空间数据的预测是地理信息科学 (GIS) 和数据科学领域的重要任务，旨在根据历史空间数据和空间关系推断未来空间现象或缺失值。传统的统计方法（如克里金插值、地理加权回归）在处理大规模、高维度和复杂非线性空间数据时面临挑战。深度学习 (DL) 凭借其强大的特征学习和模式识别能力，为空间数据预测带来了革命性的突破。
1. 栅格数据预测与补全
深度学习在遥感影像、环境监测数据等栅格数据预测中表现出色。
影像超分辨率与去噪： 利用卷积神经网络 (CNN) 将低分辨率遥感影像提升至高分辨率，或去除影像噪声，从而提高空间数据的精度。这通常通过训练生成对抗网络 (GAN) 来实现，其中生成器学习生成高分辨率影像，判别器则区分真实与生成的影像。
缺失影像补全： 当遥感影像存在云层遮挡、传感器故障导致的缺失区域时，深度学习模型可以基于周围有效数据和时空信息，智能地补全缺失像素值，保证空间数据的完整性。
时间序列预测： 对于多时相遥感影像或环境监测栅格数据，利用循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 或Transformer等模型，预测未来某个时间点的地表温度、植被指数或空气质量分布。
2. 矢量数据预测与轨迹推断
深度学习在预测地理实体的变化和移动方面具有独特优势。
城市交通流量预测： 结合城市路网结构（可转换为图结构）、历史交通流量 特殊数据库 数据和实时传感器数据，利用图神经网络 (GNN)、时空图卷积网络 (ST-GCN) 等模型，预测未来短时或长时的道路拥堵状况。
ST-GCN能够同时捕捉空间依赖性和时间依赖性，适用于复杂的交通网络。
移动对象轨迹预测： 基于历史轨迹数据（如车辆、行人、动物），利用序列模型（如 LSTM、Transformer）预测未来一段时间内移动对象的路径。这对于自动驾驶、物流追踪和公共安全至关重要。
城市扩张与土地利用变化预测： 综合社会经济数据、自然地理数据和历史土地利用模式，利用深度学习模型预测未来城市空间扩张的方向和强度，以及不同土地利用类型的变化。
3. 空间预测的挑战与趋势
尽管深度学习在空间数据预测中展现巨大潜力，但仍面临挑战并呈现新的趋势。
数据需求： 深度学习模型需要大量的标注空间数据进行训练，而高质量的地理空间数据获取成本高昂。
模型解释性： 深度学习模型的“黑箱”特性使得其预测结果的解释性较差，难以理解模型为何做出特定预测。
空间依赖性建模： 如何在深度学习模型中更好地融入地理学特有的空间自相关和空间异质性等概念，是持续研究的方向。图神经网络是解决这一问题的有力工具。
多模态数据融合： 结合遥感影像、矢量地图、文本数据、社交媒体数据等多种空间数据类型，构建更强大的深度学习模型进行多模态预测。
边缘计算与实时预测： 在物联网 (IoT) 场景下，将部分深度学习模型部署到边缘设备进行实时预测，减少数据传输和延迟。
深度学习正深刻改变空间数据预测的范式，推动地理信息科学向更智能、更精准的方向发展。