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71.
空间智能:地理信息科学的新进展 总被引:5,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
72.
高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景. 相似文献
73.
随着空间信息网格的建设,网格平台上管理的空间信息资源越来越丰富,这促进了空间信息网格中空间数据分布式查询的应用需求,而在分布式空间查询中,空间连接查询操作往往成为性能的瓶颈.根据空间信息的特点,通过利用网格计算资源来优化空间连接查询的执行.首先基于网格服务构建网格平台分布式空间数据查询软件结构,通过设计远程空间连接执行服务利用网格平台中的计算资源;根据空间信息的特点.采用基于Kd-Tree空间分区并行连接的方法提高远程空间数据连接操作执行效率,并给出了远程空间连接执行的查询代价模型;然后根据连接代价模型设计了远程空间连接查询执行计划优化生成算法;最后总结了本文工作并探讨了下一步研究方向. 相似文献
74.
基于GIS的区域经济统计分析系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
随着经济的发展,区域间经济相互作用和影响的关系越来越密切,忽略空间相互作用的传统区域经济分析手段和方法开始显现出一些明显的不足。而GIS在处理和分析区域地理数据上具有强大的空间分析能力,为此我们引入GIS工具对区域经济进行分析,相较于传统的分析手法有了很大改善。本文以江西省区域经济数据为例,设计了一个基于GIS的区域经济统计分析系统,并利用Arcob-jects二次开发控件结合VB可视化编程语言,实现了大部分区域经济统计分析功能,最后并将结果进行网络发布。研究结果表明将GIS引入到区域经济统计分析中,更能正确、有效的揭示区域经济发展在空间上的联系,为区域经济研究决策提供服务。 相似文献
75.
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77.
78.
79.
A. Shamshad C.S. LeowA. Ramlah W.M.A. Wan HussinS.A. Mohd. Sanusi 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008
The study evaluated the performance and suitability of AnnAGNPS model in assessing runoff, sediment loading and nutrient loading under Malaysian conditions. The watershed of River Kuala Tasik in Malaysia, a combination of two sub-watersheds, was selected as the area of study. The data for the year 2004 was used to calibrate the model and the data for the year 2005 was used for validation purposes. Several input parameters were computed using methods suggested by other researchers and studies carried out in Malaysia. The study shows that runoff was predicted well with an overall R2 value of 0.90 and E value of 0.70. Sediment loading was able to produce a moderate result of R2 = 0.66 and E = 0.49, nitrogen loading predictions were slightly better with R2 = 0.68 and E = 0.53, and phosphorus loading performance was slightly poor with an R2 = 0.63 and E = 0.33. The erosion map developed was in agreement with the erosion risk map produced by the Department of Agriculture, Malaysia. Rubber estates and urban areas were found to be the main contributors to soil erosion. The simulation results showed that AnnAGNPS has the potential to be used as a valuable tool for planning and management of watersheds under Malaysian conditions. 相似文献
80.
Jianqiang Ren Zhongxin Chen Qingbo Zhou Huajun Tang 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008,10(4):403
The significance of crop yield estimation is well known in agricultural management and policy development at regional and national levels. The primary objective of this study was to test the suitability of the method, depending on predicted crop production, to estimate crop yield with a MODIS-NDVI-based model on a regional scale. In this paper, MODIS-NDVI data, with a 250 m resolution, was used to estimate the winter wheat (Triticum aestivum L.) yield in one of the main winter-wheat-growing regions. Our study region is located in Jining, Shandong Province. In order to improve the quality of remote sensing data and the accuracy of yield prediction, especially to eliminate the cloud-contaminated data and abnormal data in the MODIS-NDVI series, the Savitzky–Golay filter was applied to smooth the 10-day NDVI data. The spatial accumulation of NDVI at the county level was used to test its relationship with winter wheat production in the study area. A linear regressive relationship between the spatial accumulation of NDVI and the production of winter wheat was established using a stepwise regression method. The average yield was derived from predicted production divided by the growing acreage of winter wheat on a county level. Finally, the results were validated by the ground survey data, and the errors were compared with the errors of agro-climate models. The results showed that the relative errors of the predicted yield using MODIS-NDVI are between −4.62% and 5.40% and that whole RMSE was 214.16 kg ha−1 lower than the RMSE (233.35 kg ha−1) of agro-climate models in this study region. A good predicted yield data of winter wheat could be got about 40 days ahead of harvest time, i.e. at the booting-heading stage of winter wheat. The method suggested in this paper was good for predicting regional winter wheat production and yield estimation. 相似文献