2. 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室, 广东 深圳 518034
2. Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation, Ministry of Natural Resources, Shenzhen 518034, China
认知是人脑在进行知识应用或信息加工的基本心理过程,包括感觉、知觉、记忆、思维、想象和语言等步骤[1]。空间认知是指在地理环境中获取、表达、使用空间信息,并在此基础上进行分析和决策的过程[2],研究对象包含地理空间参照、空间知识表达以及人类与空间相关的行为,如地图阅读、目的地路径寻找、场景认知与记忆等,可用于指导地图设计、完善地图导航的使用感受,以及帮助地理教学和相关职业训练。空间一词不仅包含室内空间或抽象的欧式空间,而是涵盖一切人类参与活动的空间[3]。心理学上按照知觉方式不同将空间划分为身边、街景、环境和地理空间四种尺度[4],对宏观的地球可进行空间感知和认知,监测时空位置,提升用户现场感知[7-8]。其中,从范围来看,地理空间范围最大,不能通过具身感知的方式,必须通过符号化表达的方式(如地图、三维场景等),将地理空间缩减成可以体验或感知的表达进行感知[5-6]。早在1995年美国国家地理信息与分析中心就将地理空间认知模型研究视作地理信息科学的三大战略领域之一。在地理空间中的认知推理过程可表现为定性和定量两种模式:定性推理是根据地理实体之间的空间关系进行相对定位,涉及方向和距离因素[5-6];定量推理则以几何坐标的方法进行绝对定位[9],被试者会在定位过程中建立坐标空间实现参考。
眼动试验可以作为一种直观地提取球观思维和决策过程的方法,最初被用于指导传统地图设计、提高视觉设计效果。随着眼动试验与地图学更加紧密的结合,利用视线移动的轨迹可以提取寻找目的地时的路线和方法(包含着兴趣区、影响元素以及搜索策略信息)。通过记录被试者在观看图形或阅读文字过程中眼睛观看的位置和眼球运动的形式,发现其注意力和兴趣所在,并进一步分析读图时的思维过程[10]。利用眼动试验的参数(包括注视、眼跳和追随运动等),可以记录被试者在阅读地图时的视线轨迹、感兴趣区域等,常用于分析视觉认知规律及大脑思维过程,为地图认知研究提供了新思路[11-14],并指导二维地图的设计[15-16]。通过眼动试验测试二维地图与三维场景可视化的认知差异,发现被试者在二维地图下可以更快、更有效地理解和认识地图[17]。三维环境下被试者会因为信息过载以及视线阻碍而降低信息获取能力[18],但是眼动试验可分析虚拟地理环境下的地理认知,有效地支持地理知识工程的构建[19]。三维空间认知和寻路紧密相关,并因性别、空间能力差别不同而不同[20-21]。
谷歌地球(Google Earth)提供了探寻人们球观分析的基本工具,不仅可以用于浏览分析全球地理位置、地形地貌,还可以凭借其本身与真实世界非常相似的三维球体图像形式的特点,作为三维地理空间认知能力的测试平台[19],如利用Google Earth进行在线地图定位和地点命名的测试,研究地理位置认知能力,弥补了使用传统二维纸质地图填图法研究地理位置认知能力的不足[22]。利用Google Earth设计试验任务,通过目的地定位、sketch map绘制、心理旋转与抽象推理能力测试等方式,可以辨析读者认知能力的个体差异与在Google Earth上进行目的地搜索表现方式的关系[23]。传统电子地图甚至是地球仪具有固定的方位,造成思维定式和认知错误,但Google Earth没有固定轴线,地理意义上的南北极会随着被试者的使用随时变化,被试者必须对环境加以判断才能确定自己的位置并进行目的地搜索。
本文通过对被试者在使用Google Earth时的操作过程,用眼动仪记录被试者在使用Google Earth时的眼动轨迹。通过轨迹及视点数据结合分析球体认知过程,试图揭示具有一定地理素养的被试者,在数字模拟地球的环境下,对地球上国家或区域进行定向、定位和寻径的空间推理过程,获得他们基于地球球体的空间观(简称球观),从而推演出被试者的球观认知特征及构建方式,分析和总结人群的球观认知和影响球观的因素。
1 研究对象与方法 1.1 试验环境及被试者试验环境选择Google Earth软件模拟的地球球体宏观场景,没有固定轴和北向限制,去除软件中的导航、方向罗盘等附件,被试者可完全自由的通过漫游、缩放、旋转等操作来浏览地球。
