集成学习支持的复杂地貌类型区土壤全钾含量自适应曲面建模

土壤属性空间分布受复杂地学环境要素影响,空间分异特征十分明显,用单一全局插值模型进行土壤属性模拟,难以实现高精度模拟。对于空间不连续、全局插值模型精度有限及适应性差的特点,本文提出了一种集成学习支持的、融合地学环境变量的土壤属性自适应曲面建模方法（ASM-SP）。利用2013年采集的110个样点数据,使用回归克里金（RK）、贝叶斯克里金（BK）、普通克里金插值法（OK）、反距离加权法（IDW）、ASM-SP,分别对青海湖复杂地貌类型区进行土壤全钾含量的插补。本文采用逐点交叉验证（LOOCV）插值方法模拟精度。结果表明,ASM-SP不仅考虑了地学环境变量与土壤属性的非线性关系,而且融合了多个模型的适应性优势,是实现复杂地貌类型区土壤全钾含量的高精度模拟的一种新方法。     

基于ANUSPLIN的小兴安岭地区降水格点数据空间插值

在全球变化研究中,高分辨率、网格化的气候数据作为环境因子是地学模型和气模型等相关研究的重要参数.本文以黑龙江省小兴安岭地区为研究对象,采用ANUSPLIN空间插值方法,利用该区域69个地面降水月值0.5°×0.5°格点和1 km空间分辨率DEM,对逐月降水进行了空间插值,使用广义交叉验证方法和多个评估指标进行了误差分析和精度评价,进一步分析了2020年小兴安岭地区降水月值的时空特征.结果表明:TVTPS4模型具有最优插值精度和区域适用性;降水具有阶段性和季节性,以及地域分布差异特征.本研究成果可为复杂地形地貌的气象要素精细化研究,以及区域可持续发展科学决策提供参考.     

复杂地形景区三维导览图的设计与实现

为满足复杂地形景区对三维地图导览的需求,构建更为清晰的三维地图模型,提供良好的三维导览地图设计方案显得尤为重要。为了更好地与卫星影像进行贴合,DEM数据的采样密度要与卫星影像的分辨率一致。本文通过对比当下常用的四种空间插值方法的适用范围与运用特点,设置相关阈值及权重,直观比较了四种插值方法产生的插值结果,选择更适合复杂景区DEM插值的插值方法并对其进行精度提升,以此得到符合精度要求的DEM数据。最后利用相应地区的卫星影像进行地图投影及影像贴图,两种数据结合构建复杂景区的三维地图模型,给游客带来更为精确直观的定位信息和空间要素信息。     

采样尺度和地形因子对土壤养分空间变异规律影响的研究

由于我国疆域辽阔且地形分布复杂,因此研究土壤养分的空间变化,对精准农业有着重要的意义。本文探索2种采样尺度以及地形因子对土壤养分含量空间分布的影响,通过研究分析,得出在小范围区域内,适当增加采样尺寸,可以减少采样工作量,并准确地预测整个区域的土壤速效钾含量。而在实验研究区域内,对每种养分含量而言,加入地形因子后进行空间插值预测,养分含量分布的结果更为精细。     

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。     

基于半变异函数的土壤有机碳空间预测方法

基于半变异函数原理,通过GS+和Variowin确定最优模型,对土壤有机碳进行空间预测,同时与反距离加权方法的空间插值结果进行预测精度和模型拟合效果对比。结果表明,基于半变异函数的土壤有机碳空间插值的均方根误差RMSE最小,比反距离加权方法提高了14%,预测精度和空间模拟效果要高于反距离加权方法的预测结果。基于半变异函数的空间插值方法要更适合土壤有机碳数据的空间预测,为其他土壤数据空间准确预测提供支持。     

