MDA在农业GIS应用系统构建中的应用研究

随着GIS在农业领域应用的不断深入,农业GIS应用系统的开发也朝着具体、复杂和专业化方向发展。针对目前农业GIS应用系统开发中存在的概念模型、数据模型、元数据标准不统一、数据库整合性差等不足,本文通过分析MDA架构体系及开发流程,结合软件复用思想和MDA方法,提出一种基于MDA的农业GIS应用系统开发构建方式,阐述了空间数据库模型建设等一些关键技术。结合实例,探讨了MDA方法在农业GIS应用系统构成过程中的可行性与优越性以及不足之处。     

基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法

空间分层是准确度量遥感分类不确定性程度及其空间分布的基础与关键。本文提出了一种基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法,首先基于随机森林算法获取像元后验概率,确定分类不确定性度量指标;其次,采用模糊C均值进行空间分层;最后,对分层结果合理性进行定性与定量评估,并与同尺度数据产品精度评价结果及后验概率不确定性分层方法进行对比分析。以北京市顺义区Landsat 8 OLI遥感影像数据为例,研究结果表明：① 基于最大概率、模糊混淆指数和概率熵指标将顺义区分为不确定性大、中、小3层,相应的遥感数据层分类精度分别为62.28%、74.96%、79.31%;② 分类不确定性空间分层结果与度量指标大小的空间分布基本一致,错分地类图层与不确定性大层的地类空间分布基本一致;③ 遥感数据和数据产品的各层地类空间特征、层分类精度大小趋势一致,与总体分类精度相比,不确定性大层的层分类精度降低,不确定性小层的层分类精度提高;④ 与后验概率不确定性分层方法相比,本研究不确定性大层的层分类精度降低1.08%,不确定性中层提高3.58%,不确定性小层提高0.16%,q值由0.19提高到0.24,空间分异性更高。证实了研发的遥感分类不确定性空间分层结果的合理性。研究旨在提出适用于遥感分类的不确定性分层方案,用于优化遥感分类训练样本和精度评价验证样本的空间布设。     

MDA在农业GIS应用系统构建中的应用研究

随着GIS在农业领域应用的不断深入,农业GIS应用系统的开发也朝着具体、复杂和专业化方向发展.针对目前农业GIS应用系统开发中存在的概念模型、数据模型、元数据标准不统一、数据库整合性差等不足,本文通过分析MDA架构体系及开发流程,结合软件复用思想和MDA方法,提出一种基于MDA的农业GIS应用系统开发构建方式,阐述了空...