自然语言与人们日常生活息息相关,灵活多变的自然语言描述中蕴含丰富的地理空间信息,空间关系作为空间信息中不可缺少的一部分,是人们认知地理空间的重要内容。自然语言具有模糊性、不确定性、灵活性等特点,空间关系具有复杂性、多样性等特点,两者组合起来大大增加了理解的难度。计算机所需的形式化语言是一种具有特定标准的符号系统,如何让计算机同人类一样智能识别并理解自然语言中的空间关系信息是地理信息科学研究的重要内容之一。本文以自然语言空间关系为切入点,以地理空间信息的“文-图”转换为目标,开展了模糊语义下的自然语言空间关系认知、描述、可视化表达研究。首先,在搜集、整理文献资料基础上,分析了该领域面临发展缓慢、研究有待进一步提高等问题,阐述“文-图”转换概念及过程,并根据自然语言空间关系描述的内在特性,将自然语言描述按照“模糊”程度的不同分为完全模糊描述、区间模糊描述和定量模糊描述三类。其次,针对环境熟悉程度不同的人群开展认知实验,研究得到人们对于空间关系认知的难易程度由低到高依次为距离关系、方向关系、拓扑关系,以此为基础分析人们在进行自然语言空间关系描述时的特点及内容,运用描述性统计分析方法划分模糊语义词汇类型,构建拓扑、方向、距离以及方向+距离关系的常用句法模式,为语义解析及形式化表达奠定基础;研究人们在将空间关系认知与描述转化为图形时的规律,定义几何特征指标,利用决策树算法获取定性距离形式化表达规则,并构建八方向关系模型,借助两种可视化表达方法——随机参数法和缓冲区法,实现对自然语言空间关系描述的模拟表达。最后,采用“用户层-服务层-数据层”三层架构,以南京师范大学仙林校区为例,设计并开发了原型系统,实现了模糊自然语言描述与点-线要素之间的“文-图”转换,验证了本文所提方法的有效性,为进一步开展地理空间信息的识别、推理、计算、与表达提供方法支持。