基于多比例尺地图数据库的智能制图体系探索与实践

分析了多比例尺地图数据库建设、地图生产工艺及公益性地图服务现状,提出以新的地图综合手段、新的制图模式实现对现有地图生产工艺极大提升为目的的智能制图体系,构建了福建首个大比例尺核心地理信息要素自动综合规则库和制图知识库。研究成果改变了当前的多比例尺地图数据库建库模式和地图生产工艺,显著提升了公益性地图服务效能,对于其他地理信息数据库的自动综合也具有很大的借鉴意义。

面向中比例尺公共地图基础数据库缩编方法研究

面向1∶250 000中比例尺公共地图基础数据库和政务用图需求,在构建缩编规则库的基础上,通过定义不同地物要素的缩编与转换规则,经过选取、概括和移位处理后,探索利用1∶50 000基础地图数据库跨比例尺级别进行自动缩编和数据更新的技术流程与方法,实现了大比例尺地图缩编更新获取中比例尺地图的目标。研究结果表明,利用基于规则库的缩编与更新方法,将1∶50 000基础地图数据缩编更新为1∶250 000基础地图数据,其成果精度可靠,完全可以满足中比例尺公共基础数据库快速更新的要求。

大比例尺数据转换为GIS入库数据的技术研究

面对大比例尺数据比例尺多样、格式多样、数学基础多样的特点,结合天地图应用的需求,设计转换标准数据库。针对转换标准库的转换内容,制定大比例尺数据转换为GIS入库数据的技术流程,详细描述入库转换的基本原则以及入库转换的具体步骤,分析大比例尺数据转换入库数据尚存的问题,形成大比例尺数据转换入库数据的整体技术方法。

基于神经网络的高比例异常数据识别仿真

针对因高比例异常数据的特征种类较多且存在状态转移特性,导致识别误差大的问题,提出一种基于神经网络的高比例异常数据识别算法。根据相邻数据集间具有时间和空间相关性特点,建立数据基础状态映射序列,计算数据样本在不同空间、不同时间点上的初始状态和结束状态,以及上一时刻和当下一时刻的数据空间和时间所属状态,根据前后变化对比得到状态转移概率,计算提取数据在不同时间点的具体特征。采用神经网络建立高比例异常数据识别模型,对待识别样本标准化处理,定义标准样本并提取特征因子,求解样本集中所有数据与标准样本的隶属度,存在正向相关关系为正常样本,反向则为异常数据样本,通过阈值对比实现高比例异常数据的有效识别。实验结果表明,所提算法识别精准度较高,误差率较低,具有一定的实用价值。

参考样本库的线状道路空间数据比例尺估算

针对许多开源数据缺少比例尺信息的问题,该文建立了同一地理区域两个比例尺的样本空间数据库,在分析不同比例尺同名道路网匹配目标之间几何特征差异的基础上,提出了一种道路空间数据比例尺估算方法,通过路网匹配算法快速提取多尺度道路网空间数据中的匹配目标进行几何特征差异的计算,并且参考同一地理区域样本库空间数据,探究了几何特征差异与比例尺之间的关系。实验采用1∶500000和开源地图的同一地区道路网空间数据验证了本文所提方法的有效性,比例尺估算模型误差较小,数据处理效率提高。

多比例尺空间数据库更新技术研究

提出了基于CHT_EUR空间数据库模型的多比例尺空间数据库更新方案。该方案通过空间要素匹配和属性对比对发生变更的数据进行自动识别,并且能通过基于地理对象构建的关联关系实现多尺度空间数据的联动更新,有效地解决了多比例尺数据不一致的问题。

基于贝叶斯方法的比例数据分位数推断及其应用

为了尝试使用贝叶斯方法研究比例数据的分位数回归统计推断问题,首先基于Tobit模型给出了分位数回归建模方法,然后通过选取合适的先验分布得到了贝叶斯层次模型,进而给出了各参数的后验分布并用于Gibbs抽样。数值模拟分析验证了所提出的贝叶斯推断方法对于比例数据分析的有效性。最后,将贝叶斯方法应用于美国加州海洛因吸毒数据,在不同的分位数水平下揭示了吸毒频率的影响因素。

