基于多层紧支撑径向基函数的DEM插值方法

采用多层紧支撑径向基函数对离散数据内插生成DEM。首先对采样数据进行预处理,在原始数据上删除最小距离点对上的点,每次删除后将剩下的数据点存储并作为下一次删除操作的数据源,重复删除操作至点数为给定的初值;然后在已存储的数据集中选取均匀度较大的m个子集作为插值的数据源,分别进行紧支撑径向基函数插值,将上一层的误差作为下一层的插值属性值,求解插值矩阵系数。将规则格网点作为插值点通过插值矩阵内插生成DEM,并且与各种径向基函数插值方法进行比较。实验分析表明,基于多层紧支撑径向基函数的DEM具有较高的插值精度,可作为一种DEM插值方法。     

五种常用降水量插值方法误差时空分布特征研究——以深圳市为例

在洪水、滑坡等地质灾害预警预报中,通常需要对多个时点、多个站点的降水量观测数据进行高精度插值,雨量插值精度对灾害预警预报的可靠度具有很大的影响,因此研究降水量插值方法误差的时空分布特征具有重要的科研和实用价值.该文以深圳市2008年6月12日至14日百年一遇的强降水过程为例,采用交叉验证方法对反距离权重法、普通克里金法、全局多项式法、局部多项式法和径向基函数法五种常用空间插值方法误差的时空分布特征进行分析,研究成果可为根据雨量时空分布特点选取适用雨量插值模型提供相关依据,并为相关研究提供借鉴.     

一种改进的生成区域日降水场的方法及精度分析

利用全国687个气象站点11年的日降水数据,对基于地理特征和统计回归的函数拟合类模型DAYMET生成中国区域日降水场的能力进行了验证。交叉验证表明,DAYMET模型估计日降水累计得到的年降水量的绝对偏差11年平均为29.8%,年降水总量估计偏差低于20％的站点占48.3％。鉴于中国陆地区域降水深受季风的影响,不同方位气象站点对插值点的影响也有所不同,引入了站点不同方位对插值的影响权重,对DAYMET模型进行了改进,改进后年降水量的绝对偏差降为27%。与梯度距离平方反比法相比,该方法具有较高的区域降水插值精度。还以无定河流域降水插值为例,说明降水插值精度的高低与区域内雨量站点的多寡紧密相联。     

基于RBF神经网络的土壤铬含量空间预测

以广东省增城市为实验基地,采用随机采样的方法采集土壤铬含量样点,并将其分为训练数据集和检验数据集。设计4种样点布局方案,对前三组数据用RBF神经网络方法进行土壤铬含量插值,分析预测误差。研究发现,当样点较少时,RBF神经网络方法的插值结果较精确。而当样点数据为50时,误差较大,不能满足插值要求。通过插值结果的对比发现,较传统的统计学插值方法,RBF神经网络方法克服了平滑效应,特别是在数据较少的情况下,进行空间预测效果较好,是一种适用范围更广的插值方法。     

基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究

以云南省1961-2010年多年平均降雨量和云南省数字高程模型为基础数据源,通过对降雨数据的分析,将数字高程模型作为影响降雨强度的主要因素,引入到降雨量空间预测的多元地理统计中,并利用协同克里格算法构建降雨强度与地形高程之间的数学关系模型,对云南省年平均降雨数据进行空间插值模拟。插值结果与距离权重法、一阶局部多项式法、二阶局部多项式法、样条函数法、普通克里格法等其他5种空间数据插值方法进行对比与分析,并通过分析各个交叉检验统计量来验证评估数据的误差,从而选取出最优的空间插值方法。结果显示,普通克里格法和协同克里格法对降雨量空间插值的效果和精度高于反距离法、局部多项式法和样条函数法,而协同克里格法由于考虑了地形高程对降雨量的影响,具有更好的插值效果,因而更适合山地降雨数据的空间插值。     

顾及各向异性的CSRBF空间插值及其在气温场重建中的应用

在地理空间中各种地理现象实际上是一种连续变化的空间场。由于受到观测手段、工具的限制,只能从有限的地点获得有限的观测数据。为了获得连续的空间场,通常采用克吕格插值、反距离权重插值等方法进行重建。但这些方法都是各向同性的,与具有各向异性的真实地理现象分布并不相符。该文以各向同性的紧支撑径向基函数插值模型为基础,对其进行改进,使其能够顾及空间场的各向异性。其方法是利用加权主成分分析对原始数据进行方向性特征分析并进行旋转,再利用半变异函数拟合变换后坐标系下各轴向的变程值,以此为基础构建紧支撑径向基函数插值模型并进行插值,最后将插值结果逆旋转到真实地理空间。以国家气象中心提供的黄淮海平原气温数据与香港天文台提供的香港地区气温数据为例,对该文提出的顾及各向异性紧支撑径向基函数空间插值方法进行验证,并与反距离权重插值、全局径向基函数插值及顾及各向异性的普通克里格插值进行对比,实验表明该方法具有较高的精度且能够对气温场的细节进行准确的重建。     

