目前,空间过程主要以静态地图序列的形式表达,但是这种表达方式难以直观地体现空间过程的变化趋势和发展规律。艰难的阅读体验会迫使大量感兴趣的使用者放弃这一重要的数据源,这种表达方式甚至因此成为了限制相关数据利用率的一个瓶颈。很多重要空间过程的研究和记录工作需要耗费大量经费,但是这些工作的必要性和实用性经常因为数据成果的利用率低而遭到经费拨款方的质疑。随着遥感影像处理技术的飞速发展,遥感影像可高效地生成易于使用的次生数据(例如分类数据),但次生数据消费需求的增长速度远远赶不上数据随时间积累的速度。很多耗费巨资收集和制作的多时相专题地图集(例如《中国历史地图集》)拥有广大的兴趣受众却由于直观性问题而难以向普通公众推广。如果这些次生数据和地图集的变化趋势能够以动态化的形式体现,那么这些数据的直观性将得到明显改善,有利于其利用率的提升。交互工具容易实现地图的切换和比对功能,更替消隐可以体现地图间相对平滑的过渡效果,将地图直接作为动画的帧进行播放可以在一定程度上表达地图序列的变化趋势。定量数据的变化趋势通过线性插值较易实现,本文不展开讨论。对于定性数据(分类图像序列),当序列含有大量地图或者相邻地图之间变化比较剧烈的时候,已有地图动态化技术难以直观地体现序列的变化趋势。有研究者试图通过引入计算机图形学领域中的渐变技术解决这个问题。渐变技术可以在两幅地图之间生成若干中间状态,将地图之间的差异渐进地体现在中间状态序列上,将中间状态作为动画的帧依时序进行播放可以体现连贯的动态视觉效果。但这些渐变技术主要面向具有明显对应特征的研究对象(例如“人脸渐变”)。不同地图中图斑的对应关系可能非常复杂,在图斑数量、形状和位置等方面可能都不相同。因此,若将这些技术应用于地图序列则需要大量人工干预——通过人工判读指定对应的特征点及特征点的运动轨迹(或模式)。昂贵的人工成本限制了这些渐变技术在空间信息领域中的推广。本文针对现有渐变技术在空间信息领域中的应用困境,提出一种无需人工干预的分类栅格图像序列渐变技术。这项技术生成的中间状态序列可以体现过程平滑、趋势稳定(单向)的动态视觉效果,有助于读图者直观感知图像序列的变化趋势。这项技术根据序列中图斑的变化特征将栅格图像重新构建成一系列基本图斑,将基本图斑的扩张过程视作一种影响力的传播(梯度扩散)并使用元胞自动机模拟这种影响力的传播过程。遥感影像土地利用分类结果是一种典型的遥感影像次生数据(实时数据),而《中国历史地图集》中的总图序列则可代表经过长时间累积的多时相专题地图集(历史数据)。这两类数据被用于测试本文渐变技术的有效性,相关实验结果可反映本文技术在这两类数据中的实用性和相关行业、领域中的应用前景。本文的研究主要围绕以下三个方面展开:(1)提出一种无需人工干预的分类栅格图像序列渐变技术的原型算法。原型算法首先按照图像中单个像素的变化趋势对像素进行粗略分类,然后通过精细分类聚合变化趋势一致的连通像素形成渐变过程中的基本图斑;基本图斑的扩张过程可以视作一种影响力的扩张,原型算法使用元胞自动机模拟这种影响力的扩张过程;考虑到元胞自动机运行过程中影响力扩散源的定位问题,原型算法使用拓扑骨架提取技术应对可能出现的特殊情况。(2)面向实际应用需求,针对原型算法所涉及的四项关键技术展开进一步研究,实现渐变效果和运行效率这两个方面的优化。这四项关键技术包括:拓扑骨架主干提取技术、元胞自动机效率优化技术、分类栅格图像序列图斑染色技术、矢量数据栅格化前的预处理技术。(3)以多时相遥感影像次生数据和《中国历史地图集》为例验证本文渐变技术的有效性和实用性,并基于实验结果讨论这项技术在相关领域的应用前景。本文渐变技术无需人工干预、运行效率较高,可生成平滑的渐变过程且体现稳定的变化趋势。基于上述优势,这项技术可以应用于以下场景:浏览多时相空间数据、课堂及讲座的备课、紧急状态下的资料综合、博物馆历史故事的讲述、图书馆书籍内容概略介绍等。