基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.     

基于BPM-BM算法的地名数据匹配

在对基于过滤方法的中文字符串模糊匹配算法BPM-BM的基本原理、特点和计算流程等进行研究的基础上,与地名数据匹配理论相结合,建立了一种新的地名快速匹配方法。以"全国传染病疫情报告地理信息系统(乡级)建设工程"作为一个具体实例,使用C语言来完成地名数据的匹配。     

国土遥感调查的空间抽样优化决策

利用遥感信息进行国土资源调查, 调查费用与调查精度是一对矛盾, 而空间抽样提供了解决这对矛盾的方法. 针对空间抽样问题先验数据缺乏及受多因素影响的复杂情况, 在前人方法单一且缺乏比较的应用模型基础上, 提出空间抽样优化决策模型, 该模型是经探索分析后采用多种可能组合方法获取精度变化图, 多次实验回归模拟, 归一化到同一坐标系中, 采用离散化的决策函数计算比较得到抽样优化决策方案. 通过遥感耕地调查的实验, 结果表明用航片进行细小地物及耕地面积调查, Sandwich方法能较好实现投入与精度的平衡组合. 空间抽样优化决策用于国土遥感调查中, 将会提高调查精度, 同时有效地节省投入, 是比较好的工具. 为空间抽样优化决策在资源调查中推广应用, 提出组件开发原型, 通过组件内嵌到GIS与遥感的软件环境中去, 提高分析效率.     

基于GIS的黄河三角洲盐碱地改良分区

黄河三角洲盐碱地面积超过总面积的70％，而盐碱地改良分区是因地制宜，综合治理盐域地的前提，通过综合运用地理信息系统的各种空间数据分析功能，将黄河三角洲土地盐碱化现状分为：非盐碱地，轻度盐碱地，中度盐碱地，重度盐碱地，滩涂5个区，并结合地下水长期观测资料，进行成因分析，建立了黄河三角洲盐碱地改良分区模型，立足土地盐碱化的现状，充分考虑地下水埋深和矿化度，把黄河三角洲盐碱地按改良难易程度分为：易改良区，较难改良区，难改良区，近期不宜作改良区，并针对不同的盐碱地改良区提出了相应的土壤改良对策。     

区域发展和水资源利用透明交互决策系统

区域发展与水资源是密切相关的 ,本文提出以时空运筹模型为核心的决策判断过程透明和分层交互的决策系统 ,简称透明交互决策系统。用户可以使用此系统找到研究区社会经济发展与水资源协调的方案。     

基于机理的合成孔径雷达系统成像误差理论分析

目前在遥感和GIS中,关于误差和不确定性研究的主要方法有两种: 概率统计和机理模拟。本文论述了二者的特点,详细讨论了影响合成孔径雷达成像的诸多因素,提出利用机理的方法分析SAR系统成像误差。本方法是从合成孔径雷达成像机理的研究出发,利用控制论的观点来解释、分析影响合成孔径雷达成像的诸多误差因素并建立误差传播模型。这不仅对研制合成孔径雷达的设计具有指导意义,而且对遥感数据的质量控制也有重要意义。     

空间分析引论

地震学家研究地震的区域分布：地震发生是否存在空间格局及其可预报性?流行病学家分析病例的空间分布规律,及其是否与污染分布有关等等诸如此类的问题;警察通过察看盗窃事件发生的空间位置,寻找其余社会经济特征的空间关联性,据此对未来态势做出估计;遥感专家需要将遥感图像中的噪音过滤掉以恢复其基本空间格局;地质学家需要根据空间离散分布的钻孔点集信息推测矿藏储量;地下水文学家需要用一系列有毒化学浓度样品制作地下水污染地图;零售商可以根据区域科学家利用社会经济数据和空间经济学原理建立起来的购物流模型估计评价对于其所属零售店的需求,以及是否有新的营业网点需要开业、扩张、关闭等。     

疟疾预测的遗传规划方法与应用——以安徽省县（市）疟疾发病率为例

疟疾是世界上最严重的一种寄生虫疾病,安徽省是典型的中纬度疟疾高发区域之一。本文以安徽省县级行政单元统计的疟疾发病率为例,从遥感监测数据中获取疟疾潜在驱动因素的数据,使用遗传规划方法建立遥感监测的环境因素与疟疾发病率之间的关系,从而预测疟疾发病率的空间分布,并分析预测结果、评价模型精度。结果表明,遗传规划方法预测的疟疾发病的精度（训练数据的预测R² = 0.558,检验数据R² = 0.429）较线性逐步回归方法的预测精度（训练数据的预测R² = 0.470,检验数据R² = 0.408）有所提高。遗传规划方法有利于提高预测疟疾发病率空间分布的精度。其为使用遥感监测数据预测疟疾的空间分布和变化的科学研究提供依据。     

地理学时空数据分析方法

随着地理空间观测数据的多年积累,地球环境、社会和健康数据监测能力的增强,地理信息系统和计算机网络的发展,时空数据集大量生成,时空数据分析实践呈现快速增长。本文对此进行了分析和归纳,总结了时空数据分析的7类主要方法,包括：时空数据可视化,目的是通过视觉启发假设和选择分析模型;空间统计指标的时序分析,反映空间格局随时间变化;时空变化指标,体现时空变化的综合统计量;时空格局和异常探测,揭示时空过程的不变和变化部分;时空插值,以获得未抽样点的数值;时空回归,建立因变量和解释变量之间的统计关系;时空过程建模,建立时空过程的机理数学模型;时空演化树,利用空间数据重建时空演化路径。通过简述这些方法的基本原理、输入输出、适用条件以及软件实现,为时空数据分析提供工具和方法手段。     

广州SARS流行过程的空间模式与分异特征

根据广州市SARS感染者的家庭住址信息进行空间化处理,得到了不同SARS感染人群在空间上的分布,并用数据模型定量表达了广州市SARS疫区的传播中心及其置信范围,结合SARS接收医院中心点的分布及其变化规律,对不同感染人群传播中心的异质性及其变化规律进行了分析,结果表明:随着疫情的发展,广州市SARS传播中心具有明显的向SARS接收医院中心点接近的趋势,且变化规律与SARS接收医院中心点的迁移规律大致相同,医院传播对广州市SARS传播过程有重要影响,且经历了由强到弱再到强的变化过程。本文研究有助于更好地了解SARS及其他新型传染病在都市区的空间传播扩散过程,并为公共卫生应急预案提供科学依据。