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目前所有的地理信息系统的数学模型都是建立在刚性(非模糊)要素基础上的。其主要特征是这些要素的定义是明确的,其边界是确定的,即要素的内涵和外延是一致的。例如地藉系统中,宗地的归属是确定的,宗地的权属界线是非模糊的。在常规的地理信息系统中,空间物体被抽象化为类别定义明确及边界表达确定的非 相似文献
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“三圈环流”是在热力环流的基础上,根据风的形成原理而形成的。“三圈环流”既是“大气运动”内容的进一步深化,又是学习“气候的形成和变化”的基础,所以它是本单元的重点和关键。但由于这部分内容的学习,要依赖学生较强的空间概念以及物理知识,而学生的空间想象能力较差,跨学科的知识迁移能力较弱,所以学生对教材内容的理解和掌握存在一定难度。 相似文献
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当前时空数据模型多以描述空间实体的离散变化为主。该文中对空间运动对象在抽象层次的无限连续空间、离散层次的有限离散空间上的数据类型进行分析和定义,将其分别划分为时间类型、空间类型和时态类型来研究,并提出支持空间运动对象的表示方法和操作方式。该方法既能表示空间实体的连续运动,也能表示其离散变化,为空间运动对象时空数据模型的建立奠定了基础。 相似文献
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清代陕南秦巴山地的人类行为及其与环境的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
对人类行为空间特征认识的不足,是地理学人地关系理论与实践研究的主要障碍。本文以文化、风俗、政策等影响人类行为的人文因素为切入点,运用时空剖面分析法,考察了清代陕南流民空间行为选择的基本取向。结果表明,人类空间选择行为遵循风俗相近原则,而不是地理环境最优原则。追求单位时间上效果最大化是流民行为选择的普遍趋势。人类空间行为的选择性强化了自然差异的等级和水平,不同区域人类行为结果的外部关联性,指出传统的仅从区域内部或某一种人类行为来寻求简单的"人—地"因果关系的缺陷。从系统或流域的观点来考察人类环境行为的相互影响关系,是认识和把握人地关系实质与机理的重要途径。 相似文献
25.
空间软数据及其插值方法研究进展 总被引:7,自引:0,他引:7
由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。 相似文献
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以准格尔丘陵沟壑区五分地沟流域为研究区,应用彩红外航片和IKONOS卫星影像,绘制了1987、2002年土地覆盖/植被类型图,并数字化基于地面土地利用调查绘制的1979年土地利用图.利用景观格局指数,评价了研究区土地覆盖/植被空间格局现状及土地覆盖类型动态变化;并以ETM 数据为信息源,绘制了2002年土地覆盖/植被类型图.研究表明:2002年研究区土地覆盖/植被呈现出一个耕地、草地、人工乔木林和人工灌木林以及种植稀疏灌木的草地高度镶嵌的景观格局特征;20年内土地覆盖类型发生了显著的变化,景观异质性增强.基于研究区景观的高度破碎化,绘制小流域精细尺度土地覆盖图,高空间分辨率遥感数据十分必要. 相似文献
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Yii Siang Hii Siti Aisyah Alias Monica Riofrio Nadia Ordoniez Hernain Moreano 《极地研究(英文版)》2013,(4):273-280
This study aims to report baseline soil nutrients, specifically the organic carbon, nitrogen and phosphorus profile, in soil samples collected from Puntta Fort William on Greenwich Island in maritime Antarctic. Samples were collected along two transect lines during the early summer of 2008. Ward's method of hierarchical agglomerative clustering was employed to group the sampling points based on their physico-chemical properties. In this context, the soil samples can be grouped into three major clus- ters: (1) Samples with intensive biological activities, (2) samples from the area recently exposed by glacial retreat and (3) samples from barren and dried areas. Nutrient contents in Punta Fort William are driven by the intensity of biological activities as well as melt water from the Qnito glacier. 相似文献