使用Tobii Pro Glasses 2眼动仪捕捉被试者的视觉行为数据,包括在Google Earth地球球体上完成目标寻找任务时被试者的感兴趣区域、注视轨迹、路径构建和地球球体的旋转方式等。眼动仪采样频率为50 Hz,Google Earth软件在笔记本电脑显示屏上显示。同时,设计调查问卷收集被试者的姓名、年龄、性别、国籍、专业、地理素养以及先验知识等材料,并在每一条目的地寻找任务结束时询问并记录被试者试验过程的回溯描述。试验要求被试者具有一定的地理素养背景,对地球的两极、七大洲四大洋具有基本的概念。因而选择来自地理信息或土地管理专业的本科生,共30名(男14,女16),年龄在20—24岁之间,都是中国学生,了解过中国版的横版世界地图。被试者具有一致的年龄和知识背景,便于分析此类被试者的共同特征。本次试验中不考虑如性别因素等个体差异导致的不同影响。被试者的视力正常,佩戴眼动设备可以正常操作软件,均为第一次参与此试验。其中,眼动数据采样率达到使用需求的有24个样本。本文重在定性分析和描述,在后续的处理过程中弱化单纯的眼动数据处理和分析。
1.2 试验设计及过程地球球观环境的球面定向与定位、可旋转不同于一般地理场景的局部认知,有着全新的第三者阅读地球场景的认知环境。本文针对球观研究中的两个核心问题——定位和方向判断,试验任务被设计为两个部分:在球体上搜索不同的目标地,用以测试球观中的位置及相对位置的定位和过程;对南极、北极的搜索,用于测试球观中的方向认知。因此搜索任务形式上一共分为两步,从初始位置到目标地,再由目标地到南极或北极附近。
考虑到地球上球体的定位和陆海分布以及海洋、大陆参考特征,将初始位置设定为3类:①四面环海的群岛,这一类目的地特点是在地图上都不与陆地直接相连(如亚速尔群岛),识图者需要建立自我中心的定位和方向判断;②一侧临海、与某个大陆相连的陆地,这一类目的地可以让被试者借助陆地和海洋的形状和被试者的已有的心象进行定位(心象中的球观到Google Earth上是有一个映射和匹配过程的,这个过程不在本文的探讨范围内),包括大洲陆地区及被试者熟悉的国家等,这是为了对比判断熟悉的位置是否比陌生环境更易于找到方向。同时,对于被试者熟悉的国家,会在试验时将其国家地图进行倒置,如将中国地图由传统的“上北下南”进行倒置,即南半球在上北半球在下部。在这种情况下,根据被试者的在地球上的眼动轨迹,判断“南”、“北”方向敏感度对被试者地球球观认知的影响。兼顾到全球的范围,将目标地的选取分别位于南半球、北半球和不同的大洲,南极以南极洲作为目的地,北极以格陵兰岛作为目的地。这样安排的目的是为了探究被试者球观模式下选择相对定位时如何构建瞬时参考系。将初始位置和目标地进行组合搭配,一共设计5组测试路径,如图 1所示。同时在目标地设计时考虑到搜寻路径体现出的球形特征认知,如由法国出发搜索美国时,在球体上的最短路径与传统二维平面地图的最短路径并不相同。
试验开始前,被试者首先填写调查问卷并穿戴眼动设备,有30 s的时间自由使用和浏览Google Earth软件,目的是使得被试者熟练Google Earth的操作,避免后期因试验环境的不熟悉造成的记录误差。测试开始前,由工作人员先将Google Earth视图设置到初始地点,然后告知被试者需要寻找的目标地点,被试者开始在地球模型上进行自由的放缩、移动操作,以找到目标国家或地区。因本文试验研究宏观的球体认知,所以不考虑尺度对测试结果的影响,测试中目标区域不具备明确的确定性,找到目标地以被试者在球体上视点核实并落到目标区域(试验中点击区域)即可。这也是球观模式下对区域定位的一种模糊性。无须具体到城市或某个国内的位置,整个过程会被眼动仪记录其视觉搜寻过程和球体操作行为。当被试者结束试验后,询问他在搜寻目的地过程中的感受和想法,以便对眼动数据进行合理的背景补充,包括被试者的地理知识、对球体的操作习惯等。
2 结果分析 2.1 任务A试验结果分析Google Earth软件中无方向罗盘和任何导航辅助,被试者开始试验时只被告知屏幕中心所在区域,因此需要借助当前视图中的陆地与海洋来进行自定位,才能开始下一步的目的地寻找。被试者的起始动作是缩小区域,以便对地球球体全局进行浏览作位置判断。由于亚速尔群岛在海洋中,无相对参考的对象,被试者首先缩小地球,然后再以其为中心在周边搜索大陆形状进行判断。视点热力图如图 2(a)所示,由图中注视点关注度最高的区域可知,从陌生海域出发时,被试者选择以陆地(本例中是非洲大陆和欧洲大陆)作为参考目标来确定方向和位置,同时辅助格陵兰岛和北美洲进行相对位置的判断(图 2(b))。在确定亚速尔群岛和非洲的位置关系形成对球体的定位后,被试者以澳大利亚作为目标,根据亚、欧、非大陆确定向东南方向(图 2(b)中右下角方向)寻找,在球体上的操作行为体现为由右向左转动地球。由热力图可以观察出,本阶段中被试者视点较为集中,分散较少,较快地形成基本的参考框架。