一、P20一般性问题

CH20001447 基于人工神经网络面插值的方法研究/尤淑撑(中国农业大学)…∥测绘学报.—2000,29(1).—30～34前人研究表明,三层前向人工神经网络不仅能以任意精度逼近任意函数,还能以任何精度逼近其各阶导数。根据这一特性,将反向传播网络应用于面插值。认定地理要素的空间分布可以用一复杂的非线性函数模拟,该函数是由多种因素综合作用的结果,即地理要素的值是这些因素的函数,如果以各因素为输入、对应地理要素值为期望输出,对网络进行训练可对地理要素的空间分布进行模拟。影响因素的确定是决定插值精度的关键。该方法最大特点在于能充分利用空间信息和各种社会、经济信息。最后,模拟了有隔离带和无隔离带的两种插值情况,实验表明神经网络应用于面插值是可行的,并能有效地解决隔离带问题。该方法可用于土壤、土地评估等有关面状分布的研究场合。图4表1参6     

多尺度空间下的云南山地流域遥感土地利用分类对比研究

以云南山地流域为研究区域，利用实证理论方法及3S（RS、GIS、GPS）技术手段，进行了多尺度空间下多模型的遥感土地利用分类对比研究。结果表明： 率先建立地学主导因子下的遥感地学分异规律，对提高云南遥感土地利用/土地覆盖（LUCC）分类精度效果显著； 遥感分类模型效应与尺度空间有较大的关联性； 对大区域及地形因子和地貌差异大的研究区，构建专家系统模型和推理分类模型是提高遥感分类精度的有效途径。     

基于单纯形的3D-GIS数据模型及其初步设计

本文分析了单纯形的特性,采用单纯复形表示地学３维目标体,定义了基于地学复形的３Ｄ－ＧＩＳ空间数据模型和空间关系及操作,对地学目标抽象表示为点、线、面和体４种类型。提出了基于地学复形空间表示方法的逻辑设计,以及４种空间目标类型的拓扑关系图。了其数据结构的定诳几种地此模型的插值的方法。     

基于代数结构的地形图制图模型

根据地图表达的特点,将地理空间信息抽象表达为二元结构,即反映语义属性及空间位置属性的地理要素和要素间空间关系;利用代数结构形式,在地理空间数据库和地图中分别构建表达地理空间信息的地理要素空间和地图要素空间;地理要素空间中的空间关系是基于欧式空间原理建立的,而地图要素空间中的空间关系则是用视觉模型来刻画.据此,提出以地理...     

顾及多因素影响的自适应反距离加权插值方法

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。     

改进的Kriging算法用于GPS水汽插值研究

大气水汽含量在时间和空间上波动所造成的雷达信号不确定性延迟,是影响雷达干涉测量精度的主要因素之一.将高精度地基GPS可降水汽值用于SAR影像大气延迟的改正,需要采用合适的插值方法对GPS观测值进行空间插值.常规的逆距离权(inverse distance weighted,IDW)倒数和克里格(Kriging)等空间插值方法,由于未考虑地形对大气延迟的影响,其应用效果不理想.为此,提出了一种改进的Kriging插值方法,该方法充分考虑了高程和距离对大气插值的影响.对香港地区GPS水汽观测建立的区域水汽改正模型实验结果表明,改进的Kriging方法具有明显的优越性,可以进一步推广用于建立多影响因素的拟合插值模型.     

空间插值方法对土壤重金属污染格局识别的影响

针对广东省某地区土壤中采样样品点的重金属污染物砷(As),文章选取统计学中具有代表性的反距离加权(IDW)、样条函数(Spline)、普通克里格(OK)3种空间插值方法,对比分析不同空间插值方法下研究区土壤中As浓度估算精度、污染特征识别和污染格局空间区划的差异。结果表明:3种空间插值方法在研究区土壤As浓度的估算中,IDW表现最佳;3种插值方法所识别的研究区As污染空间分布特征和污染格局均存在差异,但相对于OK法,IDW和Spline两种方法的结果更加相近。研究表明,在基于点状离散数据采用空间插值方法分析区域土壤重金属污染特征的过程中,应首先考虑结合区域数据样本的数量和特征,开展各空间插值方法的精度评价。     