胎儿发生先天性畸形的数据比例及影响因素的Logistic回归分析

目的研究胎儿发生先天性畸形的数据比例及影响因素。方法将从2017年1月~2020年1月在医院产检并分娩的孕产妇13450例作为研究对象,分析胎儿先天性畸形发生情况。并将所有受试者按照胎儿发生先天性畸形与否分作畸形组与非畸形组,比较两组胎儿以及母亲相关因素,并以多因素Logistic回归分析明确胎儿发生先天性畸形与各项影响因素的关系。结果13450例胎儿先天性畸形发生率为0.89%,按照占比从高到低的顺序依次为先天性心脏病、多指(趾)、神经管畸形、外耳畸形、唐氏综合征、肢体短缩等。畸形组胎儿中男性占比高于非畸形组(P<0.05);而两组出生体重以及胎龄对比均不明显(均P>0.05)。两组胎儿母亲年龄、文化水平、家庭月收入、急慢性疾病史、异常生育史对比均不明显(均P>0.05);畸形组房屋装修、饮酒、宠物喂食人数占比均高于非畸形组(均P<0.05)。以胎儿发生先天性畸形与否为因变量,赋值如下:畸形=1,无畸形=0。以房屋装修、饮酒、宠物喂食、胎儿性别为自变量,赋值如下:房屋装修=1,无房屋装修=0;饮酒=1,无饮酒=0;宠物喂食=1,无宠物喂食=0;胎儿男性=1,女性=0。经多因素Logistic回归分析可得:房屋装修、饮酒、宠物喂食以及胎儿男性均是胎儿发生先天性畸形的独立危险因素(均OR>1,P<0.05)。结论房屋装修、饮酒、宠物喂食的发生以及胎儿男性均会在一定程度上增加胎儿发生先天性畸形的风险,值得临床重点关注。

分位数回归在比例数据分析中的应用

基于分位数方法研究了比例数据的回归建模、估计、推断及其应用问题.由于比例数据具有异方差、多峰性等特点,与均值回归相比,使用分位数回归不仅能动态地描述比例响应变量与协变量之间的相关关系,而且能够揭示变量之间内在的规律和提供更加丰富的信息.数值模拟研究和家庭食物消费数据分析说明了所提方法的有用性.

系列比例尺土地利用现状数据缩编的关键技术实现

重庆市土地利用现状数据缩编工作采用自主开发的缩编软件,并结合人工综合实现了全市系列比例尺数据库的建立。结合项目实践,本文介绍了缩编技术指标的建立以及内容,探讨了缩编软件开发流程以及关键技术解决方法,最后对缩编数据库质量进行了评价。

比例数据的拟似然推断及其应用

本文基于拟似然方法研究比例数据的统计推断及其在计量经济分析中的应用问题.拟似然估计不需要响应变量确切的分布假定,只需要一阶条件矩假设.与已有方法相比,本文提出的拟似然估计不仅具有稳健性而且具有很好的适应性.最后,通过家庭食物消费数据分析充分说明了所提方法的有用性.

基于Copula理论的光伏功率高比例异常数据机器识别算法

目前很多在运光伏电站由于通信故障、设备异常、人为限电等问题导致功率实测数据含高比例异常数据,极大阻碍了电站性能分析和功率数据的深化应用。基于Copula函数建立了描述辐照度与光伏功率间相关关系的概率功率曲线模型,进而针对光伏实测数据分散度、随机性强,异常数据比例高的特点,结合工程经验归纳了三类典型异常数据特征并提出了相应的异常数据机器识别模型。利用实测光伏电站数据和人工生成数据集进行仿真分析表明,采用该异常数据机器识别模型能适应高比例异常数据条件,有效识别各种类型异常数据,具有比常规3-sigma识别法更好的适应性和识别率。

