A linear regression solution to the spatial autocorrelation problem

The Moran Coefficient spatial autocorrelation index can be decomposed into orthogonal map pattern components. This decomposition relates it directly to standard linear regression, in which corresponding eigenvectors can be used as predictors. This paper reports comparative results between these linear regressions and their auto-Gaussian counterparts for the following georeferenced data sets: Columbus (Ohio) crime, Ottawa-Hull median family income, Toronto population density, southwest Ohio unemployment, Syracuse pediatric lead poisoning, and Glasgow standard mortality rates, and a small remotely sensed image of the High Peak district. This methodology is extended to auto-logistic and auto-Poisson situations, with selected data analyses including percentage of urban population across Puerto Rico, and the frequency of SIDs cases across North Carolina. These data analytic results suggest that this approach to georeferenced data analysis offers considerable promise. Received: 18 February 1999/Accepted: 17 September 1999     

基于BP网络与空间统计分析的山东人口空间分布模式预测研究

运用BP网络对山东省17地市未来人口总量进行预测,在预测数据的基础上运用空间自相关方法对未来人口的空间分布模式进行分析。研究表明:2005-2010年山东省人口密度的空间分布模式总体呈现"西南-东北"模式,存在着空间集聚现象;2006-2010年17地市局部空间关联类型基本没有发生变化,西部和南部8个地区存在着明显的"高-高"集聚;北部5个地区存在着明显的"低-低"集聚;淄博和青岛存在着两个"高-低"关联的孤立点。     

基于ArcObjects的空间权重矩阵的建立与实现

空间自相关度量的基础是空间权重矩阵的生成,而人工建立空间权重矩阵是一项耗时且计算量大的工作,因此需要解决空间权重矩阵的自动生成问题。本文以ArcObjects为空间目标的管理工具,利用VB可视化编程环境,研究了空间权重矩阵的自动建立方法。实验结果表明,该程序具有较好的健壮性和可执行性,可以成功的应用于空间统计分析模块的计算中。     

市域尺度货物运输碳排放时空变化及因素分析

针对货物运输导致碳排放成为温室气体主要来源之一的问题,该文综合货物运输车辆的微观温室气体排放及时空变化,从市域尺度分析货物运输碳排放的时空变化规律。利用微观排放模型计算了2000年、2005年、2010年和2015年全国286个城市货物运输碳排放的空间分布及其变化,并应用地理加权回归模型探究城市化不同层面因素对碳排放时空分布变化的影响。结果表明:货物运输碳排放具有显著的空间集聚特征,且高排放地区的集聚规律更加显著;地理加权回归模型精度明显高于普通线性回归模型,经济变量、人口变量、货运强度变量与货物运输碳排放存在显著正相关关系。该研究可为中国各市级区域制订节能减排政策提供量化的科学依据。     

地球化学的空间自相关异常信息提取方法

针对地球化学数据存在的空间分布相关性特征,该文提出了一种基于空间自相关统计的地球化学异常提取方法。以内蒙古浩布高矿床外围的土壤地球化学数据为例,通过对Sn、Cu元素地球化学数据在不同空间间隔上的全局自相关计算,测算其空间聚集的程度,选取聚集程度最高时的间隔距离作为局部空间自相关的参数,通过局部Moran’s I值研究元素的空间分布特征,分析空间聚类和异常值,从而提取地球化学异常。结果表明,局部空间自相关分析可以揭示Sn、Cu地球化学数据的空间分布特征,能够更好地提取地球化学弱缓异常,说明空间自相关是一种有效的地球化学异常识别方法。     

基于空间统计分析方法的生态服务价值评价研究

生态服务价值核算对建立可持续发展的土地利用模式至关重要。文中基于地理国情普查试点成果,进行了生态服务价值评估,并在此基础上利用格网分析、Spline插值、Moran’s I、Getis-Ord Gi*等空间统计分析方法,对浙江省德清县生态服务价值进行分析评价。研究结果表明:德清县生态服务价值整体上呈现出集聚现象;单位面积生态服务价值热点主要集中在对河口水库、下渚湖湿地和东部河网密集区等。这些区域直接影响德清县的整体生态环境水平,需要进行重点生态保护。     

Mapping multiple tree species classes using a hierarchical procedure with optimized node variables and thresholds based on high spatial resolution satellite data

