空间数据产品质量语言评价研究

为提高空间数据产品质量评价的科学性和减弱由评价者和空间数据引起的不确定性,解决不同粒度语言的集成,引入梯形模糊数,对空间数据产品质量进行语言评价。本方法把语言评价转化为梯形模糊数,然后按模糊理论进行空间数据产品质量评价。实例评价结果表明,采用本方法能使语言评价定量化。本方法不仅考虑了空间数据产品质量的不确定性,而且还考虑了空间数据产品质量属性的重要性,因此,评价结果更加科学。本研究成果能为空间数据产品质量评价提供参考。     

基于三角模糊数的地图质量语言评价研究

为提高地图质量评价的科学性,减弱由评价者带来的主观不确定性,根据地图质量语言评价模式,将语言评价转化为三角模糊数,再按模糊理论进行地图质量评价,不仅考虑了地图质量的不确定性,而且考虑了地图质量属性的重要性。实例评价结果表明,采用该方法能将定性评价转化为定量评价,评价结果更具客观性和说服力,能为地图质量评价提供参考。     

基于GIS和区间直觉模糊集的铁路线网规划评价

为了综合全面地反映城市群高速铁路规划线网的总体性能,评价比选出最优规划方案,针对复杂多因素约束条件下评价指标信息的非“二分法”特性,本文在GIS技术支持下,尝试提出了基于区间直觉模糊集的城市群高速铁路线网评价模型。该模型从区间直觉模糊数的几何意义出发,基于熵值最大化原理,求出指标的权重,获得不同决策者对各个方案的评价值。最后,综合不同决策者意见得出各个方案的最终评价值。以辽中南城市群高速铁路线网规划评价为例,进行了基于区间直觉模糊集的城市群高速铁路线网方案评价。分析表明提出的方法能够描述决策者判断过程中的犹豫程度,可以更细腻、更全面地描述评价指标的自然属性,从而使评价结果更符合客观实际情况。     

空间数据质量的综合评价

空间数据质量的好坏,是地理信息系统成功与否的关键所在,因此很有必要进行空间数据质量的评价工作。指出现有的评价方法在全面性、综合性、准确性上存在的不足。首先介绍模糊综合评判法;其次分析影响空间数据质量的主要因素,包括空间数据的完整性、逻辑一致性、空间精度、时间精度、专题精度等,并据此建立评价指标体系;然后以某一空间数据实例为对象,完成其质量评价工作;最后在.NET平台下采用C#语言开发了空间数据质量评价系统。结果表明该评判方法与建立的评价指标体系能够进行空间数据质量的评价,开发的系统也能为评价带来方便。     

DLG数据模糊综合评判隶属度函数的确定

由于DLG数据的质量内涵、评价指标和评价方法等原因,质量实际上具有模糊属性。模糊综合评价方法,受样本的局限较少,可有效避免由于样本点选择的不同导致同一产品的质量评价等级不同的结论。作为评判因子精度处于良好的状态程度的隶属度函数,它影响模糊评价的结果。本文通过属性测度的概念对模糊隶属度函数进行确定,达到评判的清晰化和合理化。     

一种AHP-FCE的数字线划地图数据质量评价方法

随着遥感技术、计算机技术、光电传感技术及航天技术的迅速发展,地理空间数据的采集手段越来越多.针对这些地理数据质量存在的一系列的问题,利用层次分析法确定各个因素的权重,使用缺陷扣分法计算,对数字线划地图数据在数据完整性、逻辑一致性、位置精度、属性精度进行计算分数,采用模糊综合评价方法分别从上述4个方面检查数据质量,使其更好地为人们日常生活服务.     

多源空间数据间不一致性研究现状及其进展

空间数据质量已成为国际地理信息系统领域的研究热点,近年来G IS空间数据质量的研究已由侧重于位置精度和属性精度转向对空间不一致性的关注和重视。本文在对多源空间数据间不一致性研究已有成果回顾的基础上,就空间数据间不一致性的特征、表达方法、度量方法以及处理方法等几个方面进行了较为详细的分析,提出了一种新的空间线目标间不一致性的度量方法——几何接近度面积度量法,并给出了度量公式及详细的推导过程;最后对多源空间数据间不一致性检测、度量和处理的智能化趋势进行了展望。     

一种顾及模糊属性的空间关联规则挖掘方法

针对传统空间关联规则挖掘对数据硬化分导致的"尖锐边界"问题,提出了一种顾及模糊属性的空间关联规则挖掘方法。该方法引入模糊集理论,将模糊空间属性通过隶属函数转化为隶属度表示的模糊数值,从而将其划分为模糊集合。然后使用改进的模糊关联规则挖掘算法扫描数据库,根据相应的支持度得到频繁项集,最终提取出关联规则。实验结果表明,该方法能够对带有模糊属性的空间数据进行关联规则挖掘,且在一定程度上提高了挖掘结果的兴趣度。     

空间数据模糊聚类的有效性评价

基于模糊划分中存在的分类不确定性因素和空间数据的空间位置特征,提出了一种新的空间数据模糊聚类有效性函数。实验结果表明,这种新的有效性函数能够对模糊聚类结果的有效性进行正确的评价,特别是对于空间数据模糊聚类有效性评价,其分类效果较理想,同其他有效性指标相比,能得到较优的分类数。     