1注:①本测试场景中是动态变化的,被试者的眼动数据是在动态环境中产生的,每帧视图都有对应的视点图。本文只能截取某个关键帧视图为底图,并集成被试者在该视图范围内的动态视点序列制作成图,换言之,该图不是被试者在当前视图下的视点集合,而是以当前地球上区域为中心的多个动态场景中的视点集合。
② 本文是客观描述被试者的搜寻过程,是反向推理描述,测试者对描述过程中的有关知识可能不具备或者潜在具有的(如过程中的国家名称等)。
在从澳大利亚出发寻找格陵兰岛过程中,被试者从澳大利亚出发,视线移动轨迹基本上以北方向为路径,且视点分散较少(图 3)。这说明被试者脑海中具有较强的地理知识,快速产生澳大利亚(位于南半球)与格陵兰岛(北极)的相对方向判定,形成球体上“南”与“北”的认知。由轨迹图也可以清晰地看出,相比于图 2中亚速尔群岛通过与大陆架相对位置和参考来定位而言,方向的判定更加直接。
随着球体转动视场到亚洲,由于被试者全部来自于中国,对于中国在球体的熟悉度使得其以中国和周边地区空间位置和方向来判断。由被试者的视线轨迹图可以看到在中国进行了一定程度的调整,参照中国的北方向继续向上移动,借助于白令海峡(图 4(b)中热点顺序5)判断北冰洋,进一步搜索对面的目标(图 4(b)中热点顺序8和9)来找到格陵兰岛。
2.2 任务B试验结果分析
任务B是从南非出发寻找加拿大。由于初始南非的两侧都是海洋,缩小后被试者试图定位初始点在地球上的位置(如图 5(a)),由视点热力图分布可以得知,被试者对海洋的敏感程度与关注度远远小于对陆地的关注度。当可视界面上以海洋为主时,被试者视点较为集中的聚集在附近陆地上,并且会转动球体寻找更大面积的陆地,与心象已有的球体定位来进行匹配。在确定南非的球体位置后,被试者由南非出发依据非洲与北美的相对位置,借助南美洲的相对位置定位(图 5(b)中视点序列3、4、5),向图中左上方方向转动球体。其视线轨迹图如图 5(b)所示,由视线次序可以体现出被试者先进行相对定位,后根据大洲形状判断出南美洲方位,并明确向左上方继续寻找加拿大的状态。这也说明被试者心象认知中有个球体上南北美洲与南非分布在大西洋两侧的认识,并且能快速地实施向左旋转地球,不受一般的向右旋转操作习惯的影响。
由加拿大向南极洲的寻找过程,在球体上实际是一个由“北”向“南”的路径。受任务A测试和学习过程的影响,被试者定位南、北相对位置时,先观察格陵兰岛(即“北”的定位)(图 6(a)),再逐渐向“南”的方向递进,视点序列图如图 6(b)所示。
2.3 任务C试验结果分析
任务C初始地点位于夏威夷群岛,第1个目标地点是爱尔兰。初始视图的海拔高度为1163 km。由于夏威夷群岛几乎位于太平洋中心且完全被海洋包围,被试者无法获得其在球体上定位的任何信息,被试者的首要操作行为是缩小视图。由图 7中热力图可知,被试者主要观察区域为图 7中左侧的亚洲与北美洲陆地,对海洋的观察度和参照度则较小,而且此时姿态处于北极不在正上方或右上方的“非常态”。
被试者在识别出了亚洲陆地的位置,在球体上的操作行为体现为向右转动,通过亚洲、非洲与欧洲的相对位置判断,以亚洲为过渡(图 8),判定亚欧非大陆的交界处,确定欧洲以及目的地爱尔兰的位置。
接下来的任务是由爱尔兰出发寻找美国,这一路径选择能够体现出不同被试者地球球观的认知方式。受到传统横向的二维世界地图影响,被试者多会选择由欧洲经过亚洲,跨过太平洋到达北美洲。
其中两位被试者由爱尔兰出发,借助非洲、北冰洋、格陵兰岛,匹配自我心象中球体上的位置,对球体进行旋转,直接跨过格陵兰岛和北冰洋,找到北美洲,并确定了美国所在位置(图 9)。这是一条球体上的最短路线,反映了被试者有极强的球体上国家区域定位和球体大圆航线的认识。
紧接着的任务是继续由美国找到法国。这一设计的目的是检验被试者能否在类似路径的认知和学习过程中找到一条更优路线。10位被试者使用类似从爱尔兰到美国的路线,从美国横过太平洋经亚洲到欧洲的近乎同纬度搜寻路线;14位被试者均在这一寻找模式中产生自我学习过程,从而在由北美洲回到欧洲的过程里选择一条最短路径。这些被试者由美国出发时,借助北冰洋完成相对定位,跨过北冰洋与格陵兰岛,再由格陵兰岛与欧洲跨海关系搜寻欧洲,找到目的地法国(图 10)。对比图 10与图 9往返两组的视点轨迹和被试者数量发现,当对被试者球体认知较为完善时,会选择球体上的最短路径。
2.4 任务D试验结果分析