ABSTRACT

Tree species distribution mapping using remotely sensed data has long been an important research area. However, previous studies have rarely established a comprehensive and efficient classification procedure to obtain an accurate result. This study proposes a hierarchical classification procedure with optimized node variables and thresholds to classify tree species based on high spatial resolution satellite imagery. A classification tree structure consisting of parent and leaf nodes was designed based on user experience and visual interpretation. Spectral, textural, and topographic variables were extracted based on pre-segmented images. The random forest algorithm was used to select variables by ranking the impact of all variables. An iterating approach was used to optimize variables and thresholds in each loop by comprehensively considering the test accuracy and selected variables. The threshold range for each selected variable was determined by a statistical method considering the mean and standard deviation for two subnode types at each parent node. Classification of tree species was implemented using the optimized variables and thresholds. The results show that (1) the proposed procedure can accurately map the tree species distribution, with an overall accuracy of over 86% for both training and test stages; (2) critical variables for each class can be identified using this proposed procedure, and optimal variables of most tree plantation nodes are spectra related; (3) the overall forest classification accuracy using the proposed method is more accurate than that using the random forest (RF) and classification and regression tree (CART). The proposed approach provides results with 3.21% and 7.56% higher overall land cover classification accuracy and 4.68% and 10.28% higher overall forest classification accuracy than RF and CART, respectively.     

Web-based analytical tools for the exploration of spatial data

This paper deals with the extension of internet-based geographic information systems with functionality for exploratory spatial data analysis (esda). The specific focus is on methods to identify and visualize outliers in maps for rates or proportions. Three sets of methods are included: extreme value maps, smoothed rate maps and the Moran scatterplot. The implementation is carried out by means of a collection of Java classes to extend the Geotools open source mapping software toolkit. The web based spatial analysis tools are illustrated with applications to the study of homicide rates and cancer rates in U.S. counties.This research was supported in part by a number of grants from the US National Science Foundation: NSF Grant SBR-9410612, BCS-9978058, to the Center for Spatially Integrated Social Science (csiss), and a grant from the National Consortium on Violence Research (ncovr is supported under grant SBR-9513040 from the National Science Foundation). In addition, support was provided by grant RO1 CA 95949-01 from the National Cancer Institute. Special thanks to Dr. Eugene J. Lengerich of the Pennsylvania State Cancer Institute for providing the data on colon cancer diagnoses.     

西安市住宅价格空间结构和分异规律分析

利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。     

基于ESDA-GIS的新疆县域经济时空差异研究

区域经济差异历来是国内外学者关注的热点问题。从时空角度出发,本文利用新疆1978-2004年县域人均GDP数据,采用变差系数、ESDA全局和局部空间自相关分析方法与GIS技术相结合,对新疆县域经济总体发展差异和局部空间异质性的演变特征进行了实证研究。变差系数分析显示新疆县际经济差异并不沿着"倒U字"型的轨迹变化,1978-2004年县域间的经济差距先减少,而后缓慢扩大。通过新疆各县人均GDP的空间自相关系数(Moran’sI)的计算,我们发现改革开放以来新疆经济发展的空间集聚效应增强,集聚区域间的经济差距不断拉大。对不同年度新疆各县人均GDP的局域空间自相关分析进一步揭示出北疆中、西部、南疆西、北部逐渐形成"HH"和"LL"两种类型空间集聚。实践证明空间分析方法是传统经济差异量度方法的一种有益补充,使我们更加深入理解区域经济的空间格局及其变化规律。     

基于邻接指数的空间关联规则挖掘方法研究

在空间关联规则挖掘中一般是采用遍历算法进行,导致对海量数据计算效率的降低。目前,空间数据挖掘模型多采用空间邻接矩阵来表达空间关联权重,大多情况下没有考虑邻接关系的实际量化的结果。文中在分析了空间实体分布的各种相邻关系基础上,采用邻接指数的方式来测算空间相关程度,并在此基础上采用改进的Apriori算法,通过自编程序加以实现。以北京市昌平区土地利用类型的空间分布关系为样例数据进行了试算。结果表明,计算效率有较大提高,并挖掘出一些潜在的土地利用类型间的共生关系。     

