥作用。
尤其是近年来，随着大数据、云计算、物联网、移动收稿日期：2022-08-09。
项目来源：教育部产学合作协同育人资助项目（202102245028、202102102148）。
第一作者简介：袁磊（1977—），博士，副教授，主要从事地学时空数据挖掘、自然资源规划与配置工作，E-mail ：***************。
引文格式：袁磊,杨昆,罗毅,等.大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨[J].地理空间信息,2024,22(4):125-127.doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2024.04.030Apr.,2024Vol.22,No.4地理空间信息GEOSPATIAL INFORMATION2024年4月第22卷第4期大数据时代空间信息与数字技术专业建设探讨袁磊1，杨昆1，罗毅1，王加胜1，朱彦辉1（1.云南师范大学地理学部，云南昆明650500）摘要：面对大数据时代“空间信息与数字技术”专业建设的挑战，如何适应经济社会发展的人才需求，培养兼具“信息技术”+“领域知识”的“空间信息与数字技术”专业的复合型人才，是该专业持续建设需要着重探讨的问题。
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智能空间信息处理课程体系研究摘要智能空间信息处理是地球空间信息科学的重要发展方向，是地球空间信息科学与智能科学的交叉学科，代表了空间信息科学的学科发展前沿。
在遥感科学与技术、地理信息系统的本科教育、硕士和博士教育中应加强智能空间信息处理的相关理论和方法的教学。
本文对智能空间信息处理的课程体系和教学内容进行了分析和探讨，为促进智能空间信息处理的科研和教学提供基础。
关键词：人工智能；地球空间信息科学；空间信息处理；智能空间信息处理；课程体系1 引言“智能”一词是21世纪的热门话题，是诸多学科研究和应用的热点。
智能空间信息处理(Intelligent Spatial Information Processing, ISIP)是地球空间信息科学(Geo-Spatial Information Science, Geomatics)的重要发展方向，是地球空间信息科学与智能科学的交叉学科，代表了空间信息科学的学科发展前沿。
在国内外的一些遥感科学与技术专业、地理信息系统专业的本科、硕士、博士的教学体系中陆续增设了智能空间信息处理的相关课程，但是课程名称不一，教学内容也各不相同。
课程名称包括“人工智能与专家系统”、“智能GIS”、“地理信息智能化处理”、“空间认知与推理”、“地理空间推理及其应用”等。
在讲课内容方面，有的纯粹从人工智能本身进行讲授，教学内容与计算机专业的人工智能课程几乎没有差别，有的主要从地图综合的角度介绍智能化的处理方法。
本文根据作者多年来讲授智能空间信息处理相关课程的教学实践，结合已完成编写并即将出版的教材《智能空间信息处理》，分析和总结智能空间信息处理课程的内容和教学方法，请对智能空间信息处理相关课程感兴趣的专家批评指正。
2 智能空间信息处理的理论与方法分析2.1 智能空间信息处理的概念智能空间信息处理是地球空间信息科学与人工智能的交叉与融合，属于遥感科学、信息科学、认知科学等学科的交叉，代表了地球空间信息科学的重要发展方向。
从空间信息的获取到空间信息的应用和可视化都可以借助人工智能技术来提高空间信息的获取效率和应用效果。
地球空间信息科学(Geomatics)是以全球定位系统(Global Positioning System, GPS)、地理信息系统(Geographical Information System, GIS)、遥感(Remote Sensing, RS)等空间信息技术为主要内容，并以计算机技术和通讯技术为主要技术支撑，用于采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用与地球和空间分布有关数据的一门综合和集成的信息科学和技术(李德仁, 1999)。