任务D的起始点仍然在夏威夷群岛,第1个目的地为埃及,位于非洲大陆。被试者仍然通过亚洲大陆确定相对位置,目标较为明确,视点集中不分散,体现在球体上的操作行为是向右旋转地球,通过亚洲大陆沿海形状判定和过渡(图 11),直至找到非洲,并在亚洲、非洲交界处利用多个区域位置(如亚丁湾处、阿曼湾处、沙特阿拉伯、埃及等)的交叉判定,确定埃及的位置(图 12)。
任务接着需从埃及找到格陵兰岛,这是测试从北半球到北极的路径寻找。埃及全境都位于赤道线以上,因此寻找北是一个“单向”路径,被试者明确“北为上”这个概念,只需要通过相对位置来矫正北的具体位置。被试者根据葡萄牙、西班牙、突尼斯等欧洲与非洲国家(图 13),矫正格陵兰岛的方向应该在当前视图的右上方,从而完成对目的地的寻找。
2.5 任务E试验结果分析
任务E的起始地为被试者国籍国家(本试验中参与的被试者一律为中国国籍,所以起始地为中国),目的地为巴西,即南半球国家。为了测试熟悉地区的南北方向转换是否会对被试者造成影响,起始状态的地球为“上南下北”。在试验中,16位被试者将中国地图先转为“上北下南”的状态,其余6位被试者没有受到地图倒置的影响,而是根据中国台湾、菲律宾群岛、南亚等地区和国家的相对位置确定了南的方向(图 14)。由亚洲向南找到澳大利亚,澳大利亚作为由北半球向南北求过渡的中间位置,由澳大利亚、新西兰进一步作为相对位置参考,向右旋转地球,借助南极洲的参考定位,在南美洲找到巴西。
任务接着由巴西找到格陵兰岛,是由南半球向北极的方向确定及寻找。被试者受任务A的训练和学习,以及本任务过程中借助了澳大利亚的位置参考,快速地向上转动地球确定北美洲的位置,并在北美洲正上方确定了最终目的地格陵兰岛的位置。
3 讨论 3.1 人对球观中的相对位置的认识相对位置判定需要借助地球球面上标志性的参考目标,大体上分为两类:宏观的大陆架、大洲、海洋以及微观的具体国家、岛屿等。此处的宏观与微观是相对地球球体为整体而言的尺度。试验中出发地设置为局部的放大视图,相对于地球整体面积而言属于局部的观察点,所以被试者的第一个行为动作是缩小视角。被试者会选择根据附近大陆架形状、海洋进行相对位置以及自我心象位置的判定。在试验中,对大陆的敏感性远高于海洋。可能原因是受到对各大陆架或大洲陆地“形状”的熟悉度,而海洋的认知过程由于尺度较大,难以分辨形状。
球体上相对位置关系的模式非常多样,如受到常规平面世界地图及国籍的影响,中国居民会对亚洲和东南亚较为熟悉,对澳大利亚的判定则是在亚洲的“右下方”,隔着印度尼西亚。被试者熟悉的国家、洲等也会造成影响,一个在国外有过一定生活经历的人会在脑海中形成以该国家、大洲或临近海域为中心的相对位置参考。先验知识或地理背景也是影响因素之一。有较为完善的地理知识的人,对于大洲大洋之间的分布有基本的了解,而另一部分地理素养相对较差的人,则只能基于已有的认识或熟悉的国家进行位置判断。
在这个过程中,不同的人会体现出不同的空间定位方法,这些行为背后体现出他们在脑海里将对地球的认知碎片拼成一个球体的思维过程,也就是球观的一部分。
3.2 球观中的自我定向被试者在可自由操作Google Earth上进行方向判定时,是一种以心象地图“自我为中心”的方向确定。在判断相对被试者主观视角的“南”与“北”时,通常会先寻找传统意义上的“南极”和“北极”。在地球球体上最为直观的参照目标分别是格陵兰岛、白领海峡、俄罗斯北部、澳大利亚南部、南极洲等,当这些区域在被试者视线范围内时,帮助其相对参考的位置定位。
而当被试者处于其他环境下无法直接判断,则以当前视图为基础,通常有两种判断模式。①传统的“上北下南”定位模式,被试者以主观视角为中心,结合当前所处国家(或陆地),根据先验知识,判断出大致的“北”所在方位。试验中,寻找南北极时,被试者的初始行为都是寻找“北”方向。②丢失方向感或当前所处区域非被试者先验知识中熟悉的地点,无法根据已有经验判断大致南北方向,被试者会通过找到熟悉的国家、岛屿等进行重新定位后,再搜索目的地方向。此行为的表现为被试者会突然偏离对目标的搜索方向,转而寻找一个与目的地无关的参照物,并转动球体,直到满足以被试者为中心的“上北下南”的视觉状态为止。
球观模式下方位意味着一种可以纠偏的存在,即在空间中迷失时可以依靠相对参考定位重新找回自己的位置。地理上定义的南极和北极是确定方向的依据,所以当地球本身可以无轴向转动时,方向就不再是固定的参考系,需要随着球体转动实时重新定位。
