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拉普拉斯特征映射的时空数据划分方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的时空数据划分方法造成地理对象时空关系的割裂、时空信息维护困难等问题,该文提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)的时空划分方法。选取空间位置、时间、属性及空间拓扑关系邻近性等主要时空描述信息作为表达时空关系邻近性的因素,分析各因素对时空查询的影响程度,采用多因素结合方法构建无向邻域图并建立Laplacian矩阵,通过对矩阵特征分解将时空信息映射至二维谱空间,并在此基础上进行时空数据的划分。实验结果表明,该方法能够较好地保持地理对象时空关系的完整性,能够获取数据在低维流形空间中的结构特征,使得时空信息的组织和管理变得更加容易。 相似文献
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遥感反演与模型模拟是获取全球土壤湿度数据的两种基本手段,遥感反演可以获得相对较高的空间分辨率,但往往存在时空缝隙;陆面模型能够模拟土壤湿度的时空连续演进,但空间分辨率往往较粗。为此,集成二者的互补优势,提出一种融合微波遥感与模型模拟的全球无缝土壤湿度数据生成方法。具体地,针对SMAP(soil moisture active passive)卫星9 km土壤湿度数据的空缺区域,引入GLDAS Noah 0.25°的模型同化数据,建立二者之间的时空融合模型,通过对模型数据的降尺度实现对遥感数据的填补,进一步基于泊松方程方法进行残差校正,进而生成高精度的9 km日尺度土壤湿度无缝数据。实验结果证明,该方法可以有效结合遥感观测的空间分辨率优势与模型模拟的时空连续优势,提供时空无缝全球土壤湿度数据,更好地满足全球尺度水循环监测与水资源管理的需求。 相似文献
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时空数据插值是时空数据分析的一项基础性任务,其核心问题在于建模时空自相关结构。当时空数据非平稳、分布稀疏时,现有方法难以准确建模时空自相关结构,直接影响了插值的精度与可靠性。本文基于空间域复合变量理论,采用几何学与统计学相结合的策略对时空自相关结构进行建模,提出了一种基于杨赤中滤波的时空数据插值方法。该方法首先耦合杨赤中滤波与时空积和模型,建立定量描述时空自相关结构的时空基本变化函数;然后,基于时空基本变化函数,构建满足最优线性无偏估计准则的时空数据插值模型。采用模拟数据、2000—2009年我国大陆区域年平均气温与2014年5月—2015年4月北京市日均PM2.5浓度时空数据集进行试验验证,结果表明:本文方法的时空插值精度明显优于当前的3种代表性时空插值方法,且不需要时空平稳性假设,可以更好地适应分布稀疏的时空数据集。 相似文献
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针对二维欧氏空间内的移动区域对象在时空关系变化建模中存在的问题,该文提出了一种时空关系变化序列模型,并建立了时空关系变化概念邻域图。采取基于时间片的时空数据模型,通过分析移动区域间随时间变化的拓扑、距离和方位关系,解决时空关系变化的集成建模问题。该方法能有效刻画移动区域的动态时空特征。 相似文献
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随着人类研究领域的扩展,传统GIS的地理表征形式已经不能满足需求,本文在对比传统GIS的基础上分析了全空间信息系统概念的扩展,探讨了对象在描述全空间下的时空观,在此基础上总结了对象的多重多元时空特征和多重时空基准的特性,并使用多元组的方式对对象的时空参照进行了描述。最后就时空参照在多粒度时空对象建模的作用进行了论述,为全空间信息系统的数据模型设计奠定了一定基础。 相似文献