拟稳平差在测量数据处理中的应用

拟稳平差是一种顾及基准点稳定性的平差方法,在变形监测领域有着广泛的应用。介绍了拟稳平差的基本原理,说明了拟稳平差在沉降观测中的应用;拟稳平差的关键是选取符合实际的“拟稳点”,讨论了拟口点选择的两种方法：假设检验法和模糊聚类法,并给出算例进行说明。     

空间数据模糊聚类的有效性(英文)

The validity measurement of fuzzy clustering is a key problem. If clustering is formed, it needs a kind of machine to verify its validity. To make mining more accountable, comprehensible and with a usable spatial pattern, it is necessary to first detect whether the data set has a clustered structure or not before clustering. This paper discusses a detection method for clustered patterns and a fuzzy clustering algorithm, and studies the validity function of the result produced by fuzzy clustering based on two aspects, which reflect the uncertainty of classification during fuzzy partition and spatial location features of spatial data, and proposes a new validity function of fuzzy clustering for spatial data. The experimental result indicates that the new validity function can accurately measure the validity of the results of fuzzy clustering. Especially, for the result of fuzzy clustering of spatial data, it is robust and its classification result is better when compared to other indices.     

基于多参考站网络的VRS算法研究与实现

多参考站网络的建立,为网络RTK的实现奠定了基础。虚拟参考站技术是网络RTK的一种,它以众多的优势代表了网络RTK的主要发展趋势。简单介绍了VRS系统的工作原理;从基准站间双差改正数的生成、虚拟观测值的生成和流动站处的定位解算3个方面,详细推导了VRS的数学模型;针对差分改正信息,提出了综合误差内插算法;最后,利用4个已知点的观测数据,结合编程计算,证明了文中VRS数学模型的正确性,为虚拟参考站系统的进一步研究提供依据。     

全球尺度多源土地覆被数据融合与评价研究

精确的全球及区域尺度土地覆被遥感分类数据是全球变化、陆地表层过程模拟、生态文明建设及区域可持续发展等研究的重要基础数据。本文以5套全球土地覆被数据集GLCC、UMD、GLC2000、MODIS LC、GlobCover为研究对象,结合MODIS VCF、MODIS Cropland Probability以及AVHRR CFTC数据集,设计一种基于模糊逻辑思想的证据融合方法实现上述多源土地覆被信息的决策融合,生成一套依据植物功能型分类的全球1 km土地覆被融合数据SYNLCover。结果显示,与5套源土地覆被数据集相比：① 在总体一致性精度上,SYNLCover的8个生物形态类型和12个目标类型的平均总体一致性精度最高,分别约为65.6%和59.4%,其次依次是MODIS LC、GLC2000、GLCC和GlobCover,UMD的最低,分别约为48.9%和42.6%,而且SYNLCover与5套源土地覆被数据集两两相比的总体一致性都是最好的;② 在类型一致性精度上,除灌丛类型外,SYNLCover中包括森林、草地、耕地、湿地、水体、城镇建筑和其他7种生物形态类型,以及森林类型的5种叶属性的平均一致性精度也是最高的,如其他类型的平均一致性精度可达67.73%;③ 除灌丛和湿地类型外,SYNLCover的其余6种生物形态类型的平均一致性精度均比其在5套源数据中相应的一致性精度的最大值提高了10%~15%左右;森林类型的5种叶属性的一致性精度也提高了约10%。SYNLCover分类精度的提高反映了本研究设计的多源数据融合方法的可行性和有效性。     

