EBK算法中半变异函数模型对DEM插值精度差异性研究

针对经验贝叶斯克里金(EBK)插值算法中的不同半变异函数模型对不同地貌地形的适应性问题,分别选取了平原,山地和丘陵三种不同地貌样区,进行空间插值试验研究。首先,选取不同地貌类型数据,获取离散高程点数据;然后,对数据进行预处理,通过GS模块分析地形数据中是否分态分布,是否存在趋势等;最后,通过经验贝叶斯克里金方法选择不同的半变异函数模型对不同地貌数据进行插值,以均方根误差为精度指标,比较分析EBK方法中不同半变异函数的适应性。分别选择径向基函数插值方法和普通克里金插值方法两种不同的插值方法作为对比,分析与EBK算法的插值精度的差异性。实验结果表明:在默认参数设置情况下,EBK算法效果更好,误差更小,精度更高。     

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。     

求解半变异函数的常用方法与新方法研究

半变异函数的获取既有人为主观求取法,又有运用数学工具客观求取法,但是后者是今后的主要趋势。笔者在前人工作的基础上,归纳出多项式回归法、线性规划法和目标规划法三种求解半变异函数的成熟方法,以及非线性回归理论直接求解法、进化计算和积分面积三种新兴方法,并总结出各种方法的优缺点。最后概括出计算权重的两种方法。     

半变异函数模型参数估计的综合定权法

针对半变异函数参数估计时点对数法定权未能顾及滞后距的影响,可能无法反应滞后距较小几个点重要性的问题,对多项式回归法的权重进行优化。通过平行四边形法则综合点对数和滞后距的影响,给出一种综合定权法。以球面模型为例,通过不同定权方法估计半变异函数模型参数,实验结果表明综合定权法各点权重更合理,克里金估值也更接近实测值。     

3维实验变异函数的计算方法

探讨了3维空间下实验变异函数的计算方法,给出了具体的计算步骤。在搜索域参数中引入了三个容差变量,尽可能多地搜索样品对,确保计算结果具有统计学意义。根据给出的计算方法,运用C#语言开发了3维变异函数计算工具。     

变异函数的自动拟合研究

提出了初值限定的加权多项式回归方法,提高了各类地质统计学软件包的自动化程度,提供了地质统计学扩展GIS空间分析功能的重要方法.     

半变异函数球状模型2次套合结构优化算法

为了精确描述适用于区域化变量理论的自然现象的空间随机性和结构性,运用遗传算法和模式搜索法对半变异函数球状模型2次套合结构进行了优化,得到了较好的拟合精度。     

一种基于进化规划的变异函数模型拟合方法

研究了变异函数理论模型的最优拟合问题,提出了以滞后距倒数为权系数建立目标函数的基于进化规划的变异函数模型拟合方法,实现了动态地估计参数值,避免了估计过程中各参数在精度上的相互依赖.     

基于小波变换的半方差函数影像匹配方法

基于小波变换的半方差函数影像匹配方法,该方法在小波变换的基础上,根据小波方差计算出影像特征最多的分解层,在该层上进行初匹配得到候选同名点。利用半方差函数匹配方法对同名点进行精细匹配,既节省了时间又达到了精确匹配的目的,为影像匹配提供一种新方法。     

运用地统计学的土壤有机碳含量空间分布研究

运用GIS地统计、缓冲区分析、叠置分析等方法,初步研究了西昌市邛海盆地土壤有机碳空间变异特征及主要影响因素。分析结果表明,研究区土壤样本,呈正态分布,属中等变异强度,高值区位于主城区东南部和邛海海域东南部,低值区位于邛海海域东北部,并向西北方向递增。不同土壤质地其含量显著不同,中性条件下,其含量较高;不同缓冲区范围内,其含量表现出相应的相关性。     

Spatial Assessment of Soil Organic Carbon Density Through Random Forests Based Imputation

