地理信息时态不确定性的语义与计算

对地理信息时态不确定的概念认知与符号计算方面作了初步探讨，认为地理信息时态不确定性的本体在于动态地理现象的内在复杂性、机器计算能力和人认知限度的多层次不一致性，解释了时间空间不确定性-运动不确定性-动力不确定性的整体时空不确定性语义，选择设计了地理信息时间位置精度指标、不确定当前值的渐进语义模拟、地图过时性和空间数据库现势挂计算模型。     

位置不确定性与属性不确定性的场模型

不确定性是自地理信息系统发展与应用以来一个引起关注的课题。位置不确定性与属性不确定常常不加区分地被看作是可以单个讨论的问题。本文将借助场的概念和模型使二者得以统一的描述和分析;对于明确定义的离散目标,二者虽然可分别讨论,但却在数学上有着联合的基础;对于非明确定义的地理现象,二者以连续体的形式而存在,位置不确定性可以作为属性不确定性的空间映射而提取出来。     

时空数据质量与模型

时空数据不确定性与数据质量是地理信息科学的基础理论之一,也是GIS应用发展的重要问题。本文作为ISPRS2008大会专题“时空数据质量与模型”导读,从空间实体的位置不确定性、数字高程模型的位置不确定性、遥感数据的不确定性、属性数据的不确定性与质量控制、空间分析与操作的不确定性传播和空间数据采集的不确定性与处理等方面,分析了时空数据不确定性与数据质量的最近发展。     

人口地理数据的不确定性及其对策研究

从第五次人口普查建立人口地理信息系统的实践出发 ,对人口地理数据的不确定性进行了归纳和总结。人口地理数据的不确定性主要包括空间地理数据的不确定性、人口数据的不确定性和系统对人口地理数据处理和分析时引入的不确定性。在对各种类型的不确定性进行分析的同时 ,针对数据的不确定性存在的客观事实 ,探讨了在建立和应用人口地理信息系统时应注意的问题、采取的措施和策略     

GIS图上地理区域空间不确定性的分析

区域是GIS空间分析的基本单元。它是环境科学、土壤科学等领域中广泛存在的一类地理实体。这类实体抽象概括为GIS中空间目标时不可避免地带有模糊性。利用模糊集这个强有力的数学工具，首先基于场模型提出了表达GIS中模糊区域目标的方法，分析了其空间不确定性。继而，建立了模糊区域的形态描述模式，即模糊区域边界、内部和外部，并指出了Cohn给出的定义中的不足。在此基础上，对Egenhofer提出的九元组进行了扩展，构建了适合于描述确定和模糊区域目标间拓扑空间关系的模型。     

基于Monte Carlo方法的不确定性地理现象可视化

应用Monte Carlo方法伪随机数模拟表达随机过程现象的数学方法，并结合粒子系统模型提出了一种地理现象空间分布不确定性特征的动画可视化方法。通过栅格单元的随机运动，从视觉上表达现象分布在空间定位、属性特征上的不确定性、模糊性，同时由Monte Carlo方法控制随机过程中现象分布的统计规律。     

边界约束最大p区域问题及其启发式算法

针对城市空间内的自动化分区,顾及空间域边界对于分区结果的约束效应,提出一种边界约束最大p区域问题。在最大化区域个数p前提下,针对单元与多个边界交叉产生的单元从属不确定性,设计一种顾及空间单元从属不确定度的单元差异性加权目标函数。并在满足阈值约束等最大p区域问题原有约束下,增加若干边界约束,保证形成的区域一般在某个边界之内,若需跨越多个边界,则需涵盖整个边界。针对该非确定性多项式难题设计并实现一种基于禁忌搜索的启发式算法,并在模拟数据和实际数据集上进行实验。实验结果表明,该方法可以使科研和实验人员能够将现实世界中的边界约束灵活地加入到分区问题的模型中,以对最大p区域问题的求解结果进行更为实际的控制。     