4 总结以地球球体为对象的空间感知,是一种大尺度下的地理空间认知情景,对空中飞行、太空观测等具有重要意义。本文探索地球球观模式下球体上的定位参考和定向过程,通过设置地球上不同起始点位置的视觉搜寻和浏览过程试验,获取了其眼动数据和操作行为数据,测试人们在球观模式下对国家或区域的定位、搜索和对数字地球的操作。通过视点数据和视线轨迹制作成热力图和轨迹图,并结合对被试者的背景调查和事后访谈,揭示了Google Earth球体环境下,不同于平面地图中的定向(如上下左右与东南西北的关系)和地球仪的左右旋转,被试者三维球体的方向参考框架是即时改变的,被试者需要根据自身的心象空间参考来构建外部参考框架,并及时的判断当前地球的姿态和地球上区域的定位,尤其是大陆架形状中特殊区域和形状(如白令海峡、马六甲海峡、非洲的凹陷特征),在定位、搜索过程中起着关键作用,并通过访谈的文字记录复核校验眼动试验时的认知过程。
[1] |
彭聃龄. 普通心理学[M]. 2版. 北京: 北京师范大学出版社, 2001. PENG Danling. General psychology[M]. 2nd ed. Beijing: Beijing Normal University Publishing House, 2001. |
[2] |
DRUMMOND J. Spatial cognition: geographic environments[J]. Urban Studies, 1999, 36(2): 413. |
[3] |
高俊, 龚建华, 鲁学军, 等. 地理信息科学的空间认知研究(专栏引言)[J]. 遥感学报, 2008, 12(2): 338. GAO Jun, GONG Jianhua, LU Xuejun, et al. Research on spatial cognition of geographic information science[J]. Journal of Remote Sensing, 2008, 12(2): 338. |
[4] |
TVERSKY B. Cognitive maps, cognitive collages, and spatial mental models[M]//FRANK A U, CAMPARI I. Spatial Information Theory: a Theoretical Basis for GIS. COSIT 1993. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer, 1993: 14-24.
|
[5] |
COHN A G, HAZARIKA S M. Qualitative spatial representation and reasoning: an overview[J]. Fundamenta Informaticae, 2001, 46(1-2): 1-29. |
[6] |
VIEU L. Spatial representation and reasoning in artificial intelligence[M]//STOCK O. Spatial and Temporal Reasoning. Dordrecht: Springer, 1997: 5-41.
|
[7] |
李德仁. 脑认知与空间认知——论空间大数据与人工智能的集成[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2018, 43(12): 1761-1767. LI Deren. Brain cognition and spatial cognition: on integration of geo-spatial big data and artificial intelligence[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(12): 1761-1767. |
[8] |
刘经南, 郭文飞, 郭迟, 等. 智能时代泛在测绘的再思考[J]. 测绘学报, 2020, 49(4): 403-414. LIU Jingnan, GUO Wenfei, GUO Chi, et al. Rethinking ubiquitous mapping in the intelligent age[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2020, 49(4): 403-414. DOI:10.11947/j.AGCS.2020.20190539 |
[9] |