采用潜能模型的农村居民点布局优化

针对农村居民点用地布局优化研究未考虑规划影响的问题,该文提出了集成空间相互作用理论与规划影响的方法。首先参照城镇发展规划对农村居民点类型进行划分,然后依据新农村建设的要求和研究区的实际情况,从发展基础、生产条件、生活条件和生态环境4个方面建立了农村居民点潜能评价指标体系,根据修正后的潜能模型计算各农村居民点的潜能值,将孟河镇农村居民点划分为城镇化型、中心村、基层村、拆并村4种类型。在对农村居民点类型微调后,针对不同的类型提出相应的布局优化方案,对推进农村居民点整理具有一定的指导意义。     

基于数字北京的空间信息工程的建设与实践

空间信息工程是指利用"数字地球"理论,基于3S等关键技术,深度开发和利用空间信息,建设服务于北京市规划、建设、管理;服务于政府、企业、公众;服务于人口、资源环境、经济社会的可持续发展的信息基础设施和信息系统。依据北京市空间信息工程的建设进展,本文主要介绍了北京市遥感工程、北京市综合遥感影像数据库和北京市地理编码数据库的研究建设成果。     

基于云存储的空间信息服务方法

针对如何利用云存储技术提升空间地图瓦片存储与管理的可靠性,突破空间大数据服务与交互操作的瓶颈问题,该文发展了基于Hadoop的地图瓦片服务的基本框架,研究了基于HDFS的地图瓦片存储与访问模型。在GeoServer和OpenLayers开源代码的基础上,实现了基于HDFS的WMTS原型系统,通过实验验证了该方法的可行性;并对比分析了方法的访问性能,验证了该方法的可靠性及可用性。     

基于网格技术的空间信息移动服务架构研究

本文从网格的涵义和网格体系结构的角度出发,研究网格技术对空间信息移动服务应用的影响,进而探讨网格技术在空间信息移动服务中的应用,提出了空间信息移动服务网格的体系架构和应用模型。     

基于半方差函数的STARFM改进模型

基于空间变异理论,本文提出了一种基于半方差函数的STARFM改进模型。该模型利用半方差函数分析基准Landsat影像的空间统计特性,确定影像各波段的空间相关距离——变程,然后将变程的2倍作为STARFM模型滑动窗口的宽度,预测了指定MDOIS时刻的Landsat影像;改变滑动窗口大小后的预测影像和实际观测影像各波段的平均绝对差值和平均差值均大于利用半方差函数确定滑动窗口宽度的预测影像,表明STARFM改进模型具有优越性。     

基于并行数据库的空间信息网络服务技术

当前空间信息的日益增长和空间问题复杂程度的不断加大,极大影响空间信息服务的效率。在阐述并行计算与GIS结合的必然性和可行性的基础上,详细讨论并行空间数据库集群体系结构、数据组织及并行算法等并行空间信息服务的关键技术,最终构建基于并行数据库的空间信息网络服务原型系统,并通过实验证明并行空间数据库系统在效率和性能上较传统GIS系统均得到明显提高。     

基于GIS的种植业结构调整及空间匹配技术的实现——以河北省正定县为例

本文依据河北正定县原始农业数据,综合考虑各种因素建立模型,对各种作物种植结构进行调整和效益分析,并利用MAPOBJETS控件和VB使种植前后的面积值显示在相应的地块上,实现了决策结果与空间位置的空间匹配。     

一种基于带通滤波的机场跑道提取方法

作为重要战略目标的机场跑道是一种重要的遥感图像提取目标。高分辨率遥感图像中机场跑道等地物人工标志线清晰可辨,可作为一种重要的地物提取标志。在建立机场跑道模型的基础上,提出了一种基于带通滤波的提取机场跑道人工标志线的算法,并建立了机场主跑道提取的技术流程。该流程包括非植被区提取、数学形态学处理、带通滤波、Douglas-Peucker平滑算法以及平行线对模型的建立等。利用该算法对6处机场进行了试验,结果表明该算法提取准确可靠。     

基于空间数据库的山东城镇发展水平的空间统计分析

基于GIS空间数据库,对山东省108个城镇的综合发展水平进行了空间统计分析。首先选用了反映城市综合发展水平的14项指标,并进行了主成分分析,得出反映城镇综合发展水平的综合指标,并分析了山东省各城镇的综合发展水平与分布状况。然后利用该综合指标,对各个城镇进行了空间统计分析,通过计算全局空间自相关指标,分析认为山东省各城镇综合发展水平总体上未呈现空间相关关系;通过计算局部空间自相关指标,分析认为山东省68.5%的城镇分布存在非相似空间集聚特征。