基于概念分析的空间数据挖掘研究进展

空间数据挖掘的过程与空间概念形成和分析的过程密切相关.本文以空间数据中抽取出各层次、各粒度的概念为主线,以概念形成和分析的形式化理论--概念格和云模型为理论基础,总结了基于概念分析的空间数据挖掘方法及应用,包括概念格的空间关联规则挖掘方法及应用、概念格的概念聚类挖掘方法及应用、云模型的空间关联规则挖掘方法及应用、云模型的空间聚类/分类挖掘方法及应用等.概念格提供了一种形式化的概念描述和概念结构分析的理论和方法,云模型提供了一种综合处理模糊性、随机性以及二者之间关联性的不确定性理论和方法,利用概念格、云模型等形式化的理论和方法分析和描述空间数据挖掘过程中空间概念的形成、空间概念的结构关系、空间概念之间以及空间概念层次之间的不确定性是概念分析的空间数据挖掘研究的进一步的研究方向.     

罗布泊“大耳朵”地区多源遥感影像数据库的设计与实现

目前,由空间数据引擎管理遥感影像数据的技术已经非常成熟,但在对多源遥感影像数据的合理组织和有效管理以及数据共享方面,还需要寻求更有效的方法。本文在分析不同遥感影像类型的基础上,结合罗布泊“大耳朵”地区研究的需要,设计实现了该区多源遥感影像数据库。讨论了逻辑上设计相同空间分辨率和不同空间分辨率的多源遥感影像数据存储的方法。即根据遥感影像数据的空间分辨率进行分类,并通过遥感影像元数据表建立多源遥感影像数据之间的逻辑关联来组织和管理影像数据的设计方法。该方法的成功运用,为多源遥感影像数据库的设计与建设提供了参考。     

吉林省辉南县地质灾害调查与区划空间数据库的建设

辉南县地质灾害调查与区划空间数据库建设是以Mapgis6.0软件作为工作平台,利用"县(市)地质灾害调查与区划信息系统"软件将辉南县地质灾害调查成果数据进行采集、存储、管理、分析,为辉南县地质灾害防治规划工作提供依据。     

川渝地区夏季降水变化气候特征分析

利用川渝地区34站1960—2006年共计47年的逐月降水量资料,采用经验正交函数（BOF）分解、旋转经验正交函数（REOF）分解、小波分析等方法详细讨论了川渝地区夏季降水量的时空变化特征。结果表明：川渝地区夏季降水量时空分布不均,川渝地区夏季降水量可以分为3个区,分别是川西高原区、盆地中部区和盆地东部区。近50年来,川渝地区夏季降水量具有显著不同的年代际变化特征,川西高原和盆地东部夏季降水量长期变化呈增加的趋势,而盆地中部呈减少的趋势。川渝各区夏季降水量具有显著不同的多时间尺度的周期变化特征,其中川西高原具有准15年和准5年的周期变化特征,盆地中部具有准14年、准6年和准3年的周期变化,盆地东部具有准16年、准8年和准3年的周期变化特征。     

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中国区域近地面CO2时空分布特征研究

本文利用2009年6月至2010年5月日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）、日本环境署（MOE）与日本环境研究（NIES）所等联合开发的全球首颗专用温室气体观测卫星“呼吸号”（GOSAT）上的被动红外探测器（TANSO）官方反演的近地面975hPa左右的CO₂浓度L4B数据产品,采用ArcGIS地统计分析方法,对比瓦里关全球大气本底站地面观测数据进行真实性检验,分析中国区域近地面CO₂浓度分布的时空变化特征。结果表明：中国区域近地面CO₂浓度空间分布集中,东高西低,差异显著;CO₂浓度具有明显的季节变化特征,月平均浓度4月份（春季）升至最高,7月份（夏季）降至最低。结合“中国统计年鉴2012”中的2009年人口密度、能源消费总量（煤）和GDP等辅助数据对比发现：导致中国近地面CO₂浓度空间分布规律的原因多种多样,不可轻易定论是人为或自然使然,需进一步深入研究。     

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四川省旅游景区空间分布差异研究

以四川省为研究区域,利用数理统计方法及GIS技术,采用资源丰裕度指数、变异系数、均衡度指数及均衡比系数,对A级旅游景区空间分布差异进行测度。结果表明：整体层面,旅游景区空间分布均衡程度由大到小依次是5A级景区、4A级景区、3A级景区、所有景区、2A级景区;市际层面,各州市旅游景区空间分布差异较大,旅游景区分布最多、丰裕度最高的是成都;四类均衡比系数显示,交通均衡比系数较小,其次是经济均衡比,表明交通和经济因素对四川省旅游景区空间分布影响最大,经济越发达,交通越通达,旅游景区空间分布越均衡;在此差异测算基础上,提出四川省旅游景区空间布局优化建议。     

道路网多尺度数据建模的初步研究

本文以路网要素的多尺度表达为例,探讨了路网要素多尺度表达在几何层次、实体层次等方面的多尺度现象,研究了多尺度数据建模的基本特性,提出了构建多尺度空间数据模型的关键策略,详细剖析了路网多尺度建模中不同尺度下的实体、实体间的联系,以及多尺度表达间要素类和要素表达层次上的关系,实现了对路网要素多尺度抽象表达的模型构筑。     

多边形统计数据空间分析的不确定性研究——以北京市海淀区人口普查数据为例

普查数据是地理学空间分析的重要数据源。由于受到数据与计算机处理能力的限制,以往的研究对普查数据空间分析的不确定性未给予足够重视,也未形成成熟的研究方法。在建筑物单元的人口普查数据支持下,本文基于多边形统计数据的可塑面积单元问题(Modifiable areal unit problem,MAUP)特征,设计了一种该类数据空间分析不确定性的研究方法,采用不同的尺度(Scale)及分区(Zoning)系统对多边形的统计数据空间分析的准确性进行了分析。实验引入尺度与形态指数,利用可视化分析和数据拟合的研究方法,对尺度及分区对空间分析结果的影响模式进行了模拟。研究结果表明:(1)以统计小区的空间分析,其结果受统计小区空间形态的影响较大,不确定性强,不能充分反映统计数据本身的空间特征;(2)规则格网能较好地保持原始统计数据的空间分布特征,但仍然受尺度及分区影响;(3)规则格网的空间分析结果及其准确性与尺度有较好的拟合关系,不同尺度下的分析结果不确定性是原始数据不同尺度特征的体现;(4)分区效应受空间分析方法的计算尺度影响,两者共同对空间分析结果产生影响。对于固定尺度的规则格网,其邻接多边形数目是分析结果不确定的主要原因。本文研究结果表明,在多边形统计数据空间分析时,应该对其使用规则格网重新聚合,并根据实际应用的需求选择多尺度分析方法,以达到实际应用目的。