顾及经纬度方向异性的电离层TEC IDW插值及精度分析

反距离加权（inverse distance weighting,IDW）是一种简单实用的插值方法。以全球电离层格网（global ionospheric map,GIM）产品为样本,考虑电离层总电子含量（total electron content,TEC）经纬度方向异性,引入经纬度方向异性调节因子,设计了包含等权在内的6种电离层距离计算方案,分析表明,电离层TEC与经度方向相关性高于纬度方向,不同电离层距离计算方案均能有效提高IDW插值精度。采用最优方案IDW插值分析长期插值精度,结果表明,电离层活动剧烈区域（南北纬度20°）连续12 a“两分两至”日前后全球电离层格网（global ionospheric map,GIM）产品插值,最优方案比普通IDW插值精度提升约25%;2014年太阳活动高年“两分两至”日GIM产品插值,地方时14 h后3~5 h电离层活动剧烈时,最优方案插值精度提升明显,插值均方根误差（root mean square,RMS）最大不超过4.0 TECU。     

降水空间插值方法应用研究:以甘肃省为例

空间插值算法旨在利用离散的观测点测量数据估算同一区域中未采样点的估计值,进而生成连续的空间表面模型。为了获得高精度的缺失数据估计值和高分辨率空间表面模型,提出了一种顾及多因素影响的自适应反距离加权插值算法(adaptive cluster gradient inverse-distance weighting, ACGIDW)。该算法以气象数据为例,顾及复杂地形因素、经纬度和高程对空间插值的影响,并根据采样点的空间分布模式对反距离加权算法中的距离衰减参数α进行自适应调整,提高了空间插值算法的精度和自适应性。采用两组实际气温和降水数据,运用交叉验证模型,对ACGIDW方法、其他反距离加权方法、普通克立金方法进行实验对比分析,验证了ACGIDW方法的优越性和可行性。     

一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常检测新方法

空间异常检测已成为空间数据挖掘和知识发现的一个重要研究内容.空间异常蕴含着许多意想不到的知识,现有的空间异常检测方法大多依据空间邻近域的非空间属性差异来计算偏离因子,忽略了邻近域内空间实体间距离的影响.本文首先讨论了空间邻近域内实体间距离对空间异常检测的影响,在此基础上,提出了一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常度量方法--SOM法,并分析了它的复杂度.由于该方法是利用实体非空间属性的加权内插值与实测值的差值作为度量空间异常程度的参数,从而顾及了邻近域内所有实体相互间距离对非空间属性偏离的影响,并且克服了现有检测方法在不均匀分布空间实体集内寻找空间异常的缺陷.最后,通过一个实际算例验证了所提方法的可行性和正确性.     

一种基于GPU的DEM并行插值算法

采用Open CL框架下的CPU/GPU平台,借助GPU在并行浮点运算方面的巨大优势,提出了DEM并行插值算法;同时以反距离加权插值算法为例,分析了传统插值算法和并行插值算法之间的优缺点与适应性。最后,通过对比实验对两类算法进行了比较。实验表明,当插值点数较少时,GPU并行插值算法效率低于传统算法;然而,当插值点数很高时,并行插值算法的计算效率较传统插值算法有了显著提高,加速的效果甚至高达137倍。实验证明GPU并行插值算法具有很强的可行性。     

基于不同插值方法的PM1污染物浓度研究

随着GIS和计算机技术的不断发展,窄间数据插值应用越来越广,本文基于PM1污染物浓度数据,阐述了反距离加权插值法（IDW）,普通克里格插值法（Kriging）和样条函数插值（SPLINE）三种空间插值方法的数学含义,并指山了各自的特点。在IDW插值图像中,在权重不同的情况下,变化比较大的地方出现在采样点属性值变化剧烈和频繁的区域。SPLINE（规则样条）是基于生成具有连续的二阶导数和最小平方曲率的插值方法。Kriging比其他二种方法灵活,参数限制更多。但不管用哪一种插值方法,空间插值不能代替观测数据,在有一定数量的观测数据的基础上,插值结果才会更逼近真实值。     

