顾及时空异质性的缺失数据时空插值方法

时空插值方法被广泛应用于缺失时空数据集的插值与估计。时空插值是时空建模与分析的一个重要内容,当前该研究关注的热点之一是异质条件下的时空插值与估计问题。因此,本文从时空数据的异质性出发,提出了一种顾及时空异质性的缺失数据时空插值方法。该方法首先对数据集进行时空分区,然后分别在时间和空间按照异质协方差模型计算缺失数据的估计值,进而利用相关系数确定时空权重、融合时间和空间估计值得到缺失数据的最终估计结果。最后通过两组气象数据集进行交叉验证对比分析试验。试验结果表明本文方法对比其他插值方法具有更高的精度和适用性。

异质时空数据插值方法研究

插值建模旨在利用已有采样数据对空间/时空缺失数据或未采样数据进行估计,生成高精度空间曲面或时空网格,精确表达时空过程的空间/时空分布模式。然而,现有插值方法没有充分考虑时空数据的异质性和多元协变量的影响,导致插值精度很难满足要求。鉴于此,本论文以异质时空数据为主要研究对象,深入研究了顾及多元协变量影响的高精度空间/时空插值方法,具体包括：

地图上等高线信息度量的层次方法研究

以等高线地图为例,提出一种基于空间认知的等高线信息的层次度量方法。首先,分析现有基于Shannon信息论的地图信息度量方法。然后解析地图等高线信息的产生原理,并将等高线信息划分为3个层次,分别为单条等高线信息度量层次(即元素层次)、基本地貌单元邻接等高线信息度量层次(即邻域层次)、全局地图等高线信息度量层次(即整体层次)。在此基础上,依据空间信息的多样性和差异性特征,分别建立了各层次信息定量度量方法。最后,通过试验初步验证本文所提的等高线信息定量度量方法的合理性和正确性。

层次信息量的线要素化简算法评价研究

化简是地图综合的一类基本算法。针对现有算法评价指标更多地考虑要素化简前后的位置偏移的问题,以线要素为例,全面考虑线要素化简原则,从信息传递的角度,提出一种基于层次信息量的线要素化简算法性能评价方法。首先将线要素的信息划分为3个层次来描述,即:元素层次、邻域层次和整体层次,并发展相应的信息量计算方法。然后,从化简后各层次信息量的保持能力(或信息传递能力)来评价线要素化简算法的性能。其中,元素层次信息传递比评价关键点保持性能;邻域层次信息传递比评价弯曲保持性能;整体层次信息传递比评价整体形态保持性能。最后,以河网为例,采用层次信息量指标,对4种经典化简算法进行评价,分析验证层次信息量评价指标的合理性,与经典评价指标的对比分析进一步验证了该指标的优越性。

地图信息度量方法及其应用分析

地图信息度量是现代制图学与地理信息科学领域的一个重要研究问题,已初步应用于地图综合选取标准与质量评价、移动地图服务与可视化、地图信息传输、多尺度地图级联更新等方面。为更深入系统地针对此问题开展研究,该文对各学科领域的信息定义进行了分析,进而明确了地图信息的内涵;分析了地图信息的类型,主要包括统计信息、几何信息、拓扑信息和专题信息;在此基础上阐述了现有的地图信息度量方法,并从地图信息度量的角度、层次、内容、方法及规范性方面进行了归纳总结;最后简要阐述了地图信息度量的初步应用及未来该方面研究的发展趋势和思路。

点状地图空间信息量的度量方法研究

在分析现有地图信息度量方法的基础上,从地图信息来源入手,提出点状地图空间信息的构成即几何分布信息、拓扑邻接信息、聚群结构信息。进而,结合地图信息产生的差异性本质,建立了地图空间信息量度量的模型,即:基于特征的信息量模型。随后,从几何分布特征上选择点要素对应Voronoi区域面积、从拓扑邻接特征上选择Voronoi区域的一阶邻接度、从聚群结构特征上选择点数、分布面积和分布密度作为特征的定量描述指标,分别建立了几何分布信息量、拓扑邻接信息量、聚群结构信息量的度量方法。最后,采用两组地图数据试验对本文提出的方法进行验证,通过对比试验分析表明了本文所提方法的合理性和优越性。

一种基于栅格的加权Voronoi图构建普适方法

Voronoi图是空间分析的一个重要工具。该文将Voronoi区域视为流域,将栅格加权距离视为高程,提出一种顾及非空间属性的能够与ArcGIS无缝集成的Voronoi图生成方法。首先,根据Voronoi图的原始定义直接计算栅格的最小生成元加权距离,并仿D8算法思想,确定每个栅格的流向。然后,提取所有只有流出没有流入的栅格,并对栅格边界进行去噪处理和矢量化,得到Voronoi区域公共边,并生成附生成元属性的加权Voronoi图。最后,基于ArcEngine实现了任意生成元的带有非空间属性的加权Voronoi图。通过对比实验表明,该文所提出的方法能够高精度构建包含任意生成元的加权Voronoi图。

曲线化简的弧比弦算法改进及其评价

地图综合是当前国际GIS和制图学领域的一个难题。化简是地图综合的一个基本操作算子,线要素是地图综合操作的主要对象,该文主要研究地图线要素的化简问题。首先,从算法的适用范围、阈值设置等方面分析了现有算法的优点,重点阐述了一种常用的弧比弦算法,并指出了其在化简过程中存在的不足。然后,基于地图曲线的空间认知特征,提出了一种改进弧比弦算法。该算法能够更好地保持曲线的特征点和曲线的几何形态,避免阈值的设置问题。在算法评价上,采用3种定量评价指标,即:偏移平均值、偏移量中值和面积变形值,对改进的弧比弦算法与现有经典算法进行了比较分析。最后,通过算例分析验证了该算法的可行性、有效性和健壮性。