Regional estimates of soil carbon pool have been made using various approaches that combine soil maps with sample databases. The point soil organic carbon (SOC) densities are spatialized employing approaches like regression, spatial interpolation, polygon based summation, etc. The present work investigates a data mining based spatial imputation for spatial assessment of soil organic carbon density. The study area covers Andhra Pradesh and Karnataka states of India. Field sampling was done using stratified random sampling method with land cover/use, soil type, agro-ecological regions for defining strata. The spatial data at 1 km resolution on climate, NDVI, land cover, soil type, topography was used as input for modeling the top 30 cm Soil Organic Carbon (SOC) density. To model the SOC density, a Random Forest (RF) based model with optimal parameters and input variables has been adopted. Experiment results indicate that 500 number of trees with 5 variables at each split could explain the maximum variability of soil organic carbon density of the study area. Out of various input variables used to model SOC density, land use / cover was found to be the most significant factor that influences SOC density with a distinct importance score of 34.7 followed by NDVI with a score of 12.9. The predicted mean SOC densities range between 2.22 and 13.2 Kg m^?2 and the estimated pool size of SOC in top 30 cm depth is 923 Tg for Andhra Pradesh and 1,029 Tg for Karnataka. The predicted SOC densities using this model were in good agreement with the measured observations (R?=?0.86).     

基于遥感与碳循环过程模型估算土壤有机碳储量

土壤有机碳含量的估算是当前全球碳循环研究的热点之一,但不同学者之间的估算值差异较大。从估算方法看,主要有基于土壤剖面的直接估算法和基于生态系统碳循环过程模型的间接估算法,这两种方法各有优缺点。直接估算法由于只反映了不同土壤或植被类型的土壤有机碳含量平均值的差异,因而空间分辨率较低。而间接估算法由于参数的简化,影响了土壤有机碳估算的空间精度。作者将遥感的高时空分辨率特征、反映生态系统碳循环动态变化的过程模型、实际测量的土壤有机碳结合起来,以求提高土壤有机碳估算的空间分辨率。考虑到受温度、水分的影响,土壤呼吸与土壤有机碳含量的关系并不好,而土壤基础呼吸由于剔除了温度和水分的影响,从而使其与土壤有机碳的关系非常密切,其测定系数R^2可达0.78。采用了结合遥感和碳循环过程的CASA模型及Van＇t Hoff土壤呼吸模型,首先估算了8km分辨率的土壤基础呼吸的空间分布,在此基础上结合实测的土壤有机碳估算了8km分辨率的土壤有机碳的空间分布。     

基于GIS的复杂环境空间通达性预测方法研究

在野外无拓扑道路的空间环境中进行快速行军和野外抢险工作时,快速准确地实现空间目的点最佳路径的构建,是提高行军和抢险效率的关键。针对复杂空间环境中路径搜索问题,提出了一种基于GIS的复杂环境空间可达性预测方法。引入高程、坡度、植被等地形因子,通过对地形因子权重关系的分析,实现算法的改进。利用GIS技术结合改进A*算法,实现对空间地域通达性的预测,为空间复杂环境中的最佳路径搜索和选择提供决策支持。以桂林市某山区地形DEM数据为例,采用改进A*算法实现空间最佳路径的分析和计算。仿真和实测结果表明,该方法具有一定的实用性。     

Effect of Land Use Types on the Spatial Prediction of Soil Nitrogen

Mapping the spatial distribution of soil nutrient contents from sample data has received much attention in the recent decade. Accurately mapping soil nutrients purely based on sample data, however, is difficult due to the sparsity and high cost of samples. Land use types usually influence the contents of soil nutrients at the local level and it is desirable to integrate such information into predictive mapping. The area-and-point kriging (AAPK) method, which was proposed recently, may provide an interpolation technique for such purposes. This study mapped the soil total nitrogen (TN) distribution of Hanchuan County, China, using AAPK with sample data (consisting of 402 points) and land use information. Ordinary kriging (OK) and residual kriging (RK) were compared to evaluate the performance of AAPK. Results showed that: (1) land use types had important impacts on the spatial distribution of soil TN; (2) measured data at 135 validation locations had stronger correlation with the data predicted by AAPK than by RK and OK, and the mean error and root mean square error with AAPK were lower than with RK and OK; and (3) AAPK generated smaller error variances than RK and OK did. This suggests that AAPK represents an effective method for increasing the interpolation accuracy of soil TN. It should be pointed out that some of the land use polygons used in this study are very large and complex, which might impact the effectiveness of AAPK in improving the prediction accuracy. Segmenting them into simple smaller areas might be helpful.     