辽宁省某市降雨量的空间插值算法比较研究

有效管理和掌握雨情信息,能够为防汛抗旱工作提供决策服务,对农业生产和生活都有很大的帮助,具有很好地现实意义。本文分别采用距离反比加权法、克里格插值法和样条函数法进行空间内插,并生成降雨量等值面图。通过对比分析,再生成研究区降雨量等值面图。最终得出结论证明:距离反比加权法的插值精度较高,适用于降雨空间插值。     

基于Kriging方法的空间数据插值研究

介绍了Kriging插值方法及其实质,提出一种变异函数理论模型参数估计的新方法,给出变异函数理论模型有效性评定的统计指标,并通过算例予以验证。最后,通过实例与反距离加权法相比较,证实Kriging插值的优越性。     

基于反距离夹角加权算法的地理信息空间内插方法

基于加权平均理论,在权因子变量中引入距离和夹角两个量来定权,得出反距离夹角加权算法。将反距离夹角加权算法应用在地理信息空间内插中,并与常用的几何内插方法算术平均值法、邻近值法、反距离加权法进行比较分析后得出,当已知样本点只有一个时,该算法相当于最邻近值法;当只有两个已知样本点,或者多于两个已知样本点并且点位在全圆方位上分布均匀时,夹角权相等,该算法相当于反距离加权法;多于两个已知样本点,但已知样本点密度和方位分布不均时,反距离夹角加权法能减弱甚至消除已知样本点在内插点全圆方位上分布不均及疏密不匀对内插值的影响,保证内插值接近近点值。所提出的反距离夹角加权算法将广泛应用在建立DEM及图像处理等地理空间信息数据内插中。     

土壤重金属的空间插值方法比较分析——以阳谷县为例

空间插值通过采集少量的数据点,利用其中的空间关联,推求该区域内其他位置的属性值。本文以山东省阳谷县土壤重金属Cu采样数据为例进行空间探索性分析,分别采用了反距离权重插值和普通克里金插值两种方法进行空间分布插值模拟。结果表明,针对研究区采样数据,反距离权重插值方法生成的模型平均误差为1.97 mg/kg,总体精度为92%;普通克里金插值模型的平均误差为1.91 mg/kg,总体精度为92.35%,普通克里金插值方法更优。     

多目标粒子群算法与选址中的形状优化

选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果.     

An improved ANUDEM method combining topographic correction and DEM interpolation

Void filling and anomaly replacement in conjunction with auxiliary sources of data have been widely used to improve the quality of existing problematic high-resolution digital elevation models. However, the traditional interpolation methods used for this purpose have always failed to eliminate the discrepancies between different data-sets. In this paper, an improved ANUDEM method is presented for DEM interpolation, which incorporates the idea of topographic correction using high correlation of topological structure between contour lines (CLs) from multi-scale digital elevation models (DEM). Firstly, the terrain topological structure is extracted from the CLs of a low-resolution DEM. The topographic surface correction is then undertaken based on the extracted structure, which recovers the topographic information of the sharp depressions and eminences to fit the high-resolution representation. Finally, the breaklines of the terrain surface are distilled and integrated into the denser DEM generation. The experiments undertaken confirmed the superiority of the proposed method over the other DEM interpolation methods. It is shown that the proposed method can provide results with a higher accuracy, as well as a better visual quality.     

抗差估计的多波束测深数据内插方法

针对传统多波束测深数据网格化内插方法抗差性不足的问题,该文将抗差估计理论应用于网格化内插方法中。基于不确定度指标建立了距离不确定度联合加权内插模型,在该模型的权函数中引入了等价权,同时给出了等价权设计方案及迭代初值确定原则,以增强模型的抗差性;介绍了一种节点邻域参考点合理选取方法,给出了改进内插法实现的基本步骤,最后通过实测数据对反距离加权法、联合加权法及改进方法内插水深质量进行比较。结果表明,改进方法内插结果要优于另外两种方法,可应用于多波束测深数据网格化处理中。     

基于地层信息插值的FLAC3D简易建模方法

为建立一种简易的FLAC3D建模方法,降低FLAC3D前处理时的建模难度,本文基于Python编程语言开发了建模文件生成程序.该程序以岩体各层位的高程信息为基础,采用Kriging插值生成离散网格点数据;并采用离散网格点自动生成建模所需要的网格数据文件;将该文件导入FLAC3D软件中,即可生成与真实钻孔数据和地层信息吻...     

