线性加权回归模型的高原山地区域降水空间插值研究

在山地和高原区域,地形对降水影响比较显著。常规空间插值方法通常不考虑地形要素,插值精度有限。考虑到降水量与高程存在较强的相关关系,采用局部线性加权回归模型预测山地和高原区域的降水分布。推导了回归计算公式,并在ArcGIS 9.0中编程实现算法。选取美国德克萨斯州西北部地区进行局部线性加权回归空间插值,并与普通Kriging、倒距离加权法比较。误差分析表明:在地形复杂的地区,线性加权回归模型比传统方法有优势。     

地表温度的多源遥感数据反演算法对比分析

 多源遥感数据的综合应用是提高地表温度反演精度的有效途径.MODIS数据和Landsat TM数据在我国同一地区获取的时间相差不大,可以获取近似同步的MODIS数据和TM数据.本文将基于MODIS数据反演的大气参数应用于TM影像的地表温度反演,分别对单窗口算法和普适性单通道算法进行了实验研究,应用气象站实测的地表温度数据对反演结果进行了检验,并对比分析了不同土地覆盖条件下两种算法的精度差异.结果表明:两种算法反演精度均较高,单窗口算法反演精度为0.76K,普适性单通道算法反演精度为1.23K;在不同的土地覆盖条件下,两种算法表现出明显的差异性,水体区反演结果差异最小,均值差异仅为0.02K,植被区差异最大,均值差异为0.62K.     

Kriging插值和序贯高斯条件模拟算法的对比分析

本文对Kriging插值与序贯高斯条件模拟值的算法联系进行了推导,并将两种计算结果和原始数据的统计参数作了对比。结果表明,Monto-carlo方法求得的序贯高斯条件模拟值经数学变换后等同于已知数据和此前模拟数据共同参与的Kriging插值结果与一个随机偏差的和,该随机偏差的均值为0,方差为Kriging误差方差。最优性条件导致Kriging插值结果的方差较原始数据降低了1个Kriging误差方差,造成Kriging平滑效应,其空间变异函数值降低,但自协方差函数值不变。序贯高斯条件模拟避免了平滑效应,其方差、变异函数和自协方差函数均不变,而其模拟值的误差方差较Kriging误差方差增加了1倍,表明1次随机模拟值的误差比Kriging插值大。然而,多次随机模拟值的平均值与Kriging插值的地理制图效果近似,可以弥补局部估值误差大的不足。因此,在应用中,Kriging插值是提供局部最优估计的方法,但却低估了全局的空间变异。而序贯高斯条件模拟的优点,在于提供若干等可能概率的模拟结果以进行估值的不确定性评价,并再现全局的空间可变性。     

基于稀疏样点的蒙古国产草量估算方法研究

产草量是衡量草原生产力和诊断草原健康状况的指标,是草地资源管理的重要依据。近年来,遥感数据结合地面实测数据建模已成为产草量估算的重要手段。充足的实测样点信息是产草量遥感建模估算的基础。受境外采样多重因素的制约,蒙古国产草量估算研究中无法获取足够且分布均匀的实测样点,估产模型的精度受到影响,这一问题目前尚未发现有好的解决方法。本研究选取中蒙铁路沿线（蒙古段）两侧200 km缓冲区作为研究区,针对产草量遥感估算中野外样点稀少且分布不均的问题,引入P-BSHADE方法,基于多年NDVI数据和获取的少量地面实测样点数据,考虑草地分布的非均匀性以及样点之间的相关性,对均匀分布的模拟样点处的产草量数据进行插值实验。结果显示,P-BSHADE法的插值效果优于Kriging法,可得到均匀分布于研究区的样点。基于以上实测样点和插值样点,结合NDVI、EVI、PsnNet 3种植被指数进行遥感建模,最优模型精度达到80%,精度优于已有相关研究。选取其中最优的基于NDVI的指数模型对研究区2000—2019年产草量进行反演,获得的产草量空间格局与年际变化与已有研究结果趋势吻合,进一步印证了结果的可靠性和插值方法的可行性。本研究通过插值的方式改善数据源从而提高估算模型精度是一种全新的思路与尝试,对于“一带一路”等境外区域资源环境监测具有借鉴意义。     

湛江港海域叶绿素a浓度的高光谱遥感反演

基于表观光学法研究冬季湛江港海域高光谱遥感叶绿素a浓度的反演模型构建,结果表明,该海域单波段遥感反射率与叶绿素a浓度相关性低,波段比值和遥感反射率的一阶微分法可提高叶绿素a浓度反演精度。665nm处的遥感反射率一阶微分值与叶绿素a浓度相关性良好,相关系数可达0.84。一阶微分相关系数大于0.8的波段大部分处于叶绿素a红光强烈吸收区域,对于富营养化的湛江港海域采用一阶微分方法构建叶绿素a浓度的遥感反演模型具有合理性。     

