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时空数据插值是时空数据分析的一项基础性任务,其核心问题在于建模时空自相关结构。当时空数据非平稳、分布稀疏时,现有方法难以准确建模时空自相关结构,直接影响了插值的精度与可靠性。本文基于空间域复合变量理论,采用几何学与统计学相结合的策略对时空自相关结构进行建模,提出了一种基于杨赤中滤波的时空数据插值方法。该方法首先耦合杨赤中滤波与时空积和模型,建立定量描述时空自相关结构的时空基本变化函数;然后,基于时空基本变化函数,构建满足最优线性无偏估计准则的时空数据插值模型。采用模拟数据、2000—2009年我国大陆区域年平均气温与2014年5月—2015年4月北京市日均PM2.5浓度时空数据集进行试验验证,结果表明：本文方法的时空插值精度明显优于当前的3种代表性时空插值方法,且不需要时空平稳性假设,可以更好地适应分布稀疏的时空数据集。 相似文献
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利用时空Kriging进行气温插值研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以黑龙江省近37a的月均气温数据为研究对象,介绍了一类积分式时空协方差(变异)函数模型进行时空Kriging插值。针对月均气温呈现出的明显季节变化,对各站点的气温进行去季节项处理,并在此基础上建立时空变异函数。将空间维的普通Kriging插值扩展至时空维,同时考虑空间和时间相关性对研究变量进行时空估计,并将估计结果与空间Kriging插值效果进行了比较。结果表明,时空插值效果理想,插值精度较空间Kriging更高。 相似文献
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深度基准面是一个呈阶梯状、不连续的基准面,该特点给海洋测绘及相关活动带来严重的影响。目前建立深度基准面模型的方法有很多,一般采用几何插值方法,其函数模型大多以数据点的位置关系为基础。本文使用时空Kriging法建立深度基准面模型,时空Kriging法综合考虑了海面在时间和空间上的变化特征,通过构建不可分离型时空变异函数,对深度基准值进行插值拟合,并通过实例证实了拟合后的深度基准面模型的精度更高、连续性更好。 相似文献
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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。 相似文献
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时空预测是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。目前,多种模型用于预测未知系统的时空状态。然而,存在的大多数预测模型仅在没有缺失数据的时空数据集上进行测试,忽略了缺失值对预测结果的影响。在真实场景中,由于传感器或网络传输故障,数据缺失是一个不容忽视的问题。鉴于此,本文提出了一种顾及缺失值的因果图卷积网络(causal graph convolutional network considering missing values, Causal-GCNM)模型用于时空预测。Causal-GCNM模型可以自动捕捉时空数据中的缺失模式,使得Causal-GCNM模型在不需要借助额外插值算法的前提下,可以直接完成时空预测任务。本文提出的模型在3种真实的时空数据集(交通流数据集、PM2.5监测数据集及气温监测数据集)得到了验证。试验结果表明,Causal-GCNM模型在4种缺失条件(20%随机缺失、20%块状缺失、40%随机缺失及40%块状缺失)下仍然具有较好的预测性能,并在预测精度和计算效率两类指标上优于10种存在的基线方法。 相似文献
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时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、space time Kalman filter(STKF)和spatio-temporal mixed effects(STME) 3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性。结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同。在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析。在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1%,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4%,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3%,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6%,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5%。 相似文献
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针对时空推理及信息查询中存在的时空模糊性问题,通过模糊隶属函数对模糊本体中的关系进行描述,在模糊本体5W2H语义概念模型的基础上,研究了模糊本体下的语义处理方法和推理机制,基于本体模型和规则模型探讨了模糊本体知识推理机的设计方法,并将上述研究应用于旅游景点信息领域,从而对时空推理查询及语义信息检索过程进行模拟验证。 相似文献
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针对可见红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)月度夜光遥感影像的数据缺失问题,提出一种利用地物邻近关系相关性的像元时空插值方法,以时、空关系互相作为约束条件,将时序变化一致性较好的像元数据作为空间插值的参考,将空间关系一致性较好的月度数据作为时序插值的参考,通过构建不同的卷积核, 在时序和空间维度分别对初步插值结果进行卷积运算,求得待插值像元的时空插值。以2015年江苏省月度夜光遥感影像修复为例,对不同维度时空插值方法进行对比分析,结果表明, 空间维度插值虽然顾及到像元的空间关联性,仍无法满足数据大范围缺失的插值要求,插值结果整体偏低;时间维度插值考虑到像元的时间趋势性,插值精度较空间维度插值有一定提高,但部分月份插值结果有较大偏差;相对于三次Hermit插值,时空插值方法获得的月度影像灯光亮度总和的最大相对误差、年度影像灯光亮度总和相对误差以及逐像元差值均显著降低。总的来看,所提时空插值方法在插值过程中同时顾及到VIIRS数据的时间趋势平稳性和空间结构稳定性,影像插值精度提高明显,且对待插值月份前后时序数据没有严格要求,更具有广泛性。 相似文献
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GNSS coordinate time series data for permanent reference stations often suffer from random, or even continuous, missing data. Missing data interpolation is necessary due to the fact that some data processing methods require evenly spaced data. Traditional missing data interpolation methods usually use single point time series, without considering spatial correlations between points. We present a MATLAB software for dynamic spatiotemporal interpolation of GNSS missing data based on the Kriged Kalman Filter model. With the graphical user interface, users can load source GNSS data, set parameters, view the interpolated series and save the final results. The SCIGN GPS data indicate that the software is an effective tool for GNSS coordinate time series missing data interpolation. 相似文献
