DEM网格尺寸对地形因子精度的影响分析

本文以四川省为研究区,基于SRTM数据和GDEM数据,选取5种不同网格尺寸提取坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率和地表粗糙度等地形因子,比较DEM网格尺寸变化对提取的地形因子计算结果的误差。研究表明,DEM网格尺寸的增大增加了DEM对地形信息的概括,提取的地形因子准确性降低;但是网格尺寸如果过小,会导致数据量快速增大,浪费大量时间和计算机资源。所以在生产实践中,应综合考虑多种因素选择适宜的网格尺寸。     

土地利用动态监测中的时空数据模型研究

针对传统GIS数据模型存在的问题,开展了基于特征的时空数据模型研究.结合我国土地利用动态监测,提出了一个新的时空数据模型-基于变化特征状态的时空数据模型(SCFSTDM),该模型保持了地理现象的完整性,地理信息的完备性以及时空专题信息的有机集成,模型有利于面向目标定向分析方法的应用和时空分析与推理的实现,有利于地理数据的共享,设计和开发了基于SCFSTDM的时态土地利用信息系统,实现了基于特征实例的时空复合查询,时空推理以及动态播放等功能.     

DEM对PS-InSAR地面沉降监测的影响

针对PS-InSAR监测地面沉降受DEM精度影响的问题,该文通过应用SRTM-3DEM、ASTER GDEM和Pleiades立体像对来获取DEM,分析对比3种DEM的高程精度及其参与PS-InSAR流程的沉降监测精度。结果表明,Pleiades DEM在建筑密集区和高架桥区的监测精度更高,SRTM-3DEM在居民地和施工地区沉降监测精度更高。该成果为不同区域PS-InSAR沉降监测的DEM选择提供了参考。     

引入商空间粒度计算的全极化SAR影像分类

为了充分利用不同极化特征信息,并将其有效地结合,提出一种结合粒度计算的全极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像分类方法。在不同极化目标分解特征组合的基础上引入影像纹理信息,利用光滑支持向量机（smooth support vector machine,SSVM）对不同特征组合进行类别划分获得粗粒度空间,采用商空间对粗粒度进行合并;根据全极化SAR影像分布特性,以相干矩阵作为新的特征矢量,利用Wishart测度代替传统欧氏距离对差异粒度进行推理,通过合并推理结果与合成论域,获得精细分类结果。采用L波段San Francisco地区和荷兰Flevoland地区的全极化SAR影像进行分类试验,结果表明:利用SSVM算法对全极化SAR影像进行粗粒度划分,并采用Wishart距离对差异粒度推理综合,总体分类效果优于结合纹理信息的Cloude及Yamaguchi4分类结果,且优于基于线性特征融合进行监督分类方法。     

GIS支持下的空间分层抽样方法研究——以北京市人均农业总产值抽样调查为例

利用GIS技术,采用空间数据分析方法(ESDA),将传统的抽样思路与空间信息相结合,提出了基于空间的"动态抽样框"编制技术,进行空间分层抽样技术的研究和应用,形成一套基于GIS的空间抽样流程。以北京市农村区域为例进行全市人均农业总产值的抽样调查,通过对人均农业总产值因子的空间自相关分析得到空间聚类结果;经过总体样本量的估算和空间动态抽样框的生成,进行空间分层和样本分配,并最终在每个分层中实施抽样。其结果为:动态生成"高-高集聚"、"低-低集聚"、"高-低集聚"、"低-高集聚"和"分布不明显"5个抽样框,并最终通过空间分层抽样流程得到北京市人均农业总产值的抽样调查结果为3.580万元,抽样误差的允许范围为±0.3861万元。     

