DEM地形描述误差(Et)计算模型研究

论文依据DEM地形描述误差（简称Et）的产生机理,在分析现有Et计算模型的基础上,研究建立了顾及DEM格网布设位置的新型Et计算模型,同时以1:5万黄土丘陵地形为例,采用对比分析法揭示了DEM高程插值模型对Et计算结果准确性的影响。实验测试表明：（1）模型能有效地解算出Et的标准差、平均值、最大值、最小值等指标,准确展示出Et的空间分布特征,有助于实现DEM地形描述质量与应用不确定性的分区评价;（2）与双线性、三次卷积、局部二次多项式等常用DEM插值模型相比,以4×4 DEM格网单元为搜索圆的完全规则样条函数插值模型所重构的DEM地表形态,能更为理想地反映Et的量值大小和空间分布。     

基于规则格网DEM的地形特征提取算法

提出并实现了一种基于规则格网DEM的地形特征线提取算法,该算法在现有地表水流模拟方法的基础上将矢量操作与栅格操作结合起来对规则格网DEM中的洼地进行填平处理,采用邻域格网分组扫描方法确定平地水流方向,与以往算法相比在提取效率和结果准确性等方面都有了明显的改进,从而也使其更加适合于对大规模的DEM数据进行处理,采用各种尺度的DEM进行试验的结果验证了以上结论.     

卫星重力梯度数据的归算与格网化处理

给出引力梯度数据归算的二阶径向改正公式,计算结果表明选用高精度参考重力场模型可以有效控制归算误差的影响。比较加权平均法、Shepard曲面拟合法和最小二乘配置法用于卫星重力梯度数据格网化处理的精度和适用性,采用不同噪声背景的径向引力梯度数据进行格网化处理,计算结果表明：最小二乘配置法相比加权平均法和Shepard曲面拟合法具有明显优势,其格网化精度可满足高精度重力场恢复的需要,建议在实际计算中采用最小二乘配置法进行格网化处理。     

基于局部重力场建模的Tikhonov正则化点质量核径向基函数方法

针对点质量核径向基函数应用于局部重力场建模中的设计矩阵严重病态问题,本文引入Tikhonov正则化方法对传统点质量核径向基函数方程进行改造,建立了相应的正则化模型。通过模拟数据进行仿真实验,以传统格网化方法作为对比试验,利用"标靶法"确定两种模型的最优结构。实验结果表明:正则化点质量核径向基函数可以直接利用离散数据进行局部重力场建模。在两种模型的最优结构下,当实测数据无污染时,正则化方法达到与传统格网化方法相当的精度;当实测值中加入3 mGal的高斯白噪声时,正则化方法的精度获得了27.9%的提升。这说明本文方法可以应用于局部重力场建模中,且模型结构更优,抗干扰能力更强。     

基于格网GIS的关中地区生态安全研究

选择城市化进程不断加快的陕西关中地区为研究区,依据"压力-状态-响应"模型建立了格网化区域生态安全评价体系,在格网GIS技术的支持下,对评价体系中各指标进行1 km×1 km尺度下的网格化表达,运用基于栅格数据的空间叠加方法实现生态安全模型评价,得到格网化关中地区1990年、2000年和2007年生态安全指数空间数据,在此基础上结合关中地区实际,定性与定量相结合地确定了生态安全评价等级划分阈值。对计算结果进行分析,总结出1990~2007年间关中地区生态安全特点有三,一是总体呈现出生态安全状况逐渐转好态势,但仍处于不安全状态;二是区域内生态安全变化存在明显差异;三是不同年份生态安全影响因素有所差别。研究结果表明,格网GIS用于研究生态安全能更好地反映其内部差异,优于传统研究方法。     