高精度重力数据格网化方法比较

研究3种常用格网化方法,给出Kriging方法滞后距与变异函数的计算方法,并利用实测重力异常数据对3种方法在不同模型参数下的插值精度作比较。结果表明,3种方法的均方根差别不大,区别在于局部区域的变化。相对而言,在该区域内Kriging方法精度最高,CoKriging次之,Shepard略低。     

结合TRMM数据的区域降水高精度曲面建模研究

高精度曲面建模方法（High Accuracy Surface Modeling, HASM）,从理论上解决了传统方法在插值过程中峰值削平和边界震荡等问题。其模拟精度相对于经典插值方法有很大提高,已成功应用于人口密度、土壤属性,以及气候要素等领域的空间制图。然而,由于地面气象站点数量和分布的限制,使得HASM仅依靠站点数据难以得到高精度的空间降水估计数据,因此,本文以地貌与气候类型复杂多样的我国中西部地区2010年年降水量空间分布模拟为例,采用混合插值法进行HASM区域降水模拟。结果表明,TRMM作为背景场的HASM模拟的年降水量精度,在全局和局部明显优于IDW、Spline和Kriging等经典插值方法的结果,作为背景场的HASM模拟精度,MAE和RMSE分别为125.15 mm和155.80 mm,其他方法最好的模拟结果比其误差值分别高出53.6%和54.5%;其模拟误差在不同子区域都较小;各种方法在平原的精度都高于山区的精度。     

基于地基LiDAR点云数据插值方法的对比研究

以冷龙岭断裂上一处典型地貌点云数据为例,采用最邻近法、距离反比法、不规则三角网法、样条函数法、克里金法等5种插值方法进行遗漏点云插值填充,研究并探讨最合适的插值算法。结果表明,不规则三角网插值法不仅可以很好地填充点云遗漏数据,还可以按照实际地形变化精确表示其高程数据并还原野外的真实场景,为后期的研究提供数据保证。     

海河流域降水空间插值方法的选取

在水资源承载力模型的研究中,空间插值可以提供每个计算栅格的气象要素资料。在众多的气象要素空间插值方法中,并没有一种适合每一个气象要素的最佳插值方法,因此在不同的区域进行气象插值时,宜采用不同的方法进行比较,从而得到最佳的插值方法。本文以京津冀地区43个站1961-2000年降水资料为数据源,选用了距离平方反比法(IDS)、梯度距离平方比和普通克里格法。交叉验证结果表明:在海河流域进行降水插值分析时由于各月份降水与高程之间的相关系数较弱,不宜采用GIDS方法;在本研究区内大部分月份降水数据进行对数变换后进行插值,插值精度得到了提升;对于月降水的插值Kriging方法比IDW方法更加优越。     

区域CORS网观测数据实时对流层延迟建模

针对高精度实时定位中区域天顶对流层延迟ZTD的时空特性导致插值精度不高的问题,提出一种基于高程归算的克里金插值模型。采用区域CORS网观测数据解算ZTD用于建模分析,相比于现有的其他方法,该模型能够提升插值精度,参与建模测站数量较少时其均方根误差RMSE仍可保持在10 mm以内,为区域实时高精度定位提供了基础。     

几种土壤属性制图方法的稳定性与影响因素分析

 本文以土壤CEC和土壤全氮为研究对象,在河南省黄河以北6个地市选取870个样点,并随机均分为两个数据集,进行了制图对比分析;同时研究了Kriging法、IDW法和以点代面法制图结果的稳定性及其与精度的关系,以及影响因素。结果表明:采用实测数据与预测数据的交叉验证并不能用来衡量制图结果的稳定性,验证精度高低并不表示采用不同数据集制图结果可能会重现的概率;而且采用不同的方式进行精度检验,结论也会有所不同。采用不同抽样集合制图,Kriging法和IDW的结果较稳定,两者较接近,其相对误差>0.3的区域均不超过20%,且相对差异度高值区的空间分布格局相对分散;而以点代面法制图结果不稳定,相对误差>0.3的区域达到54.21%,且差异度较高的图斑相对集中,呈大片状分布。制图结果稳定性受到实测数据分布特征和局部地区土壤的高度变异性的影响,其中Kriging方法制图结果的不稳定性受样点分布格局的影响较另两种方法要大,而IDW法和以点代面法受实测数据自身变异性影响更明显。     

气温插值中不同空间插值方法的适用性分析——以江苏省为例

气温是最重要的气象因子之一,空间插值为台站气象数据降尺度提供了有效方法.本文利用江苏省67个气象台站2003年的逐日气温资料计算逐月平均气温和年平均气温,结合空间分辨率为30mX 30m的DEM数据,分别利用反距离权重法、张力样条插值法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,对月和年平均气温进行插值,并利用交叉验证法对插...     

