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Land-use/land-cover information constitutes an important component in the calibration of many urban growth models. Typically, the model building involves a process of historic calibration based on time series of land-use maps. Medium-resolution satellite imagery is an interesting source for obtaining data on land-use change, yet inferring information on the use of urbanised spaces from these images is a challenging task that is subject to different types of uncertainty. Quantifying and reducing the uncertainties in land-use mapping and land-use change model parameter assessment are therefore crucial to improve the reliability of urban growth models relying on these data. In this paper, a remote sensing-based land-use mapping approach is adopted, consisting of two stages: (i) estimating impervious surface cover at sub-pixel level through linear regression unmixing and (ii) inferring urban land use from urban form using metrics describing the spatial structure of the built-up area, together with address data. The focus lies on quantifying the uncertainty involved in this approach. Both stages of the land-use mapping process are subjected to Monte Carlo simulation to assess their relative contribution to and their combined impact on the uncertainty in the derived land-use maps. The robustness to uncertainty of the land-use mapping strategy is addressed by comparing the most likely land-use maps obtained from the simulation with the original land-use map, obtained without taking uncertainty into account. The approach was applied on the Brussels-Capital Region and the central part of the Flanders region (Belgium), covering the city of Antwerp, using a time series of SPOT data for 1996, 2005 and 2012. Although the most likely land-use map obtained from the simulation is very similar to the original land-use map – indicating absence of bias in the mapping process – it is shown that the errors related to the impervious surface sub-pixel fraction estimation have a strong impact on the land-use map's uncertainty. Hence, uncertainties observed in the derived land-use maps should be taken into account when using these maps as an input for modelling of urban growth. 相似文献
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利用GPS水准代替繁重的几何水准测量工作,必须确定高精度、高分辨率的似大地水准面。本文分别介绍了函数模型算法、随机模型算法和综合模型算法,并基于试验区域的GPS水准数据,通过各种算法的分类计算比较,验证了这几种模型算法的有效性和可靠性,结果证明最小二乘配置算法精度较高,并对实验结果进行三维仿真,可视化的分析似大地水准面的变化。 相似文献
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目的 建立传统元胞自动机(CA)模型时,如果样本数量不足,模拟效果往往非常不理想。提出了多源领域知识迁移CA模型,利用多个已有的旧样本数据集来帮助建立新的CA模型,并选取广东省深圳市作为试验区验证了其有效性。试验结果表明,该模型在新样本数量不足的情况下能够明显改善模拟效果,并且有效减小产生负迁移现象的风险。 相似文献
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甚长基线干涉测量天线参考点和轴线偏差监测方法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
高精度监测VLBI天线参考点和轴线偏差等参数,对提高VLBI台站坐标测定精度及天测、测地VLBI资料解析精度等具有重要意义.常规监测方式占用望远镜工作时间,监测效率低,所得参数精度较差.文章提出通过参数化VLBI天线的旋转运动建立天线固连合作目标在局域网中坐标数学模型的方法,有望实现全天候、全自动监测;考察了代表性数学模型,在观测方程构建、解算参数设置和约束条件选取等方面提出了新的见解.最后通过仿真分析,验证了对方程与参数所做调整的有效性,初步结论可供参考. 相似文献
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基于SD-GIS的突发水污染事故水质时空模拟 总被引:6,自引:0,他引:6
将一维河流水质系统动力学模型用于水质模拟,建立了系统动力学(SD)和GIS关联的概念框架,并基于组件式GIS和SD模型开发了水污染事故水质模拟实验系统。以2005年11月发生的松花江水污染事故为例,对特征污染物硝基苯浓度的时空变化进行了动态仿真模拟。结果显示,通过建立SD和GIS的关联,能够实现水污染事故中污染物的时空分布模拟,以及基于模型参数的模型调控与情景分析,为突发水污染事故应急方案的优选提供科学、可行的依据。 相似文献
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地震损毁建筑物的高分辨率SAR图像模拟与分析 总被引:6,自引:0,他引:6
为了分析汶川地震震后高分辨率合成孔径(SAR)图像的城区建筑物特征,基于实际获取的机载X波段SAR图像,采用电磁模拟方法进行分析和研究.通过对城区的完整建筑和毁损建筑进行三维建模,采用射线跟踪的电磁计算方法和图像域积分的成像模拟方法得到不同受灾程度的建筑物SAR模拟图像.与真实SAR图像对比分析,提出的算法能够分析建筑物结构变化对SAR图像的影响,模拟主要的强散射点,能有效辅助SAR图像进行城区特征分析. 相似文献
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