CHAMP重力场恢复时域法和空域法比较研究

利用CHAMP数据恢复重力场的解算方法分为时域法和空域法.本文首先介绍了这两种方法恢复CHAMP重力场的基本原理和算法,分析了它们的优缺点.针对空域法中的延拓误差和格网化误差进行了讨论.计算表明:延拓误差中的截断误差部分影响量级约0.001 m2·s-2(均方误差意义下),最大误差仅为0.11 m2·s-2,可完全忽略;延拓误差中的参考重力场模型误差影响随参考场选取的不同而有所差异,整体而言小于0.1 m2·s-2,但最大误差可达1.3 m2·s-2,采用高精度的参考重力场模型能大大减小延拓误差影响.目前最常用的格网化方法包括加权平均方法和最小二乘配置方法,计算表明,利用30天的CHAMP数据进行2°×2°格网化处理,加权平均法的格网化误差在0.13 m2·s-2量级,最大误差可达1.58 m2·s-2,而最小二乘配置法的格网化误差在0.006 m2·s-2量级,最大误差仅为0.15 m2·s-2,明显优于加权平均法.文章最后对时域法和以快速最小二乘配置(FSC)为代表的空域法恢复60阶次的CHAMP重力场的精度进行了比较,结果表明:两种方法的得到的重力场模型精度相差不大,整体而言,时域法略优于空域法.     

乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例

格网尺度效应是统计型人口数据空间化研究的基础性问题之一。针对资源环境研究领域和全球变化区域模型对各种尺度的空间型人口数据的需求,人们对人口数据空间化进行了大量研究。综观现有研究成果,缺乏针对具体应用需求的数据源选择方法和对数据产品适宜性的分析。因此,数据在实际应用中,特别是县市、二、三级流域等尺度上的应用中,存在较多的不确定性。本文重点研究人口数据空间化的格网尺度效应分析方法。以浙江省义乌市为例,利用CBERS、IRS-P5卫星影像,提取了研究区土地利用信息;在地理信息系统技术支持下,对乡镇统计人口进行空间化建模,生成20m至1km系列的格网人口数据;通过比较不同格网人口与乡镇统计人口的误差,分析人口数据空间化的格网尺度效应。分析结果表明,采用CBERS数据源进行人口数据空间化,其数据产品即格网人口的适宜尺度是200m,抽样精度为76%;采用P5数据源进行人口数据空间化,其格网人口的适宜尺度是100m,抽样精度为84%。     

基于夜间灯光数据和空间回归模型的城市常住人口格网化方法研究

精确掌握常住人口的数量和分布特征有助于明确社会发展情况、提高人口管理能力。目前人口数据主要以行政区为单元统计,难以表现城市内部的人口分布特征。然而,在城市中,受道路、公共服务设施、城市亮化灯光的影响,利用夜间灯光数据对人口回归,精度降低。如何提高城市常住人口回归结果的精度,值得深入研究。上海是中国的国家中心城市之一,在快速城镇化进程中上海面临巨大人口压力。因此,本文以上海市为研究区,以NPP-VIIRS (National Polar-orbiting Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光数据、乡镇级常住人口统计数据为基础,提取商业和居住区的灯光数据来缓解交通、城市亮化区的影响,提高灯光累计值与常住人口数的相关性（相关系数从0.7032提高至0.8026）。然后,本文用空间回归模型对上海市2013年常住人口进行回归,相对误差为10.57%,并对回归结果进行分乡（镇、街道）修正。实验结果表明,使用空间回归模型对常住人口回归可以取得较高的精度,且格网化结果能够弥补传统统计数据空间分辨率低的缺点,更加详细地刻画常住人口的圈层特征与真实分布情况。     

基于ArcObjects的格网DEM的自动生成

提出了利用VC 6.0结合ArcObjects,在不考虑接边与考虑接边两种情况下利用地形图自动生成格网DEM的方法,试验结果证明,可以较好地实现DEM的自动生成。     

基于不规则网格的城市管理网格体系与地理编码

从网格的定义出发，论述了规则网格与不规则网格的特点，描述了等级不规则网格的组成，指出地籍是城市最小不规则空间网格单元，利用地籍可以组合成其他管理分区(网格)，使城市空间信息的纵向综合与横向共享得以实现，最后探讨了基于等级不规则网格的地理编码标准。