人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动(蔡自兴,徐光祐, 2003)。
信息处理(Information Processing, IP)通常指按不同要求，用计算机对数据进行加工(归纳、整理、分类、统计、转化等)得出有用的结果的过程。
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息技术逐渐向智能化方向发展，智能信息处理(Intelligent Information Processing, IIP)指从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科(史忠植, 2009)。
空间信息处理(Spatial Information Processing, SIP)：随着计算机技术的飞速发展，现在所讲的空间信息处理大多是指空间信息的计算机处理(郭仁忠, 1992)。
智能空间信息处理(Intelligent Spatial Information Processing, ISIP)：智能空间信息处理是指利用人工智能的理论和方法，利用计算智能方法，如神经计算、模糊计算、进化计算等方法实现空间信息的智能化处理，属于地球空间信息科学与人工智能的交叉与融合。
2.2 智能空间信息处理的主要内容智能空间信息处理(ISIP)是指空间信息的智能化处理，这里从“3S”技术智能信息处理的角度阐述ISIP 的主要内容，即：RS信息的智能化处理、GIS信息的智能化处理、GPS信息的智能化处理等。
（1）RS信息智能化处理近年来，遥感信息的应用水平常滞后于空间遥感技术的发展，其主要原因在于遥感数据未得到充分的利用，对遥感信息认识的不足和对遥感信息分析水平的滞后，造成了遥感信息资源的巨大浪费。
使用智能化的方法挖掘遥感信息的应用潜力，提高遥感图像分析和识别的精度，提高遥感信息处理的效率成为目前遥感应用的迫切要求(李朝锋等,2007)。
遥感信息智能化处理是指应用人工智能的理论和方法对遥感图像进行处理，提高遥感图像处理的精度，并实现遥感图像处理过程的自动化。
伴随着人工智能的迅速发展，必将大大促进遥感信息处理的智能化和自动化，使遥感信息能更快速、更准确地为相关部门提供服务。
遥感信息的智能化处理主要包括：1）遥感图像几何处理的智能化；2）遥感图像辐射处理的智能化方法；3）遥感图像分类和解译的智能化方法；4）基于知识的遥感图像分类方法。
（2）GIS信息智能化处理智能GIS是空间信息科学与技术发展的必然趋势，智能GIS是人工智能技术与GIS技术的结合。
从地理信息的获取到地理信息的应用和可视化都可以借助人工智能技术提高信息的获取效率和应用效果。
国内外很多学者在这方面已做了大量的研究工作，提出了很多非常实用的空间信息智能化处理方法(郭庆胜,任晓燕,2003)。
GIS信息的智能化处理包括：1）地理信息的采集与集成；2）智能化地图设计与综合；3）地理数据分类的智能化方法；4）空间数据挖掘与知识发现；5）地理信息的智能检索；6）地理信息的智能空间分析；7）地理信息的可视化；8）空间决策支持。
（3）GPS信息智能化处理准确和快速地解算整周模糊度，无论对于高精度动态定位，或GPS姿态及定向系统都是极其重要的。
GPS信息处理与人工智能的结合是一种发展趋势，目前国内外的相关研究较少，主要研究集中于GPS基线解算、整周模糊度的固定等方面(等,2008；,, 2001)。
3 智能空间信息处理的课程体系设计与分析根据对智能空间信息处理的理论和方法的分析，我们设计了智能空间信息处理的课程体系，如表1所示。
本课程共45个学时，分十章讲授。
表1 智能空间信息处理课程的教学安排第一章为绪论，主要内容包括：（1）智能空间信息处理的概念。
（2）空间信息处理。
从“3S”的角度分别介绍遥感(RS)信息处理、地理信息系统(GIS)信息处理和全球定位系统(GPS)信息处理。
（3）智能信息处理。
介绍智能信息处理的概念、主要研究内容、智能信息处理的认知过程分析、物理符号系统假设。