基于ArcGIS的协同克里金法预测燃气管网空间分布

燃气低压管网的合理高效规范化管理是燃气普及、管线巡查、实时预警和应急响应的基本保障。我国燃气管网发展虽然迅速,但终端用户的低压管网仍存在很多规划和管理上的不足。互联网大数据时代的兴起为燃气行业终端用户的智能管理提供了潜在机会。本文基于GIS空间分析功能,把燃气管网系统扩展深入到街道级管理模式,分析区域管理中低压管网的空间分布及影响因素,采用协同克里金插值预测城郊和乡镇区域低压管网空间分布态势,并对预测结果进行了精度评价。实验区验证结果表明,预测模型较好,其平均误差、均方根误差、标准化均方根误差均在容错范围内。该研究可为燃气管网规划和市场开发等工作提供决策依据,为智慧燃气服务民生提供思路和方案。     

一种简单加入空间关系的实用图像分类方法

遥感图像分类是遥感图像处理的一项基本内容，也是遥感应用中关键的一步。为了提高分类的精度，一方面是对光谱信息的合理利用；另一方面，可以加入新的信息源，即进行多源数据处理，并加入地学知识，尤其是对空间信息的利用是至关重要的。但是由于地学知识的复杂性及空间信息利用的难度以及数据源的限制，尚无公认的实用方法。该文提出了一种简单加入空间关系的分类方法，在没有其它数据源的情况下，利用空间关系特性，在分类中构造两个空间关系波段，实现空间约束，部分消除仅依赖光谱数据分类而引起的同物异谱和同谱异物造成的分类错误。简单实用，同时也验证了空间关系在分类中的重要性。     

斜坡单元支持下的滑坡易发性评价支持向量机模型

针对传统滑坡预测手段数据源有限、数据更新周期长、难以发现隐藏在复杂滑坡系统中的规律等问题,本文以三峡库区为研究对象,从多源空间数据中提取滑坡孕灾环境和影响因素等信息,采用数字地形水文分析方法划分斜坡单元,对评价因子进行重采样,进而构建两类支持向量机模型。分析了多源影响因素与滑坡易发性的定量关系,并生成滑坡易发性分区图。采用成功率曲线和误差率评价预测结果,模型预测精度达到98.21%,与野外调查实际情况吻合较好。     

空间剖分提取山顶点的方法

山顶点作为重要的地形特征要素,其提取方法一直是数字地形分析的重要研究内容之一。此处将水文模拟提取归结为空间剖分的一种,将山顶控制范围作为山顶提取的空间分布约束条件,提出一种基于空间剖分原理的山顶点提取方法。该方法根据山顶地形形态特征,分别通过水文模拟分析、等高线剖分来获取山顶影响区域与候选控制范围,通过确定山顶适宜控制范围来提取山顶点。以开县地区作为实验样区,通过该方法所得山顶点空间分布结果合理,符合传统山顶认知和地形形态特征。     

基于Whoosh的空间数据全文检索方法

针对关系数据库对空间属性数据和文档信息检索效率低下的问题,提出了利用Whoosh全文检索引擎进行空间属性数据检索的方法。首先介绍了全文检索技术和Whoosh全文检索引擎;然后以陕西省126万条POI数据为例,对比了其与数据库模糊查询的检索结果和效率。实验结果表明,Whoosh全文检索引擎使数据查询效率提高了3个数量级,证明了其对非结构化空间数据检索的可行性。