概率积分预计参数的神经网络优化算法

在分析BP神经网络不足的基础上,为提高概率积分法进行开采沉陷预计时所采用的预计参数的正确性,该文建立了地质采矿条件与预计参数之间的非线性关系,以我国43个地表移动观测站的实测数据为训练和测试样本,采用多种群遗传算法(MPGA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建新的概率积分法参数解算方法。计算结果表明,较单纯的BP神经网络算法和标准的遗传算法而言,MPGA算法优化的BP神经网络算法解算的预计参数具有更高的相对精度,这对于获取待研究区域的高精度概率积分法预计参数具有良好的指导意义。     

An adaptive compromise programming method for multi-objective path optimization

Network routing problems generally involve multiple objectives which may conflict one another. An effective way to solve such problems is to generate a set of Pareto-optimal solutions that is small enough to be handled by a decision maker and large enough to give an overview of all possible trade-offs among the conflicting objectives. To accomplish this, the present paper proposes an adaptive method based on compromise programming to assist decision makers in identifying Pareto-optimal paths, particularly for non-convex problems. This method can provide an unbiased approximation of the Pareto-optimal alternatives by adaptively changing the origin and direction of search in the objective space via the dynamic updating of the largest unexplored region till an appropriately structured Pareto front is captured. To demonstrate the efficacy of the proposed methodology, a case study is carried out for the transportation of dangerous goods in the road network of Hong Kong with the support of geographic information system. The experimental results confirm the effectiveness of the approach.     

一元P-范分布参数估计的改进方法

当观测误差服从P范分布时,本文从P范分布的概率密度函数和统计性质出发,利用绝对矩得到了参数p和方差的合理选择公式,给出了一种P范分布的参数的估计方法,可以使误差分布更加接近真实分布.将得到的参数估值作为应用极大似然估计法进行迭代时的初值,从而减少了运算时间,提高了运算效率.同时,将模型展开为泰勒级数,取至二次项,从而使...     

面向光谱特征优化的遥感图像融合算法

针对传统遥感图像融合方法不能充分利用遥感系统的物理特征信息,使融合结果产生光谱扭曲的问题,该文结合小波变换与非下采样Contourlet变换的优点,提出了一种面向光谱特征优化的图像融合方法。通过对变换所得的高频分量依据决策因子阈值抽取全色图像细节信息,将经反方向滤波得到的有效高频细节面附加给多光谱图像分量,实现融合结果影像的光谱特征优化。结合小波变换、非下采样Contourlet变换的融合方法,实现Aster多光谱与资源二号全色影像的融合。试验结果表明:该算法在增强空间信息的同时,高效地实现了融合图像光谱特征的优化。     

一种大椭圆航法导航参数计算方法研究

针对现代精确航海中的大椭圆航法导航参数计算问题,文章在分析了已有方法的基础上,通过解析几何中的空间向量分析方法对导航参数计算公式进行推导,得出了两种不同情形下大椭圆航法航程、航向角与偏航量等参数的新计算公式,然后通过算例对导出的公式精度进行验证。结果表明,公式计算精度较高,满足远距离、高精度的导航要求。同时,本文的方法具有计算公式简洁、易于实现的特点,适用于GIS环境下精确航海计算。     

基于粒子群优化神经网络的概率积分法预计参数的确定

为有效确定概率积分法预计参数,提高预计值的精度。将粒子群优化(PSO)算法和BP神经网络进行融合,采用改进的混合粒子群优化算法优化神经网络的权值和阈值。在分析概率积分法参数与地质采矿条件之间关系的基础上,建立了基于PSO优化BP神经网络的概率积分法预计参数的优化选择模型。以我国典型的地表移动观测站资料为例,将计算结果与实际值进行了对比分析,并与文献[1]中改进BP算法进行了比较。结果表明,PSO-BP神经网络方法用于概率积分法预计参数的选取是可行的,收敛速度更快,计算精度更高。