（4）人工智能的研究进展与研究领域。
介绍人工智能的起源与发展、主要方法、主要研究与应用领域等。
（5）智能空间信息处理的主要内容。
介绍“3S”信息的智能化处理。
第二章为地理空间认知，主要内容包括：（1）认知科学。
介绍认知科学的基本概念和特点。
（2）认知心理学。
介绍认知心理学的基本概念和特点。
（3）认知物理学。
介绍认知物理学的基本概念和特点。
（4）地理空间认知的概念。
介绍地理空间认知的概念。
（5）地理空间认知的研究内容。
包括地理知觉、地理表象、地理概念化、地理知识的心理表征、地理空间推理等。
（6）地理空间认知的特性分析。
包括地理空间认知的时空特性、尺度特性、不确定性、可视特性等。
（7）地理空间认知的实例分析。
对地理空间认知的两个实例进行了分析：1）美国加州大学圣塔芭芭拉分校(UCSB)将空间认知理论与GPS技术和GIS技术相结合，为视障人员提供导航系统。
2）利用多年的全球海表温度SST数据的时空聚类为例对时空聚类的认知过程和认知特性进行分析。
第三章为空间知识的表示方法。
空间知识的获取与表达是智能空间信息处理的基础，是一般空间分析向智能空间分析发展的关键技术。
空间知识表示将直接影响到决策推理和最终的结果。
主要内容包括：（1）空间知识概述；（2）状态空间法与空间知识表示；（3）问题归约法与空间知识表示；（4）基于谓词逻辑的空间知识表达方法；（5）基于规则的空间知识表达；（6）基于语义网络的空间知识表达；（7）面向对象的空间知识表达；（8）空间知识库。
第四章为空间推理方法。
空间推理是指利用空间理论和人工智能技术对空间对象进行建模、描述和表示，并据此对空间对象间的空间关系进行定性或定量分析和处理的过程(刘亚彬, 刘大有, 2000)。
空间推理的研究在人工智能中占有非常重要的地位，是人工智能领域的一个研究热点，也是GIS领域的一个重要研究热点(刘亚彬,刘大有,2000)。
主要内容包括：（1）空间推理的概念与特点；（2）空间推理的研究内容；（3）不确定性推理；（4）概率推理；（5）贝叶斯推理与空间推理；（6）可信度推理与空间推理；（7）证据推理与空间推理；（8）模糊推理与空间推理；（9）案例推理与空间推理；（10）空间关系推理；（11）时空推理。
第五章为神经计算与空间信息处理。
计算智能包括神经计算、模糊计算、进化计算，及其组合计算等(蔡自兴,徐光祐,2003; Fogel and Corne,2007)。
神经计算就是指以神经网络模型为基础的计算智能方法。
主要内容包括：（1）计算智能与软计算；（2）人工神经网络基础理论；（3）反向传播BP网络；（4）Hopfield 神经网络；（5）自组织映射SOM网络；（6）径向基函数RBF网络；（7）Matlab的人工神经网络工具箱。
第六章为模糊计算与空间信息处理。
模糊集计算方法(简称模糊计算)就是以模糊逻辑为基础的软计算方法，属于计算智能的重要内容。
主要内容包括：（1）模糊集计算方法；（2）基于模糊集的空间信息处理；（3）粗糙集计算方法；（4）基于粗糙集的空间信息处理；（5）云模型计算方法；（6）基于云模型的空间信息处理；（7）Matlab模糊集工具箱。
第七章为进化计算与空间信息处理。
进化计算是基于生物的自然进化与自然选择的生存遗传机制，针对一类复杂难解的优化问题，研究通用的智能化的问题求解方法。
进化计算主要包括遗传算法、进化策略、进化编程、遗传编程等方面的内容(蔡自兴,徐光祐,2003)。
主要内容包括：（1）进化计算概述；（2）遗传算法与空间信息处理；（3）粒群优化与空间信息处理；（4）蚁群算法与空间信息处理；（5）免疫算法与空间信息处理。
第八章为机器学习与空间信息处理。
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
主要内容包括：（1）机器学习概述；（2）机械学习与空间信息处理；（3）归纳学习与空间信息处理；（4）决策树学习与空间信息处理；（5）类比学习与空间信息处理；（6）解释学习与空间信息处理；（7）其它机器学习方法。