王晓明, 刘瑜, 张晶. 地理空间认知综述[J]. 地理与地理信息科学, 2005, 21(6): 1-10. WANG Xiaoming, LIU Yu, ZHANG Jing. Geo-spatial cognition: an overview[J]. Geography and Geo-Information Science, 2005, 21(6): 1-10. DOI:10.3969/j.issn.1672-0504.2005.06.001 |
[10] |
吴增红, 陈毓芬. 地图学认知实验方法研究[J]. 测绘科学, 2010, 35(1): 53-55. WU Zenghong, CHEN Yufen. The research on cartography cognition experimental methods[J]. Science of Surveying and Mapping, 2010, 35(1): 53-55. |
[11] |
OOMS K, DE MAEYER P, FACK V. Study of the attentive behavior of novice and expert map users using eye tracking[J]. Cartography and Geographic Information Science, 2014, 41(1): 37-54. DOI:10.1080/15230406.2013.860255 |
[12] |
DONG Weihua, ZHENG Liangyu, LIU Bing, et al. Using eye tracking to explore differences in map-based spatial ability between geographers and non-geographers[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(9): 337. DOI:10.3390/ijgi7090337 |
[13] |
徐洁. 心理实验室中眼动仪的原理与应用[J]. 实验室科学, 2009(3): 162-163. XU Jie. Theory and application of eye trackers in psychological laboratory[J]. Laboratory Science, 2009(3): 162-163. DOI:10.3969/j.issn.1672-4305.2009.03.060 |
[14] |
李晓娟. 眼动方法在心理学研究中的现状及其趋势[J]. 山西大同大学学报(自然科学版), 2007, 23(2): 69-71, 75. LI Xiaojuan. Current status and trends in the analysis of eye movements in psychological research[J]. Journal of Shanxi Datong University (Natural Science), 2007, 23(2): 69-71, 75. DOI:10.3969/j.issn.1674-0874.2007.02.023 |
[15] |
BURIAN J, POPELKA S, BEITLOVA M. Evaluation of the cartographical quality of urban plans by eye-tracking[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(5): 192. DOI:10.3390/ijgi7050192 |
[16] |
郑束蕾, 陈毓芬, 杨春雷, 等. 地图个性化认知适合度的眼动试验评估[J]. 测绘学报, 2015, 44(S1): 27-35. ZHENG Shulei, CHEN Yufen, YANG Chunlei, et al. Quantitative evaluation of personalized cognition suitability on maps by eye movement experiment[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015, 44(S1): 27-35. DOI:10.11947/j.AGCS.2015.F055 |
[17] |
