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顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择——以植被覆盖信息统计为例 总被引:1,自引:0,他引:1
统计格网尺度的不同会带来统计结果的差异,如何选择统计格网是地理国情信息统计的重要工作。本文提出了一种顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择方法。采用地理国情普查数据,在50 m、60 m、70 m、80 m、90 m、100 m、250 m、500 m和1000 m几个尺度下,以植被覆盖信息统计为例,利用面积占优法和中心点归属法两种方法分别进行格网化,得到了不同尺度的植被格网数据;计算植被覆盖面积统计误差,分析不同尺度下植被覆盖信息的空间自相关的变化特征,并利用Moran’s I系数差值进行尺度选择,得到了植被覆盖信息统计格网的适宜尺度。以龙沙区和清涧县作为研究区域,结果表明,在地理国情植被覆盖信息统计时,不同地区的格网统计适宜尺度是不一样的,植被覆盖度中低的龙沙区的适宜尺度为100 m,而植被覆盖度高的清涧县的适宜尺度为250 m。 相似文献
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在地理学空间自相关的分析中,权重矩阵对整个分析结果有着较大影响。常见的权重矩阵,例如车矩阵、皇后矩阵、距离权重矩阵和k-邻近矩阵,都有各自的优势和缺点。提出了一种基于长度面积比例的空间权重矩阵(ratio of length and area,RLA),并以近年来危害最大的几种传染病之一——病毒性肝炎在中国大陆各省份的发病率为例进行了实验分析。实验结果表明,RLA矩阵能够很好地实现空间权重矩阵的基本功能,是常见的车矩阵的一种更为广义的定义,并且可以更加自由地实现空间自相关的分析。利用本空间权重矩阵能够更好地模拟不同地理单元之间的邻接关系,为流行病的预防提供支持。 相似文献
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空间智能:地理信息科学的新进展 总被引:4,自引:1,他引:4
在总结多年来研究GIS智能计算的理论与实践基础上,提出地理信息科学发展的新方向:空间智能.空间智能强调发现与应用空间模式,以增强GIS处理复杂数据和解决复杂问题的能力.空间智能主要的技术体系由空间分析、空间优化和空间模拟三大模块构成,其技术基础包括空间统计与索引、智能代理、高级启发式,以及数学规划等系列智能技术.由于空间智能融合了机器学习、统计分析和人工智能等多个学科理论,面向解决实际工程需求中大量存在的复杂时空问题,因此理论上具有广阔的发展空间,实践上也有重大的应用需求.随着空间智能体系的完善和技术的进一步成熟,它将在实际应用中具有巨大的价值. 相似文献
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应用空间自相关统计方法,分析了2008年我国肾综合征出血热(HFRS)发病率的空间分布。采用多种权重度量计算了全局和局部两种相关性指数,分析了自相关数值对空间权重矩阵的依赖性。分析结果表明:①空间距离矩阵比空间邻接矩阵能更好地度量HFRS的空间分布;②使用空间距离矩阵时,当距离阈值500km〈δ〈800km时,全国发病率数据显示出显著的空间自相关性;③从局域上看,吉林省高值显著聚集,新疆、西藏、青海、广西和海南省自身低值被高值包围聚集显著。 相似文献
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探讨了一种将K均值算法和SOM神经网络算法相结合的方法,并将其应用于多光谱遥感图像分类,通过与K均值算法、ISODATA算法和SOM算法的对比实验,验证了该方法的有效性. 相似文献