Python辅助下的坡度提取不确定性分析

以30 m空间分辨率的DEM为试验数据源,借助Python地理建模技术深入研究坡度提取的不确定性。以平均坡度来代表坡度的一般水平,将研究区划分为7种地貌类型,将30 m分辨率的DEM数据重采样成30~120 m分辨率的10组DEM数据,使用以Arc GIS平台和Python开发语言为基础的地理建模技术,定量分析平均坡度与DEM空间分辨率、区域地貌特征的关系,研究坡度提取的不确定性。结果表明:研究区内不同地貌区域提取的平均坡度都随DEM分辨率的减小而减小,衰减速率基本不变;其回归方程的常数项与所在地貌单元的沟壑密度呈二次函数变化特征;坡度提取的精度与DEM的分辨率呈正相关的关系;基于Python的地理建模技术有效地整合了坡度提取分析方法,极大地提高了分析效率;研究结果进一步验证了现有坡度提取方法的不确定性。     

基于地理特征语义单元的地理空间建模

基于地理特征的地理空间建模方式是为了解决传统分层模式存在一系列不足而提出的。本文在分析现有研究成果基础上,发展了基于地理特征语义单元的地理空间建模方式,它是完全建立在地理空间认知之上的,能够实现地理空间认知与表达的一致性,能够比较完备地保持地理空间的整体性、联系性和可认知性;并提出了3种特征语义对象用于承载特征语义单元在信息世界中的映射,通过实践证明:这3种特征语义对象能够实现任何复杂地理实体的对象化表达。     

基于空间信息网格的数字地图分幅(块)方法

针对传统地图分幅方法的缺陷,本文提出了一种既适合数字环境又充分考虑到地球空间的自然特征和社会属性特点的地图分幅新方法。它以不破坏地物和区域的完整性为划分原则,根据分辨率和区域内地理信息的数量决定图块大小,块内每个地理实体都有一个行政区划代码属性和标识码。这种数字地图分块方法将地理区按行政体系或自然区划划分为地理空间单元,对每个空间单元记录和存储各种基础地理要素,建立空间单元地理数据文件。这种地理空间的划分和空间数据的组织方法为空间索引提供了方便,更为空间统计提供了便利。它既是空间位置的划分方法,也是特定空间位置范围内自然、社会、经济属性的信息载体,同时也是适合时空坐标系变化的空间信息的一种新的表示方法,是为了更方便地在网格计算环境下实现对空间信息资源的整合、共享与利用。     

遥感数据时空尺度对地理要素时空变化分析的影响

地理要素的时空变化分析对于了解和掌握地表的规律性有着重要的作用。利用地面站点观测、实地调查等传统方式获取数据,对地理要素进行时空变化分析是最常用的方法。但该类方法往往表现的是"点尺度"观测,不能在大尺度情况下准确地反映地表的时空变化信息。遥感卫星能以一定的时间间隔获得空间连续的对地"面尺度"观测数据,然而其特定的空间和时间分辨率使其获取的地表信息仍十分有限。同时地表的空间异质性和个别地表短时间内的快速变化,使得利用遥感数据对地理要素进行时空变化分析时,时空变化分析结果会随观测尺度而发生改变。本文从空间尺度和时间尺度两方面综述遥感数据时空尺度对地理要素的时空变化分析产生的影响和原因,并针对这些问题总结了减小时空尺度对结果不确定性影响的现行方法。可以通过多源遥感协同观测和反演、尺度转换、空间建模等方法减小空间尺度引起的不确定性;通过联合多时相遥感数据的方法减小时间尺度引起的不确定性。在实际应用中,应根据所观测地理要素的实际情况,综合分析选择合适的方法。     

基于粗集的多粒度空间方向关系不确定性定量评价模型

针对确定性地理目标位置不确定性和方向系统划分粒度粗细产生的空间方向关系的不确定性问题,提出了锥形模型空间方向关系的粗集表达模型,然后定义了知识含量的测度(I(R_n))用于度量锥形模型粗集表达的方向分类能力,在近似精度和粗糙度中引入I(R_n)因子,构建了基于知识含量的近似精度和粗糙度,用于确定性地理目标位置不确定性及方向系统划分粒度引起的方向关系不确定性的定量评价。实验表明,基于知识含量的近似精度和粗糙度,是定量评价由于确定性地理目标位置不确定性及方向系统划分粒度引起的方向关系不确定性的理想指标。     