DONG Weihua, LIAO Hua. Eye tracking to explore the impacts of photorealistic 3D representations in pedstrian navigation performance[J]. ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2016, XLI-B2: 641-645. DOI:10.5194/isprs-archives-XLI-B2-641-2016 |
[18] |
LIAO Hua, DONG Weihua, PENG Chen, et al. Exploring differences of visual attention in pedestrian navigation when using 2D maps and 3D geo-browsers[J]. Cartography and Geographic Information Science, 2016, 44(6): 474-490. |
[19] |
张帆, 胡明远, 林珲. 大数据背景下的虚拟地理认知实验方法[J]. 测绘学报, 2018, 47(8): 1043-1050. ZHANG Fan, HU Mingyuan, LIN Hui. Virtual geographic cognition experiment in big data era[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2018, 47(8): 1043-1050. DOI:10.11947/j.AGCS.2018.20180103 |
[20] |
应申, 庄园, 黄丽娜, 等. 性别和认知差异对三维空间寻路结果的影响[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2020, 45(3): 317-324. YING Shen, ZHUANG Yuan, HUANG Lina, et al. Impact of gender, cognitive differences in 3D scenes on wayfinding[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(3): 317-324. |
[21] |
方浩, 宋章通, 杨流, 等. VR移动城市导航地图设计中的空间认知要素[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2019, 44(8): 1124-1130. FANG Hao, SONG Zhangtong, YANG Liu, et al. Spatial cognitive elements of VR mobile city navigation map[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(8): 1124-1130. |
[22] |
王喜凤, 朱良峰. 基于Google Earth的地理位置认知能力在线测试方法[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2015(4): 144-153. WANG Xifeng, ZHU Liangfeng. Online testing of geographic location recognition using Google Earth[J]. Journal of East China Normal University (Natural Science), 2015(4): 144-153. DOI:10.3969/j.issn.1000-5641.2015.04.015 |
[23] |
LEI Peilan, KAO G Y M, LIN S S J, et al. Impacts of geographical knowledge, spatial ability and environmental cognition on image searches supported by GIS software[J]. Computers in Human Behavior, 2009, 25(6): 1270-1279. DOI:10.1016/j.chb.2009.05.003 |