地理人工智能中位置编码的综述：方法与应用

以下是对论文 《A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications》 的大纲和摘要整理：

A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications

摘要（Summary）

本文系统综述了地理人工智能（GeoAI）中的位置编码（Location Encoding）技术，旨在解决如何将空间位置（如点、线、面）嵌入到机器学习友好的向量空间中的核心问题。作者首先明确定义了位置编码，并分析了其关键性质（如距离保持、方向感知）。随后，文章提出了一种分类框架，将现有方法分为单点编码（如离散化、正弦编码）和聚合编码（如基于核、图神经网络），并通过统一公式揭示其共性。进一步探讨了位置编码在折线、多边形、图和栅格数据中的应用潜力。最后，文章指出了未来研究方向，包括区域表示学习、时空编码和无监督预训练。本文为GeoAI领域提供了首个系统性位置编码综述，为后续研究奠定了理论基础。

关键词：位置编码、GeoAI、表示学习、空间显式机器学习