哈萨克斯坦水环境与水资源现状及问题分析

水是最重要的自然资源之一,水资源的可利用量取决于自然条件和人为因素两个方面。亚洲中部干旱区水资源有限,近年来河湖萎缩、生态环境系统退化,已成为区域社会经济持续发展的瓶颈。以丝绸之路经济带沿线国家之一哈萨克斯坦内按照水资源需求程度划分的八大流域作为研究区,在进行各个流域水质及水资源现状特征分析的基础上,通过径流占比、人为影响程度以及水资源需求程度等3项指标分别对八大流域水资源进行综合评估,并采用可变模糊优选模型评价哈萨克斯坦境内不同流域人类活动对水资源的影响程度,对八大流域进行轻微、中等和显著等3个影响程度的等级划分。结果表明：人类活动对锡尔河-咸海及伊希姆河流域水资源以及水环境的影响程度处于显著水平,而且前者流域水质污染问题较为严重;乌拉尔河-里海流域的地表径流占比最高,但该区域因大量油气资源开发对水资源需求量非常高,处于危险等级。巴尔喀什湖-阿拉湖流域的用水需求处于临界程度,属于第三类（处于危重程度）。额尔齐斯河流域水储量最为丰富,但流域中游哈萨克斯坦境内矿产开发引起的水质污染严重。另外,近几十年来哈萨克斯坦地表径流变化分析表明,1965年以来年总径流量减少39.4 km³,其中跨境径流量减少23 km³,境内径流减少16.5 km³。近年虽然灌溉面积和工业活动减少,年均耗水量也有所减少,但是人口增长导致公共服务和生活等方面耗水量增加2.58 km³,区域水资源供需矛盾日益凸显。因此,需要综合考虑各国利益和整个区域社会经济与生态环境的和谐可持续发展,共同商定水资源开发利用及保护的措施。     

哈长城市群核心-外围结构及发展阶段判断研究

以哈长城市群为例,从“核心-边缘”理论视角出发,将哈长城市群空间结构划分为核心区和外围区,然后运用模糊综合评价法,分析评价哈长城市群发育程度,判断哈长城市群发展阶段水平,并探讨哈长城市群成长策略。研究结果表明：哈长城市群空间结构具有“3核心-外围区”空间结构特征,发展阶段处在雏形发育的末期阶段。哈长城市群需要加强中心城市建设,促进人口与经济要素集聚,加强区域经济合作和区域基础设施建设,促进城市群的一体化发展。     

结合SAM大模型和数学形态学的历史地图水系信息提取方法

历史地图记载着丰富的历史地理信息,能够帮助了解历史规律,为当代发展提供借鉴。不同于现代地图、遥感影像等数据,历史地图保存时间久,存在留存数量少、图像精度低等问题,地图符号也与现代有所差异,因此信息难以被高效提取。针对该问题,本文以历史地图《宁夏省境黄河沿岸沟渠水道地形图》为试验数据,提出一种智能化历史地图水系信息提取方法。首先,结合符号句法,运用聚类与数学形态学方法构建数据集;然后,改进通用大模型(SAM)结构并进行迁移学习优化权重;最后,借助改进SAM自动提取历史地图水系信息。将试验结果与其他模型作对比,显示本文方法提取结果边界清晰,轮廓完整,准确率、精度等指标均为最高。同时,将提取结果与该区域水系现状作对比,发现历史上的河流沟渠如今大多改道、偏移或消失,湖泊面积大大减小。本文方法基于SAM通用大模型进行改进,验证了大模型在地图领域的可用性,为地图信息提取提供了思路。     

模糊聚类的DEM确定耕地坡度方法

针对实际应用的坡度计算中没有考虑DEM高程精度影响这一状况,提出采用模糊聚类法进行坡度分级,给出了具体的精度评定方法,并采用我国南方某地区一个镇的第二次土地调查耕地成果数据进行了分析,与传统的直接计算方法进行了比较。结果表明,两种方法得到的图斑坡度级别基本相同;从总体分类精度与Kappa系数计算来看,两者基本接近,模糊聚类法略微优于直接计算法,而且由于其顾及了DEM高程精度的影响,得到的分级结果可靠性更高。     

基于模糊综合评定法的开发区土地集约评价

通过构建评价指标体系,确定其权重、评价因素集和评语集,并建立评价矩阵,进行模糊运算得到综合评价结果,从而验证模糊综合评定法在开发区土地集约利用评价中的有效性和准确性。     

基于改进模糊统计分析模型的概念层次分类规则研究

在数据挖掘和知识发现的研究过程中,往往需要对大量的数据进行概念层次分类处理,现广泛使用的方法是通过经验知识或主观判断进行处理,由于知识背景和经验层次的不同,导致不同的人对同一批数据同一问题提出不同的规则知识,加大了对规则知识进行合理性评估的难度。基于此问题,对传统的基于模糊统计分析模型的概念层次分类方法进行改进,首先,通过专家系统获取各模糊样本集,根据离散化的样本属性值及其相对隶属频率值对,进行RBF神经网络训练;然后,利用训练好的神经网络求取各模糊集的最模糊点;最后根据最模糊点获得各模糊集的区域划分,从而实现概念层次的分类处理,避免了传统方法处理过程的复杂性和主观性。