基于多维分形模型与指示克里格方法的地球化学异常识别研究

指示克里格方法是一种不依赖于分布假设条件的非参数估值方法,对于异常值和偏态分布都具有良好的稳健能力,因此可以作为地球化学异常研究的理想工具。阈值作为指示克里格方法最重要的参数,对于插值结果具有很大影响。该文从多维分形理论出发,利用浓度-面积(C-A)模型计算地球化学异常下限值,并将其作为阈值参与指示克里格法插值计算。为了解决多维分形测度时的不确定性,利用Voronoi图的唯一性对C-A模型进行了改进,并通过安徽省某铜矿区大比例尺化探Cu元素地球化学数据对上述方法进行了实例研究。结果显示,较之反距离加权插值法、普通克里格插值法,指示克里格法获取的最高累计概率范围与已知矿体的空间吻合程度更高,具有更好的地球化学异常识别能力。对于地球化学数据空间变异性强烈的地区,指示克里格方法在稳定变异函数形状和高值信息重建能力方面具有很大的优势。     

自然地理要素空间插值的几个问题

资源管理、灾害管理、生态环境治理以及全球变化研究的需要强化了部分自然地理要素空间插值研究的重要性。这些要素空间插值的核心是建立充分逼近要素空间分布特征的函数方程。对于给定的区域与要素样本值 ,插值函数可以有多种模型形式。各类模型的精度受其理论基础、模型算法、时空尺度效应、样本数据属性等因素的综合影响。通过对国际主要插值研究成果进行分析 ,文章认为各类模型插值精度的差异缘于模型对插值要素空间变异性与空间相关性的反映 ,具体应用中 ,只有对已知样本数据进行变异性与相关性分析才能选出适当的插值方法。     

广州市表层土壤磁学性质的空间插值方法比较

本文利用广州市范围内的350个表层土壤样品χ_lf、χ_ARM/SIRM、HIRM等14个磁学参数的测试结果,在对各磁学参数分别进行统计特征分析和正态性检验的基础上,对满足正态或近似正态分布的磁学参数进行趋势分析。利用确定性插值法（包括反距离权重法和径向基函数法）和地统计法（包括普通克里金法和泛克里金法）对14个磁学参数进行空间插值并根据交叉验证法（比较不同插值方法的交叉验证参数）的结果,比较地统计法和确定性插值法的预测误差,从而确定14个磁学参数的最优插值方法。结果表明：1）地统计法中,χ_ARM、χ_lf、χ_hf、S₁₀₀、S₃₀₀、S_-100、SIRM和HIRM的普通克里金法插值效果最好;SIRM/χ的泛克里金法插值效果最好;χ_ARM/SIRM和S_-300的普通克里金法（OK）和泛克里金法（UK）的插值效果接近。OK法作为最常用的地统计空间插值方法,在表土磁学参数上也相较于UK适用范围更广。2）确定性插值法中,χ_ARM、χ_lf、χ_hf、χ_fd（%）、χ_ARM/χ、χ_ARM/SIRM、HIRM的径向基函数法插值效果最优;S₁₀₀、S_-100、S_-300和SIRM的反距离权重法插值效果最优;反距离权重法和径向基函数法均可作为χ_fd、SIRM/χ、S₃₀₀的插值方法。3）综合比较地统计法和确定性插值法,发现χ_ARM、χ_lf、χ_hf、χ_fd、χ_fd（%）、χ_ARM/χ、χ_ARM/SIRM、S₃₀₀、HIRM的空间插值应采用径向基函数法;S₁₀₀、S_-100和S_-300的空间插值应选择反距离权重法;而SIRM/χ和SIRM空间插值建议分别采用泛克里金法和普通克里金法。     

土壤厚度的空间插值方法比较——以青海三江源地区为例

利用青海三江源地区533个土壤剖面中的厚度数据, 在GIS技术的支持下, 采用确定性内插(反距离加权、全局多项式、局部多项式和径向基函数)和地统计内插(普通克里格、简单克里格、泛克里格和协同克里格)两类共八种插值方法对研究区土壤厚度的空间分布进行了预测, 并综合比较了各种插值方法的预测误差、统计特征值和插值结果分布图。结果表明:(1)在地统计内插方法中, 普通克里格方法(一阶)插值效果比普通克里格方法(二阶)要好;在普通克里格方法(一阶)的半方差函数模型中, 球状模型的插值效果优于指数模型和高斯模型;普通克里格方法在四种地统计内插方法中预测误差最小、预测结果准确性最好。(2)确定性内插方法中, 反距离加权(指数为1)法的误差较小, 并且对区域与局部趋势的反映效果最好。(3)从预测误差大小和对区域总体及局部趋势的综合反映效果来看, 有异向性的球状模型普通克里格(一阶)插值方法预测结果最能准确反映青海三江源地区土壤厚度的空间分布。     

