城市在经过快速发展之后会面临一系列城市问题,如热岛和城市蔓延等,只有更全面的认识和理解城市空间才能从根本上预防和解决这些问题。虽然现有研究希望能够从城市空间中发现具有规律性的空间知识并对特定应用需求进行了分析,但是所得到的空间分布图等分析结果属于非结构化信息,无法被计算机所读取,并且空间对象之间所蕴含的相互作用关系也难以被其他学科所共享。为辅助城市建设和城市治理,需要将反映城市空间的领域知识进行二次组织并发掘其中的规律,进一步使得空间信息变为容易被感知和理解的内容。为此本文提出城市空间模式的概念,并以二维的矢量数据为基础来表达的城市组成元素的关联关系。在地理信息科学领域,研究人员针对不同类型的空间数据提出许多方法去探索和分析城市空间知识。作为地理空间数据库中重要的组成部分,空间矢量数据拥有丰富的几何信息和空间位置信息,并成为城市空间研究的主要对象。尽管模式产生于人的视觉感知过程并具有一定的主观性,但是矢量空间数据所驱动的城市空间模式采用基于规则的方法能够减少基于个人意识而产生的不确定性。将不同的视角和不同尺度的研究结合可使得到空间模式具有相对统一的表达形式。本文从微观和宏观两个角度对城市空间模式的提取和分析进行研究。从微观角度,建筑物作为城市的重要组成元素,是人的主要活动场所和生活区域。在提取建筑物空间模式时应遵循选择符合制图目的的基本内容,保留或突出典型的地图要素。例如,在城市地区的地形图中,居民区的聚落结构被认为是典型的元素。从宏观角度,城市功能区作为城区的重要组成部分,是城市属性的主要体现。在分析功能区的空间模式时,首先要明确研究单元并考虑研究单元内社会功能存在的异质性。其次要量化功能区之间的相互作用关系。针对现有城市空间模式提取和表达方法的不足,本文提出一种自动提取城市空间模式并对其进行定量化和形式化表达的方法。主要工作如下:（1）从研究领域和研究对象两个方面讨论了城市空间模式研究的科学问题。总结各学科之间对模式的不同理解,在寻求最大共识的基础上,结合城市空间信息的特点提出了城市空间模式的定义。以空间认知理论为基础,归纳了支撑城市空间模式挖掘的数学模型。介绍了邻近关系,拓扑关系和方向关系等描述空间对象位置关系的主流方法。（2）依据格式塔心理学中“比较与判断”理论对视觉认知具有层次性的论断,并基于此提出一种基于多尺度特征的轮廓扩散方法来计算多边形的相似度。结合从整体到局部的视觉习惯,构建三种尺度的统计格网,将多边形的轮廓信息投影至统计格网中,达到轮廓信息与区域结构信息相融合的目的。利用统计单元邻近空间的上下文信息,借助卷积核对稀疏的上下文信息压缩并从中提取多级纹理特征张量。对比多边形的纹理特征张量之间的相关系数得到不同多边形的相似程度。（3）针对城市中建筑物地基线的形状特征和邻近关系,提出了高效的自组织聚群算法,主要思想是以迭代的手段将搜索中心邻近的相似多边形作为下一次搜索的中心,同时已被聚群的建筑将不再参与后续的聚群过程。本文定义建筑物聚群为可变面积单元（VAU）,以VAU为基础从中提取直线和格网两种模式。针对两种模式提出了三种空间形态指标以量化模式之间的差异。针对空间模式中蕴含的领域知识,采用本体将空间知识进行形式化表达,并构建真实场景的知识图谱为数据富集和知识挖掘做准备。（4）不同于微观尺度的建筑物空间模式,宏观尺度的社会功能区空间模式提取前需要先对功能区类型进行判断。根据VAU内不同社会功能的建筑空间形态特征,构建了5种基于VAU的空间度量。针对街区中社会功能混合的情况,结合本文提出的5种空间度量和现有空间度量设计了三种功能似然度模型。以街区的几何中心为节点,以三种社会功能为邻接边的属性,提出了两种相互关系量化方法:差异最小生成树（DMIST）和差异最大生成树（DMAST）。本文以城市中建筑物和功能区为例,探讨了微观和宏观两种空间尺度下空间模式的表达与提取方法。定量化表达的建筑物空间模式初步具备了空间中同一种模式的横向比较能力,而空间知识的形式化表达可以对实际场景进行知识图谱的构建,为下一步将提取得到的知识应用于城市问题的解决打下基础。功能区空间模式可以突破传统对城市空间结构的研究,将只能静态展示的土地利用推向可以动态变化的相互作用关系,通过相邻功能区相互的影响来引导和调整城市功能区的配置。以空间模式为基础可以切实将空间知识与其他学科和领域进行交叉,相关研究还有很大的发展空间。