空间目标不确定性的表达方法及其在GIS中的应用分析

分析了地理空间目标不确定性的特征和产生机理，建立了空间目标不确定性的分类体系。在此基础上，从方法论的角度分别阐述了处理空间目标不确定性的数学方法，给出了各种数学方法的联系和区别。最后，通过一个实例验证了不同的表达方法可得到不同的结果。     

基于地理实体轮廓的点状地名融合和拓展研究

鉴于当前点状地名数据仅以点坐标形式记录其空间位置,缺乏空间范围的具体描述,造成多源地名匹配后,位置信息包含不确定性,不利于后期地名认证.本文在地名融合的基础上引入地理实体概念,使用含有地理实体轮廓的Wikimapia项目数据,作为地名数据的空间描述,拓展地名数据的位置信息.并以俄罗斯局部区域的村庄数据为例进行了实验,实验结果表明,融合后的地名数据具有较高的准确性、有效性,扩展了属性数据,有效解决了点状地名数据缺乏空间具体描述、位置信息不确定的问题,提高了数据的可用性,为后期地名认证打下基础.     

多尺度表达中线状要素的综合不确定性评价模型

在考虑节点化简的基础上建立了节点数据不确定性评价模型,基于曲线光滑模型建立了线元模型不确定性评价模型,在此基础上,根据不确定性传播律构建了由数据不确定性和模型不确定性合成的线状要素多尺度表达不确定性的综合评价模型。实验表明,综合不确定性指标值作为线状要素多尺度表达不确定性的量化指标是有效的。可将其用于计算线元不确定带的宽度,解决线状要素多尺度表达不确定性空间分析和推理问题;并用于线状要素多尺度表达的质量评价与控制。     

基于多级网格的地理国情信息表示

针对基于行政区划的地理国情信息表示方法不能有效地反映区域内部地理国情信息的空间分布特征,信息统计分析处理过程中空间范围不匹配等问题,文章提出一种基于多级网格的地理国情信息表示方法:采用多级网格为统计单元,形成以多级网格为基础的地理国情信息,通过专题图制作实现基于多级网格的地理国情信息表示。最后以天津市武清区地理国情普查数据为例,验证了该方法的有效性。     

类别制图及其误差建模的概念框架(英文稿)

尽管离散目标和连续场的误差建模已得到了发展, 名义场却存在实质性的和多半悬而未决的概念问题。致力于为确定信息和不确定特性整合出一个概念框架。这个概念模型是基于判别空间而构建的; 后者是由面状类别时空表象的特质或驱动过程定义的。这个模型通过加入特定类的平均结构( 其可进行基于判别变量的回归分析) 的方式, 奠定类别制图一致性的基础, 并且使基于尺度的误差建模变得更为简便易行。这种误差建模可以有效地仿效观测者在类别、边界位置、多边形个数和边界网络拓扑特性等方面的差异。通过基于模拟数据的实验, 与基于指示克里格的随机仿真结果相对比, 肯定判别空间模型在确定平均面状类别( 反映判别变量的平均响应) 以及空间不确定性( 实为空间自相关的残差在地理空间的镜像) 的复现性或可重复性。     

基于不确定性下的空间拓扑关系模型

论述了GIS中拓扑关系的重要性,论证了地理实体存在不确定性以及与确定性的相关问题,提出在不确定性下的一种统一的空间拓扑关系模型,概括了不确定性下的拓扑关系的研究进展.     

油田地理信息和勘探开发数据解析及标准化

建立油田公司地理信息数据库并创建空间数据模型,通常需要解决新老数据空间基准不一致和原始纸质、文本文件或其他格式数据与面向对象的数据模型格式不兼容两方面问题。以阿联酋地区的油气田为研究对象,分析确定了区域空间参考系统,对油田多源数据结构进行了分类、解析和归化,并对空间数据模型进行了分类总结,为建立油田地理信息数据库奠定了数据基础。     

时空变化分类与表达研究

为了解决空间数据库更新过程中地理对象时空变化类型不明晰的问题,利用语义、空间、时态和属性4个组件描述地理对象,并以地理对象集合、地理对象、对象组件以及对象组件属性4个具有层次关系的因子实现地理对象时空变化的分类与表达,通过分析确定了单一对象的17种变化类型、多个对象的4种变化类型,以及每种变化对应的数据库操作。最后,以一个实例说明空间数据变化类型的判定过程。