空间数据质量的模糊综合评价方法探讨

空间数据质量是地理信息系统分析结果是否准确和合理的重要因素,也是地理信息系统研究领域的重要课题。在分析了影响空间数据质量因素的基础上,运用模糊数学理论对GIS中的空间数据质量评价方法进行了探讨,提出了一种科学有效的评价思路,为空间数据质量评价提供了依据。     

基于多属性决策的统计数据分级评价模型

通过对已有的专题数据分级评价模型进行分析研究,运用数理统计和决策理论,提出一种新的统计数据分级评价模型——多属性决策分级评价模型,即首先,以常用的分级数学模型作为决策方案;然后,选取分级精度、信息量、分级间隔作为方案的属性,用熵法确定各个属性的权重;最后,提出多属性决策分级评价模型,并通过建立的试验系统,进行数据实验。理论分析和实验结果表明,多属性决策分级评价模型具有很好的评价效果,为用户快速选择分级数学模型提供一种新方法。     

多源空间矢量数据可用性评估方法设计

随着空间数据获取手段的进步和数据质量研究的深化,考虑用户需求、辅助数据使用决策的空间数据可用性评估研究开始受到关注。在阐述空间数据可用性概念和介绍代表性研究方法的基础上,考虑不同的因素对现有方法进行了比较分析。针对现有方法的缺陷,设计了多源空间矢量数据可用性评估的方法,并阐述了其中的关键环节和解决方案。     

基于空间位置的属性数据连接及对不依比例地物统计的应用研究

本研究着眼于土地利用现状调绘不依比例地物的精确统计,围绕着基于空间位置的属性连接方法的应用,利用MapGIS、AutoCAD、CASS和MapGIS土地利用数据库管理系统等软件展开了分析。探讨了空间位置的属性连接方法的理论基础与实施步骤,并提出了空间数据的质量控制与检查的对策。在此基础之上,通过对同一测绘对象分别使用传统方法和基于空间位置的属性连接方法进行了统计,对两种方法的统计结果进行了对比。证实了基于空间位置属性连接方法能够更有效地提高空间数据统计的精度和速度。     

基于复合多属性决策的点云匹配定位结果准确性评价

激光雷达点云匹配与惯性组合导航技术是高精度定位导航领域研究的热点,匹配定位结果评价的准确性直接影响组合导航定位精度,特别是在室外实际道路场景下,环境复杂,点云误匹配概率较大,只有准确评价匹配定位结果,才能提高组合导航定位精度。因此,对于评价模型的研究具有重要的意义。本文将评价模型的构建抽象为多属性决策问题,采用复合多属性决策算法,识别影响定位结果的因素并进行赋权,定量地评价了定位结果的质量,并利用实际道路数据对模型进行了验证。结果表明,本文算法可靠有效,能够反映实际匹配定位结果质量。     

数字正射影像图质量的模糊综合评价

质量评定是地图产品生产过程中的一个重要环节，但是，传统的地图质量评价方法存在着许多固有的局限，而难以满足新的要求．本文以模糊数学的原理为基础，建立了DOM产品质量的模糊综合评价模型．研究表明，相对于传统的质量评价方法，模糊综合评价方法能够充分利用各种质量信息，并尊重质量的模糊属性，评价过程更细腻，结果也更可靠。     

空间数据质量评价方法及实现技术

在分析现有空间数据质量综合评价方法的基础上,运用比较有效正确的方法,对GIS中的空间数据质量评价方法进行了探讨,提出了一种科学可靠的评价思路,为空间数据质量评价提供了依据。     

空间数据质量综合评价方法的探讨

在分析现有空间数据质量综合评价方法的基础上,运用比较前沿的粗集理论,对GIS中的空间数据质量评价方法进行了探讨,提出了一种科学有效的评价思路,为空间数据质量评价提供了依据。     

面向规划的城市空间数据质量检查

在空间数据质量分析的基础上,介绍了空间数据质量检查系统设计原则,各个质量指标内容及其评价方法,并对成果输出内容进行介绍.此研究内容与方法在广州空间数据检查系统中成功实现、应用,软件实际应用结果表明,论述方法正确,检验结果可靠.     

空间数据质量检查与评价系统的设计与实现

空间数据质量检查与评价是空间数据生产与质量控制的重要环节。依据质检标准,从生产实际出发,基于C#.Net平台,设计并实现了空间数据质量检查与评价系统。实践证明,该系统检查与评价结果可靠,能够大大提高质量检查效率,对空间数据生产与质量控制有着重要意义。     

基于属性数学理论的地图质量评价

首先,通过构造单指标属性测度函数以计算单指标属性测度;其次,以相似数定义相似权的方法,按一种客观性标准确定评价指标的权重值以计算样本综合属性测度;最后,利用置信度准则进行属性识别。研究表明:属性识别模型评判结果与模糊综合评判法和物元分析法的评判结果有较好的一致性,从而验证了属性识别模型应用于地图质量评价的可行性和可靠性。评价指标的权重不会影响属性识别结果,即认为评价指标的权重值相同,因而计算过程大大简化。新的地图质量综合评价与分类方法具有准确度高、易操作的优点。