地形平坦地区DEM生成算法的比较研究

数字高程模型(DEM)是GIS的基础数据之一,是许多涉及高程信息的空间分析的重要基础。DEM插值精度的好坏直接影响基于DEM的各种地学分析及应用,因此研究高精度的DEM插值算法具有重要意义。介绍了基于水文强化算法的DEM插值算法——ANUDEM,并与传统的TIN建立DEM的算法进行了比较。认为在地形复杂地区由于等高线密集,高程信息丰富,两种插值算法效果都比较好;而在地形平坦地区ANUDEM算法精度优于TINDEM,并且,ANUDEM得到的DEM很好地避免了平山顶、阶梯状地形,其派生的等高线和水系与原始数据更加吻合。相对于TINDEM算法,ANUDEM算法更适合地形平坦地区的DEM建立。     

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。     

插值条件下格网DEM坡度计算模型的噪声误差分析

针对目前DEM（Digital Elevation Model, DEM）数字地形分析的精度评价多数不考虑DEM误差的空间自相关性或仅仅采用经验的自相关性模型问题,本文从DEM插值入手,从理论上推导了插值条件下格网DEM邻域窗口内坡度噪声误差的空间自相关性模型以及坡度精度模型,并选取典型的插值方法和坡度差分算法,从实验角度分析了在顾及和不顾及空间自相关性两种情况下的格网DEM坡度计算模型的噪声精度,实验结果表明：坡度精度受DEM噪声误差的空间自相关性影响较大,并与DEM插值方法和坡度计算模型中的差分算法有关。     

基于GRACE数据的陆地水储量空间插值方法研究——以科尔沁沙地为例

在地统计学函数模型和地理信息系统技术的支持下,本文利用多种插值方法对GRACE重力卫星解算出的水储量数据进行空间插值方法精度研究,并探讨了科尔沁沙地的水储量空间分布特征。结果表明:1)总体上看,地统计学插值方法优于确定性插值法的反距离权重插值、径向基插值、全局多项式插值和局部多项式插值;2)在地统计学方法中,仅引入高程数据插值,精度并没有提高,综合考虑高程和降水量的协同克里格插值方法的误差最小,插值精度最好。利用协同克里格插值法插值得到科尔沁沙地的水储量空间分布图,由图可知,科尔沁沙地的水储量呈现由南向北增加的空间分布特征。     

几种建立DEM模型插值方法精度的交叉验证

建立DEM模型时需要对离散的高程点进行空间插值,实现这一目的的插值方法有很多种。文章主要选择了6种常用的插值方法,分别在平原、丘陵和高山几种不同复杂程度的环境下对其插值的精度使用交叉验证方法进行评估。结果表明,同样的插值方法对不同复杂程度的地形效果是不一致的,多种插值方法中以克里金插值方法的插值适用性最强,精度最高。     

基于GIS的气象要素插值方法比较研究

气温是重要的气象要素之一,空间插值为离散的气温数据转换为连续的空间曲面提供了有效方法,从而可以提供每个栅格上的气温要素资料。本研究在Arc GIS软件支持下,分别利用反距离权重法、张力样条函数法和普通克里格插值法对2010年全国660个气象台站观测的年平均气温进行空间插值,并利用交叉验证法对插值精度进行了验证。结果表明:既考虑了距离又考虑了已知样本点空间位置及与待插值点的空间方位关系的普通克里格插值精度明显优于反距离权重法和张力样条函数插值法。本研究结果对全国气象要素的空间插值应用具有一定参考意义。     

基于GIS的苏锡常地区PM_(2.5)分布模拟

基于GIS技术和多元线性回归方法,采用苏锡常地区的PM_(2.5)浓度观测资料和同期苏锡常及周边地区的气象资料,构建了基于气象要素的多元线性回归模型,模拟2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布状况。对比此模型与IDW插值方法的精度,结果表明,该模型利用气象要素与PM_(2.5)浓度显著的相关性建立多元线性回归模型,有效地模拟了PM_(2.5)的空间分布状况;2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布具有整体上东南低、西北高、局部上分布小范围低值区的特点;该模型有效地消除了单一使用IDW插值方法容易受到监测站空间分布的影响而出现极值区域和极值中心偏差的现象,对于研究PM_(2.5)的空间分布规律具有一定的实际应用价值。