基于加权Voronoi选取控制点的HJ星影像精校正方法

提出以原始影像初级误差和方向误差为权重因子建立权重模型,使用加权Voronoi的GCP采样方法对GCP"均匀分布"给出一个可以度量的定义,并对等同于单幅TM影像幅宽的HJ星二级数据产品使用加权Voronoi选取GCP控制点进行几何精校正验证实验。针对HJ遥感影像二级数据产品特点,在按普通采样方法获取GCP基础上使用通用Kriging插值获得初步绝对误差权重因子和方向误差权重因子构建加权Voronoi图,并按照均一性原则修正GCP直到获取均衡Voronoi图为止。实验结果表明,在相同控制点条件下,与基于规则空间覆盖采样的GCP选取方法相比,对HJ星遥感影像进行精校正的方法能将校正精度提高34%左右,校正精度在0.8个像元以内,能很好地满足对较大幅宽的HJ星影像数据的几何精校正要求。     

近地机载激光雷达棉花LAI提取方法研究

棉花叶面积指数（LAI）是描述其长势的重要指标,准确获取冠层结构参数是叶面积指数反演的必要条件。以ScoutB-100油动单旋翼无人机为飞行平台,搭载RIEGL VUX-1激光雷达,精确获取棉花高密度点云数据,得到研究区棉田数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）,通过差值运算获得其冠层高度模型（CHM）,进而提取有效的冠层结构参数。利用相关性分析法选取相关系数大于0.2的激光穿透力指数（LPI）、回波点云密度（D）、孔隙率（f_gap）、归一化高程值（V_nDSM）构建棉花LAI反演模型,并与实测叶面积指数进行精度验证与评价。实验结果表明：模型估算的LAI与实测LAI之间的决定系数为0.824,均方根误差为0.072,验证了模型的可靠性。     

福海叶绿素含量的人工神经网络反演模型

在圆明园福海同时进行光谱测量与叶绿素测定。使用传统经验统计算法、BP人工神经网络和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络,分别建立光谱值反演叶绿素浓度模型。结果表明,径向基函数网络具有结构自适应确定、输出不依赖初始权值、速度快、结果可靠、能充分利用光谱信息等优良特性,得到了相当好的拟合结果,是一种值得推广的预测叶绿素浓度的神经网络模型。     

地形因子对反距离加权插值方法(IDW)最优距离指数的影响分析

反距离加权插值方法（Inverse Distance Weighted, IDW）是生成数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的常用内插手段之一,不同的地形应使用合适的IDW距离指数进行插值。本文选取了平原、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地5种地形,设计了2组试验,从地形宏观形态和地形微观形态2个方面研究了地形对IDW插值中最优距离指数（Optimal order of distances,OOD）的影响。首先使用狼群算法（Wolf pack algorithm,WPA）计算不同地形区下IDW插值的OOD,分析不同地形之间OOD的分布差异;其次选取坡度、坡向、曲率3个地形因子,计算各采样点的OOD,分析不同地形因子对采样点OOD的影响。结果表明,从平原地区到大起伏山地地区,随着区域内地形起伏度的增加,OOD减小。采样点的OOD在高值区的占比随坡度增大而减小;OOD随坡向变化差异不大;随着地形曲率的增大,OOD在高值区的占比增加,在低值区的占比减小。在较为平坦的地区,例如平原地区,丘陵地区建议使用OOD在3≤a≤4范围内取值进行IDW插值,而在小起...     

基于信息量模型和机器学习方法的滑坡易发性评价研究——以四川理县为例

以阿坝藏族羌族自治州地质灾害频发的理县为研究区,从地形地貌、地质环境、水文条件和人类工程活动等方面选取11个影响因子,通过皮尔森相关系数研究各因子之间的相关性,从而构建滑坡易发性评价指标体系。利用信息量模型计算各影响因子的信息量值,从信息量模型得出的极低和低易发性分区中选取非滑坡样本,在此基础上将样本数据代入随机森林和径向基函数神经网络2种机器学习模型开展滑坡易发性评价,并通过接收灵敏度（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线进行精度验证。结果显示：随机森林模型预测出的高易发区单位面积内分布的滑坡点数量更为集中,在仅占6.666%的区域分布了74.026%的灾害点,评价结果优于径向基函数神经网络模型。ROC曲线中两模型AUC（Area Under Curve）值分别为0.893、0.874,说明随机森林模型具有更高的可靠性,比径向基函数神经网络在该区域地质灾害易发性评价中更具优势。     

近红外光谱预测土壤钾、钙、镁与阳离子交换量研究

选取广州北部荔枝花芽分化期树冠滴水线内的15个样点土壤样本,通过近红外光谱测量和化学分析,测定样本中阳离子交换量与交换性钾、钙、镁含量;利用逐步回归法和偏最小二乘回归法获取各土壤参数预测模型,并以留一法交叉验证检验模型的有效性.结果表明:土壤光谱经一阶导数处理后,与土壤参数的相关性较好;利用1 897、2 168和24...     