基于ESDA的北京市乡镇农业经济空间特性分析

以北京市2005年乡镇人均农业总产值和第一产业人口所占比重为指标变量,乡镇为基本单元,采用ES-DA的全局和局部空间自相关分析方法,包括Moran’sI指数、Moran散点图和LISA等,通过构造空间权重矩阵,从空间相互作用角度对2005年的北京市乡镇农业经济的空间分布进行研究和分析,揭示其空间相关性和空间异质性。结果显示,北京市乡镇农业经济的指标总体存在正的空间相关性特性,表现出很强的空间集聚特征,同时,结合Mo-ran散点图和LISA图像分析,揭示出局部乡镇存在空间异质问题。     

广西壮语地名分布与演化的GIS分析

以壮族人口聚居的广西壮族自治区为研究区,通过解读《中华人民共和国地名大辞典》等资料,构建了一个乡镇、县、市的壮语地名地理信息系统(GIS)数据库,并借助空间可视化技术直观显示了壮语地名集中程度从广西西南部左右江流域和西部山区向东部逐渐降低。回归模型揭示了壮语地名的分布相对集中于地势高、坡度陡的边远地区。对命名时代的分析表明,壮语地名的几何中心随时间东移,汉语地名的几何中心西推,两者逐渐靠拢,表明二者在空间分布上的趋同,映证了广西逐渐走向壮汉杂居的历史过程。本文演示GIS和相关科学分析(包括空间分析和数理统计)方法用于历史文化研究的潜力,旨在促进自然科学与人文社会科学的有机结合,推动交叉学科的发展。     

中小学最优避难疏散模型与选址应用

本文以区位-配给模型理论为指导,以路网疏散距离最短、场地服务容纳量最大为目标,构建最优避难疏散模型,以解决中小学避难场地选址问题。本文从保障学生避难疏散场地的安全性和适宜性角度出发,通过建立环境制约因素模型,对地形坡度、断裂带、河流湖泊、易燃易爆站点、高层建筑物倒塌范围和文物古迹保护范围6大因素进行空间叠加分析,计算了实际的避难需求和供给容量。为减少利用直线距离直接作为疏散道路产生的误差,本文通过对不受影响的路网信息进行网络分析,计算最短疏散道路,以获取实际的路网距离。本文将该方法应用于北京市西城区中小学避难场地选址的优化方案,有效地解决了中小学避难场地选址问题。     

顾及地表汇水分析的城市DEM构建

城市暴雨内涝是城市最普遍的自然灾害之一。受城市复杂下垫面环境的影响,城市暴雨积水具有响应时间短、淹没速度快的特点。数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是城市地表汇水分析的关键,是暴雨积水分析的基础,而传统方法构建的DEM不能满足复杂下垫面环境下城市暴雨积水淹没分析的需求。本文以构建顾及地表汇水分析的城市DEM为目的,提出基于多源数据融合思想和地形修正思想的DEM构建方法,即将数字摄影测量技术构建的大范围DEM与车载激光扫描技术构建的城市道路高精度DEM相融合,再利用影响雨水汇流路径的建筑物、水系等要素对DEM进行修正的构建方法。本文以北京市海淀区公主坟地区为例进行研究,结果表明该方法构建的DEM在道路区域高程精度可达厘米级,实现了对城市道路易积水区域的重点表达,基于该DEM的汇水分析结果基本符合城市下垫面汇水特点,因此,本文构建的DEM适用于城市道路、桥区汇水路径分析和积水淹没分析。     

基于GIS的统计时空数据组织和查询研究

在统计地理信息系统中,统计数据的时空特征是较难解决的问题,本文研究一种能有效实现统计时空数据组织和查询的方法。首先介绍了时空数据模型的研究现状,分析了在统计地理信息系统中空间数据和属性数据的时空特征;然后在此基础上提出了一种利用面向对象的时空数据模型对统计数据组织的方法,并介绍了在数据库中的实现方法;最后分析了在统计地理信息系统中最常见的几种时空查询算法,并介绍了具体实现过程。通过程序实现证明,本文提出的方法能够较好地存储长期的统计数据并实现统计数据的快速查询、时间序列查询等时空查询问题。