基于空间异质分区的残差IDW插值方法

空间插值可以利用已有观测数据修补缺失的观测数据,也可以利用离散数据构建连续的表面数据,但现有的空间插值方法没有充分考虑空间数据的异质性。该文提出一种基于空间异质分区的残差反距离加权插值方法(RRIDW)。首先根据采样点属性值对研究区域进行空间异质分区;为了进一步去除不同子区域内的空间趋势,对每个子区域计算趋势面,进而计算得到采样点属性值的异质分区残差,利用属性值残差进行反距离加权插值;最后结合趋势计算得到待求点处的空间插值结果。实验采用两组实际PM2.5浓度数据和降雨量数据,运用交叉验证方法对RRIDW方法与其他常用空间插值方法进行对比分析,验证了该方法的优越性和可行性。

基于实况-虚拟-构造分布式仿真中间件架构及其可靠性问题

实况-虚拟-构造(live-virtual-constructive,LVC)仿真技术为构建数字化的模拟训练仿真体系带来新的思路。针对LVC仿真中间件异构资源整合难的问题,开发了分布式联合训练仿真中间件架构,包括资源虚拟、应用管控、服务调度、通信链路等工作模块。该架构通过内部仿真引擎适配器打破信息屏障,能够实现仿真资源和实装资源的弹性调用与动态集成,为仿真应用提供稳定的支撑环境。在此基础上,进一步开展该分布式仿真架构的可靠性问题研究,设计了分布式仿真系统一致性共识算法,最终实现了LVC仿真异构资源互联、互通、互操作等功能。通过真实的仿真算例验证了该仿真中间件架构的可靠性、有效性与一致性。所设计的中间件架构有望对未来训练仿真系统建设与发展产生较高的参考价值。

基于信息熵的空间插值影响因素分析

空间数据作为一种地理现象的离散度量广泛应用于各类地理空间分析。然而,空间数据经常由于各种原因出现数据的缺失,存在不完备的特性,需要利用空间插值方法对其进行插值估计。现有国内外对于空间插值方法的研究较多,但是对于空间插值影响因素的分析研究则相对较少。本文首先对国内外相关空间插值研究工作进行总结和回顾,进而探讨不同采样密度、采样分布和采样粒度对于空间插值精度的影响。在此基础上,提出一种基于信息熵的空间插值影响因素分析方法。该方法针对采样数据的不同采样密度和采样分布,对空间数据的可插值性进行比较分析,进而探讨插值粒度,即插值网格分辨率对于空间数据可插值性的影响。最后,采用一组实际数据验证了使用信息熵对空间数据进行可插值性研究的可行性和适用性。

顾及多因素影响的自适应反距离加权插值方法

空间插值算法旨在利用离散的观测点测量数据估算同一区域中未采样点的估计值,进而生成连续的空间表面模型。为了获得高精度的缺失数据估计值和高分辨率空间表面模型,提出了一种顾及多因素影响的自适应反距离加权插值算法(adaptive cluster gradient inverse-distance weighting,ACGIDW)。该算法以气象数据为例,顾及复杂地形因素、经纬度和高程对空间插值的影响,并根据采样点的空间分布模式对反距离加权算法中的距离衰减参数α进行自适应调整,提高了空间插值算法的精度和自适应性。采用两组实际气温和降水数据,运用交叉验证模型,对ACGIDW方法、其他反距离加权方法、普通克立金方法进行实验对比分析,验证了ACGIDW方法的优越性和可行性。

地图上居民地空间信息的特征度量法

地图空间信息量是衡量地图上空间要素及其关系与要素空间分布状况复杂程度的定量描述指标,可为制图综合和质量评价提供依据。本文以地图上居民地空间信息度量为研究对象,从地图空间信息的本质特征出发,结合空间信息认知的层次性特点,将居民地空间特征划分为3个层次,并相应地将其空间信息构成划分为:元素层次居民地面要素的几何形态信息,邻域层次相邻居民地的空间关系信息,整体层次居民地的聚群结构信息。进而,分别建立3个层次空间特征的定量描述指标,在此基础上建立基于空间特征的几何形态信息、分布关系信息和聚群结构信息度量方法。最后,通过试验分析验证了该方法的合理性和优越性。

顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法

随着经济的快速发展,中国大部分地区空气污染状况日趋严重。空气污染物浓度插值对于进一步分析污染物时空分布情况,估计不同地区人群的暴露风险,制定防范措施具有重要作用。然而,现有空间插值方法由于没有充分考虑风向和风速因素对于污染物扩散的影响,故直接应用于空气污染物浓度插值,会对插值结果造成不利的影响。因此,本文提出一种顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法(Direction-Velocity IDW,DVIDW)。该方法首先根据离散气象站点处的风向和风速数据建立风场表面,然后利用风场数据计算空气污染物的扩散距离,根据扩散距离计算风场中待求点与采样点间的最短路径距离,最后由最短路径距离替代欧式距离进行反距离加权插值。本文分别采用2组实际空气污染物浓度数据,对DVIDW方法和其他常用的空间插值方法进行实验对比分析,验证了本文方法的可行性和优越性。