异构Hadoop集群下的比例数据分配策略

针对异构Hadoop环境下仍采用均等的数据分配方法将严重降低MapReduce的性能,提出比例数据分配策略。通过计算异构集群中各节点的计算比率,将已经分割好的数据块重新进行组合,形成数个按比例划分的数据块。每个节点根据自身性能来选择所分配和存储的数据块,从而使异构Hadoop集群中各节点处理数据的时间大致相同,降低节点之间数据的移动量。实验验证了提出的比例数据分配方法可以有效地提高MapReduce的性能,并使数据负载均衡。

基于SME模块的大比例尺地形数据的自动整理

随着地理信息技术的不断发展以及行业应用需求的不断提高,高效率的数据处理流程已成为当前从事测绘行业人员的迫切需求,本文基于南方数据整理加工引擎SME模块的功能,针对当前大比例尺地形数据的分析、质检、自动处理、整理等方案,总结出了一套数据自动整理的内容与方法。

二次调查中同一区域不同比例尺数据衔接问题的探讨

盐城市盐都区在第二次土地调查中采用了两种不同比例尺的调查模式,即:1∶1 000和1∶5 000调查相结合的方式。其中,144平方公里采用1∶1 000调查,901平方公里采用1∶5 000调查,本文对盐都区这一调查模式的数据如何衔接进行了初步的探讨。

利用县、市大比例尺数据缩编更新1：5000 DLG数据

本文就利用县、市1：2000大比例尺数据缩编更新1：5000DLG数据探讨了一些新的方法。

基于大比例尺数据库的福建省耕地土壤固碳速率和潜力研究

明确土壤固碳速率和潜力是制定耕地固碳减排措施的基础。以我国典型亚热带地区—福建省不同地理位置的闽侯、浦城、同安、武平和永定5个县为研究区,运用生物地球化学过程模型DNDC(DeNitrification and Decomposition),模拟这5个县在目前区域尺度最详细的1︰5万土壤数据库下1980—2009年和2010—2039年有机碳动态变化,并运用尺度上推的方法估算出全省耕地土壤固碳速率和潜力。结果表明,福建省耕地土壤1980—2009年的固碳总量为7.37 Tg,而2010—2039年的固碳潜力为7.04 Tg,两个时段的年均固碳速率分别为190 kg·hm^(–2)和176 kg·hm^(–2),说明目前的农田管理措施有利于研究区长期固碳。其中,水稻土和盐渍水稻土分别在土类和亚类级别中固碳速率最大,不同时段均大于175 kg·hm^(–2)·a^(–1);而红壤在土类和亚类级别中固碳速率皆最小,不同时段均小于3 kg·hm^(–2)·a^(–1)。总体来看,1980—2009年和2010—2039年水稻土的固碳总量均占全省耕地固碳总量的92%以上,是今后制定固碳减排措施的重点。

安全判定两组数据对应成比例的新方法

针对秘密判定两组数据对应成比例问题提出一种新的解决方案,即运用同态加密方案设计一个安全求解两组数据中对应成比例个数协议,并利用此协议进一步设计出安全判定两组数据对应成比例协议和安全判定空间中两平面的位置协议。该方法不但解决了安全判定两组数据对应成比例问题,还解决了空间两平面的相对位置判定问题。与以前的解决方案相比,设计方案不但提高了协议的效率,还降低了通信量。

Beta回归模型在我国老龄人口比例数据中的应用

利用2013年我国1%人口调查抽样的老龄化数据,通过从经济、人文、教育等方面选取影响因素,建立Beta回归模型进行实证分析.结果显示,人均GDP、第三产业增加值、普通高校毕业生人数对我国老龄化进程有着显著的影响.

基于数字城市的大比例尺DLG建库数据的制作

大比例尺DLG数据是数字城市地理信息平台中最重要的基础地理信息数据,对于加快城市信息化进程具有重要的保障作用。本文详细介绍了大比例尺DLG建库数据的制作流程、技术要求、数据制作过程中遇到的主要问题及解决办法,并对其在数字城市项目中的使用提出建议。