应急救援地理空间情报：概念特征、生成技术及应用实践

王勇; 韩遥遥; 刘纪平; 曹元晖; 陈虹宇; 亢孟军; 朱军

doi:10.13203/j.whugis20240485

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应急救援地理空间情报：概念特征、生成技术及应用实践

学术论文 | 更新时间：2026-11-05

- 应急救援地理空间情报：概念特征、生成技术及应用实践
- Emergency Rescue Geospatial Intelligence： Conceptual Characteristics， Generation Technologies， and Application Practices
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第6期页码：1110-1125
- 作者机构：
  
  1.中国测绘科学研究院，北京，100830
  2.安徽理工大学空间信息与测绘工程学院，安徽淮南，232001
  3.武汉大学资源与环境科学学院，湖北武汉，430079
  4.西南交通大学地球科学与工程学院，四川成都，611756
- 作者简介：
  
  王勇，博士，研究员，研究方向为应急地理信息服务、地理空间大数据汇聚融合与分析挖掘。wangyong@casm.ac.cn
  韩遥遥，硕士生。hanyaoyao322@163.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2022YFC3005705)
- DOI：10.13203/j.whugis20240485
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-12-25，
  
  纸质出版：2025-06-05
- 稿件说明：
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王勇,韩遥遥,刘纪平，等.应急救援地理空间情报：概念特征、生成技术及应用实践[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(6):1110-1125.

WANG Yong,HAN Yaoyao,LIU Jiping,et al.Emergency Rescue Geospatial Intelligence: Conceptual Characteristics, Generation Technologies, and Application Practices[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(6):1110-1125.
王勇,韩遥遥,刘纪平，等.应急救援地理空间情报：概念特征、生成技术及应用实践[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(6):1110-1125. DOI：10.13203/j.whugis20240485

WANG Yong,HAN Yaoyao,LIU Jiping,et al.Emergency Rescue Geospatial Intelligence: Conceptual Characteristics, Generation Technologies, and Application Practices[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(6):1110-1125. DOI：10.13203/j.whugis20240485

摘要

自然灾害和事故灾难频繁发生，对应急救援行动的效率和效果提出了更高要求。应急救援情报作为支撑救援行动的先导，其空间化、精准化、即时化的需求愈发迫切。针对目前应急救援情报分类体系欠缺、地理位置信息匮乏、数据来源单一以及融合利用不足等关键问题，提出应急救援地理空间情报（emergency rescue geospatial intelligence，ER-GeoINT）的概念内涵、分类体系和质量评价指标。在此基础上，构建了以全源感知汇集、智能提取分析、多源融合验证为核心的ER-GeoINT智能生成技术框架，并系统分析了相关技术与方法的研究进展。面向典型自然灾害应急救援需求，开发了地理空间情报搜集分析与服务系统，显著提高了应急救援的响应速度和决策准确性。

Abstract

Objectives

Frequent

large-scale natural disasters inflict substantial harm on modern society

posing serious challenges to emergency decision-making

response

and assessment. During the emergency response processes

geospatial disaster data rapidly expands across physical

social

and information spaces. Despite extensive research on disaster geospatial big data

studies have yet to integrate into a unified intelligence system. As a result

fragmented disaster geospatial data fails to reflect its inherent information value. Converting complex disaster geospatial big data into emergency rescue geospatial intelligence (ER-GeoINT) is an emerging trend in modern emergency rescue.

Methods

First

in response to the current challenges such as the difficulty in emergency rescue data integration

the ambiguous application system of emergency intelligence

and the low efficiency of emergency rescue decision-making

we build on existing geospatial data integration processing and analysis methods. By examining the structure and characteristics of current disaster spatiotemporal big data

this paper proposes the concept

features

architecture

sources

and quality metrics for ER-GeoINT. This clarifies the information sources and classification system of ER-GeoINT. Then

a system framework for ER-GeoINT generation technology that supports multiple disaster scenarios is developed to address technical challenges in mining and analyzing disaster geospatial big data. This framework elaborately presents the current research on data perception aggregation

intelligent extraction and analysis of intelligence information

and the integrated intelligence generation technology of spatial intelligence.

Results

Focusing on emergency rescue scenarios for typical natural disasters such as forest and grassland fires

earthquakes

and geological hazards

a multi-hazard supported intelligence collection and analysis service system (ICASS) is developed. ICASS integrates geospatial intelligence mining technologies and methods for disaster online monitoring and early warning

multimodal emergency intelligence information extraction

rapid disaster loss assessment

and on-site situation simulation and deduction. Through these integrations

an all-source intelligence database

intelligence collection and analysis service system

and an application demonstration pattern for emergency rescue intelligence demand services are established.

Conclusions

The sources and types of global disaster emergency data are increasingly expanding

while the demands for emergency rescue intelligence are shifting towards more intelligent

spatial

granular

and personalized approaches. Current challenges and opportunities for ER-GeoINT include developing a credible and precise intelligence quality evaluation system

strengthening the human-in-the-loop intelligent rescue intelligence generation technology system

enhancing the fine-grained element spatial perception

grid-based intelligence collaborative management

deepening the exploration of value-added spatial intelligence through three-dimensional emergency mapping services and improving the integration with disaster emergency response plans.

关键词

Keywords

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