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快速、准确地对地形进行重建以生成数字高程模型是地理信息表达的重要研究内容,径向基函数（radial basis function,RBF）作为一种插值性能较优的空间插值方法,特别适合于重建复杂的地形模型,但随着已知地形采样点数量的增加,RBF插值模型求解速度变慢,同时插值矩阵过于庞大而导致插值模型求解困难甚至求解失败。针对这个问题,本文基于区域分解和施瓦兹并行原理进行地形插值,以紧支撑径向基函数（compact support RBF,CSRBF）构建基于所有地形采样数据的全局插值矩阵,并自适应求解子区域CSRBF插值节点紧支撑半径,基于限制性加性施瓦兹方法（restricted additive Schwarz method,RASM）采用多核并行架构对各局部子区域的插值矩阵进行求解。以某地区数字高程模型（DEM）数据进行插值实验,结果表明,本文方法能够对大规模地形数据进行准确重建,并且具有较高的求解效率。 相似文献
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In transportation, the trajectory data generated by various mobile vehicles equipped with GPS modules are essential for traffic information mining. However, collecting trajectory data is susceptible to various factors, resulting in the lack and even error of the data. Missing trajectory data could not correctly reflect the actual situation and also affect the subsequent research work related to the trajectory. Although increasing efforts are paid to restore missing trajectory data, it still faces many challenges: (1) the difficulty of data restoration because traffic trajectories are unstructured spatiotemporal data and show complex patterns; and (2) the difficulty of improving trajectory restoration efficiency because traditional trajectory interpolation is computationally arduous. To address these issues, a novel road network constrained spatiotemporal interpolation model, namely Traj2Traj, is proposed in this work to restore the missing traffic trajectory data. The model is constructed with a seq2seq network and integrates a potential factor module to extend environmental factors. Significantly, the model uses a spatiotemporal attention mechanism with the road network constraint to mine the latent information in time and space dimensions from massive trajectory data. The Traj2Traj model completes the road-level restoration according to the entire trajectory information. We present the first attempt to omit the map-matching task when the trajectory is restored to solve the time-consuming problem of map matching. Extensive experiments conducted on the provincial vehicle GPS data sets from April 2018 to June 2018 provided by the Fujian Provincial Department of Transportation show that the Traj2Traj model outperforms the state-of-the-art models. 相似文献
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时间序列空间数据可视化中有关问题的研究 总被引：1，自引：1，他引：1
就土地利用变化可视化这一实例 ,对时间序列空间数据可视化的图形关系分析和图形内插等问题进行了深入的研究 ,得出了土地利用变化中图形关系变化的四种基本形式 ,并针对这四种基本图形的变化情形研究出了相应的内插策略 ;在对现有的图形内插算法研究的基础上 ,提出了基于物理场模型的整体内插算法 ,该算法能够较好地解决文中的图形内插问题。 相似文献
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ABSTRACTAllergic rhinitis (hay fever) resulting from seasonal pollen affects 15–30% of the population in the United States, and can exacerbate several related conditions, including asthma, atopic eczema, and allergic conjunctivitis. Timely monitoring, accurate prediction, and visualization of pollen levels are critical for public health prevention purposes, such as limiting outdoor exposure or physical activity. The low density of pollen detecting stations and complex movement of pollen represent a challenge for accurate prediction and modeling. In this paper, we reconstruct the dynamics of pollen variation across the Eastern United States for 2016 using space–time interpolation. Pollen levels were extracted according to a stratified spatial sampling design, augmented by additional samples in densely populated areas. These measurements were then used to estimate the space–time cross-correlation, inferring optimal spatial and temporal ranges to calibrate the space–time interpolation. Given the computational requirements of the interpolation algorithm, we implement a spatiotemporal domain decomposition algorithm, and use parallel computing to reduce the computational burden. We visualize our results in a 3D environment to identify the seasonal dynamics of pollen levels. Our approach is also portable to analyze other large space–time explicit datasets, such as air pollution, ash clouds, and precipitation. 相似文献
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目前,已有的时空索引机制主要考虑时空对象,缺乏对显式表达的时空关系的索引,不便于因果关系查询,降低了图论时空模型的实用性。这里扩展了图的数学概念,提出了时空图的分割策略,构建了基于分层子网的时空索引机制,实现了时空对象与时空关系索引的一体化,增强了基于图论的时空数据库的灵活性,有利于因果关系的查询。 相似文献