基于GIS的新疆气温数据栅格化方法研究

以新疆99个气象台站1971-2010年年平均气温为数据源,采用多元回归结合空间插值的方法对新疆区域气温数据进行栅格化研究。建立了年平均气温与台站经纬度和海拔高度的多元回归模型,对于残差数据的插值采用了反距离权重法(IDW) 、普通克立格法 (Kriging)和样条函数法(Spline)3种目前应用广泛的空间插值方法,针对于这3种方法进行了基于MAE和RMSIE的交叉验证和对比分析,结果表明在新疆的年平均气温的GIS插值方案中,IDW方法精度总体要高于其他两种插值方法。     

秦岭主脊区年降水量空间插值最优方法研究北大核心CSCD

利用ARCGIS软件,以研究区多年平均年降水量为数据源,开展以下研究:(1)采用反距离权重法、普通(泛)克里金法、样条函数法和趋势面法进行直接内插。(2)利用降水量随海拔递增率,再次利用以上方法进行插值。(3)分析站点数量的变化对插值精度的影响。(4)分析插值空间尺度变化对插值精度的影响。针对插值结果,使用交叉验证法来评估插值方法的优劣,旨在找出研究区年降水量空间插值的最优方法。结果表明:(1)研究区多年降水量与纬度呈现出很好的负相关,与其他各地理环境因子相关性很差或无相关性。(2)考虑降水随海拔的递增率后,研究区南坡西段和研究区海拔<600 m和>800 m的大部分观测站的空间内插精度得到有效提高,其它区域以及其它海拔区间的插值精度反而降低,因此使用单一线性数据作为整个研究区降水随海拔的变化率不够科学和严谨。(3)在缺少研究区不同剖面降水观测资料的情况下,权重为0.001的正规则样条函数法是最优插值方法。(4)像元尺度在50~1 000 m间的变化对降水插值的不确定影响甚微;插值精度与选取的插值点个数无明显相关性,当站点个数为20个时,插值精度最高。     

秦岭主脊区年降水量空间插值最优方法研究

利用ARCGIS软件,以研究区多年平均年降水量为数据源,开展以下研究：（1）采用反距离权重法、普通（泛）克里金法、样条函数法和趋势面法进行直接内插。（2）利用降水量随海拔递增率,再次利用以上方法进行插值。（3）分析站点数量的变化对插值精度的影响。（4）分析插值空间尺度变化对插值精度的影响。针对插值结果,使用交叉验证法来评估插值方法的优劣,旨在找出研究区年降水量空间插值的最优方法。结果表明：（1）研究区多年降水量与纬度呈现出很好的负相关,与其他各地理环境因子相关性很差或无相关性。（2）考虑降水随海拔的递增率后,研究区南坡西段和研究区海拔<600 m和>800 m的大部分观测站的空间内插精度得到有效提高,其它区域以及其它海拔区间的插值精度反而降低,因此使用单一线性数据作为整个研究区降水随海拔的变化率不够科学和严谨。（3）在缺少研究区不同剖面降水观测资料的情况下,权重为0.001 的正规则样条函数法是最优插值方法。（4）像元尺度在50～1 000 m间的变化对降水插值的不确定影响甚微;插值精度与选取的插值点个数无明显相关性,当站点个数为20个时,插值精度最高。     

基于空间异质分区的残差IDW插值方法

空间插值可以利用已有观测数据修补缺失的观测数据,也可以利用离散数据构建连续的表面数据,但现有的空间插值方法没有充分考虑空间数据的异质性。该文提出一种基于空间异质分区的残差反距离加权插值方法(RRIDW)。首先根据采样点属性值对研究区域进行空间异质分区;为了进一步去除不同子区域内的空间趋势,对每个子区域计算趋势面,进而计算得到采样点属性值的异质分区残差,利用属性值残差进行反距离加权插值;最后结合趋势计算得到待求点处的空间插值结果。实验采用两组实际PM2.5浓度数据和降雨量数据,运用交叉验证方法对RRIDW方法与其他常用空间插值方法进行对比分析,验证了该方法的优越性和可行性。