多年平均气温数据空间化误差的尺度效应

属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现：（1）气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;（2）在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;（3）随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;（4）在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。     

稀疏格网样点的国家尺度土壤属性制图方法与应用

 国家尺度土壤属性数据是地球生物化学循环及水循环等领域研究的重要数据,目前,该尺度土壤属性数据的获取方法主要有两类:土壤属性-空间数据连接法和空间插值。为了确定哪一类方法更适合稀疏样点的国家尺度土壤属性制图,本文以中国吉林省的土壤有机质含量制图为例,采用8~32km格网样点和1∶100万土壤图,对这两类方法进行对比分析。独立样本验证结果表明,土壤属性-空间数据连接法的平均误差(ME)大于距离反比加权(IDW)插值,而平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)都小于IDW插值。IDW插值获得的土壤属性图虽然能大致反映土壤属性空间分布的基本规律,但出现了类似"牛眼睛"的空间结构,且存在无样点区估计值不准确等问题;土壤属性-空间数据连接法尽管忽略了同种土壤类型内部的差异,保留了不同土壤类型边界处的属性值突变,但获得的土壤属性图更能反映土壤属性分布的基本规律,也具有比较详细的土壤属性空间结构。因此,在基于稀疏样点的国家尺度土壤属性制图中,土壤属性-空间数据连接法的制图效果要优于IDW空间插值法。     

利用三元组稀疏矩阵技术改进HASM算法——以全球平均气温模拟为例

 采用预处理共轭梯度法(PCG)进行求解的高精度曲面建模(HASM)算法的计算过程需要大量矩阵计算,采用稀疏矩阵方式可以压缩存储空间。三元组稀疏矩阵存储是较为传统的稀疏矩阵存储结构,这种存储结构的稀疏矩阵技术已被广泛使用。根据HASM-PCG的特点,本文通过改进三元组稀疏矩阵的部分计算方式,调整HASM-PCG算法中的部分计算顺序,从而舍弃部分不需要存储的非零元素,提高了计算效率。根据全球1998-2008年的近3000个气象观测台站的气温观测数据,以及全球DEM数据,对20世纪末至21世纪初的11年来5、6、7、8月份的全球平均气温进行数字模拟。数值结果表明,采用改进的三元组稀疏矩阵技术有效地提高了HASM方法的模拟效率。     

水稻土有机碳密度的空间预测分析——以浙江省长兴县为例

准确预测未采样区域SOC密度,是研究SOC演变趋势和探索土壤固碳作用对缓解全球气候变化的基础。采用泛克里格法(Universal Kriging,UK)和土壤类型法(pedological professional knowledge-based method,PKB),分别对长兴县水稻土有机碳密度进行了预测,其中,UK直接以长兴水稻土剖面资料为源数据、PKB以长兴水稻土剖面数据和长兴1∶5万数字土壤图为源数据进行预测。根据平均绝对误差(MAE)及均方根误差(RMSE)大小,评价了两种方法在县域尺度土壤有机碳密度空间预测效果。结果表明:UK的MAE(31.2)、RMSE(52.5)均大于PKB的MAE(24.7)、RMSE(43.1),说明PKB法的预测效果较好,UK法相对较差。研究表明,对土壤类型、土壤母质,以及剖面点位置等信息的综合考虑能使PKB法更好地表达土壤属性的空间特征,也更适于县域尺度土壤有机碳密度的空间预测。     

日降水量的空间插值方法与应用对比分析——以深圳市为例

综合分析了四种空间插值方法,即距离权重倒数法、局部多项式法、普通克里金法和考虑海拔的协克里金法的特点,并以深圳市36个雨量站2006年雨季27天的日累计降水量数据为实例进行了研究和验证,采用交叉检验的方法对插值结果进行比较。研究表明,四种方法均能反映降水总体情况,但插值曲面相对真实曲面较平滑,距离权重倒数法的插值曲面最为平滑;多项指标比较显示,克里金法优于距离权重倒数法和局部多项式法。与普通克里金法相比,考虑海拔的协克里金法对插值精度没有明显提高。依照雨量站海拔、日均降水量分别对插值结果数据分组统计比较表明,海拔高的雨量站插值结果普遍大于实测结果,海拔低的雨量站则相反;日均降水量较大时(>50mm),插值误差明显增大。