MODIS影像植被时空变化分析——以吉林省为例

利用2000至2006年的MODIS-NDVI影像数据,通过年最大NDVI随时间的变化斜率和对变化趋势的分区统计、重心分析及空间自相关分析,探索近年来吉林省植被的时空变化规律。吉林省大多数区域NDVI呈现出稳定或增加趋势,反映出吉林省植被生态系统有所恢复。植被变化趋势具有明显的空间分异特征,东部主要为稳定型,西部主要为增长型,局部区域有衰退迹象,主要分布在吉林省东南角和西南角、长春市市辖区及沿河沿湖地区。空间自相关分析表明,植被变化过程在研究区域内具有较强的空间正相关,即变化趋势在空间上具有趋同性,集聚现象明显。     

一种遥感土壤湿度误差空间协方差的估算方法

针对遥感反演土壤湿度空间相关的误差协方差难以估计的问题,提出了一种遥感反演数据误差空间协方差估算方法——3类数据集成分析误差协方差（triple collocation covariance,TC_Cov）,将土壤湿度场的每个单元（像元）看作一个空间随机变量,用两个随机变量表示的土壤湿度值的时间序列作为样本进行空间协方差估计,由任何两个随机变量的协方差形成多个随机变量（随机场）的协方差矩阵。利用先进散射计（ad-vanced scatterometer,ASCAT）和热带降雨测量卫星（tropical rainfall measuring mission,TRMM）的遥感土壤湿度数据以及ERA-Interim土壤湿度再分析数据作为TC_Cov方法的输入数据,分别估算了ERA-Interim、AS-CAT和TRMM在澳大利亚Murrumbidgee流域的土壤湿度误差协方差矩阵,验证了估算方法的合理性和可行性。     

塔里木盆地满西地区石炭系东河砂岩沉积层序分析与储集层评价*

塔里木盆地满西地区石炭系东河砂岩主要发育于滨岸沉积体系和强制海退体系域,沉积砂体表现为逐级下降的楔状体。东河砂岩沉积期间,其滨岸环境以高能砂质滨岸和高能砾质滨岸居多,泥质滨岸极少见。东河砂岩有利储集层的主控因素是岸线迁移与相带展布。油气运移条件和优质储集层的分布决定了有利勘探区带。油气储集体分布预测应该依据强制海退体系域楔状体随岸线迁移的分布规律展开。在沉积层序分析和储集体评价的基础上,结合油气勘探现状和构造圈闭分析,初步确定塔里木盆地满西地区有3个石油勘探有利区带。经钻探实践证实,依据这一思路可以获得油气大发现。     

基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran's I来分析气象数据的空间分布模式。利用Moran’s I分析探讨了东北地区86个气象站1951~2011年气温降水数据的空间自相关。结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960~2011年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势,但仍表现出区域显著聚集强相关现象。     

东北三省月降水量的时空克里金插值研究

为了实现对时空场任意点进行时空插值,以东北三省1999~2008年的月降水数据为研究对象,选用了一类比较实用的积和式时空变异函数模型进行时空克里金插值。每个站点的降水量都是时间序列,插值之前对各站点的降水进行了时序分解和去季节项处理。在分别得到纯空间和纯时间的变异函数基础上建立时空变异函数。将二维的普通克里金插值扩展为三维,并对1999年10月各站点进行降水量估计,同时与单纯空间克里金插值效果进行比较。结果表明时空插值效果理想,因为同时考虑了空间、时间的相关性,插值精度较空间克里金更高。     

全球MODIS气温数据的修正秩克里金插值分析

高维数据插值是大数据分析的一个基本内容,传统克里金插值方法的计算复杂度,是O(n3),即随数据观测量的增大其计算复杂度以3次方速度增长,无法满足实时性应用需求强的克里金插值。修正秩克里金(FRK)方法通过矩阵分解降低大维矩阵的运算维数来简化矩阵计算,提高计算速度。在大数据分析背景下,借助FRK方法对全球MODIS气温数据进行统计建模并计算实现气温数据的插值分析。将其与普通克里金(OK)作对比实验,结果表明,相较于OK方法,FRK方法的插值精度并没有降低;在计算效率方面,使用FRK方法进行插值时,随数据量增大,耗时程度趋于缓慢平稳增长,而同一环境下的OK方法耗时随数据量增大呈指数增长趋势。相对于传统克里金方法,FRK能够在保证插值精度的同时显著降低其计算复杂度,缩短插值时间。     

利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘

提出利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘的算法I-Apriori及其改进算法FI-Apriori,这两种算法不依赖于空间数据的事务化,可以直接从矢量多边形图层中提取所有强关联规则。采用实际数据对两种算法进行了检验,验证了它们的可用性与有效性,并对挖掘所得空间关联规则的筛选和可视化方法进行了探讨。     

地理信息时态不确定性的语义与计算

对地理信息时态不确定的概念认知与符号计算方面作了初步探讨,认为地理信息时态不确定性的本体在于动态地理现象的内在复杂性、机器计算能力和人认知限度的多层次不一致性,解释了时间空间不确定性-运动不确定性-动力不确定性的整体时空不确定性语义,选择设计了地理信息时间位置精度指标、不确定当前值的渐进语义模拟、地图过时性和空间数据库现势性计算模型。     

基于同步数据项组和碎分拓扑弧段时间标记的时态地理数据模型

从地理数据模型的定义出发,阐述时间作为地理实体的基本特征及GIS中地理时间的模拟方法,指出传统地理数据模型在地理环境变化快且应用强调细节变化分析的场合,表现出不变数据的冗余存储、局部变化信息提取困难及地理实体的时间特征表现不明显等缺陷。基于现实世界中存在诸多同步变化的细小单元这一规律,提出一种基于属性同步数据项组和空间碎分拓扑弧段时间标记的时态地理数据模型,它降低了存储冗余且较好地表现了时间特征。