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地理要素的时空变化分析对于了解和掌握地表的规律性有着重要的作用。利用地面站点观测、实地调查等传统方式获取数据,对地理要素进行时空变化分析是最常用的方法。但该类方法往往表现的是"点尺度"观测,不能在大尺度情况下准确地反映地表的时空变化信息。遥感卫星能以一定的时间间隔获得空间连续的对地"面尺度"观测数据,然而其特定的空间和时间分辨率使其获取的地表信息仍十分有限。同时地表的空间异质性和个别地表短时间内的快速变化,使得利用遥感数据对地理要素进行时空变化分析时,时空变化分析结果会随观测尺度而发生改变。本文从空间尺度和时间尺度两方面综述遥感数据时空尺度对地理要素的时空变化分析产生的影响和原因,并针对这些问题总结了减小时空尺度对结果不确定性影响的现行方法。可以通过多源遥感协同观测和反演、尺度转换、空间建模等方法减小空间尺度引起的不确定性;通过联合多时相遥感数据的方法减小时间尺度引起的不确定性。在实际应用中,应根据所观测地理要素的实际情况,综合分析选择合适的方法。 相似文献
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针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。 相似文献
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针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。 相似文献
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针对区域生态系统服务价值(ESV)多在单一尺度下进行分析以及影响因素存在空间异质性的问题，该文利用ESV评估模型、空间自相关分析和地理探测器等方法，基于1980—2020年土地利用等数据，分析了湖北省土地利用变化下的ESV时空变化、多尺度时空格局特征，探讨了ESV空间分异的影响因素。结果表明：(1)湖北省1980—2020年耕地、未利用地呈减少趋势，建设用地、水域呈增加趋势，林地、草地维持相对稳定；(2)近40年间湖北省ESV增加了459.83亿元，水域是ESV增加的贡献者；(3)湖北省多尺度全局自相关分析表明7 km格网尺度下的ESV空间集聚性最为显著，局部自相关分析显示以襄州区—宜都市为界，湖北省东部ESV表现出明显的局部聚集效应，而西部则不显著；(4)湖北省整体ESV空间分异的主导因子为归一化植被指数和气温，西部地区主要受人为影响综合指数的影响，而东部地区受高程的主导。 相似文献
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传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明,时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（均方根误差为1.899℃,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为1.310℃,相关系数为0.976）,与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示,该方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。 相似文献
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文本是战场信息的重要数据模态,从中挖掘地理环境时空语义信息是机器理解战场环境的重要方法,有助于扩展战场环境的空间认知与理解.本文设计一种基于主题模型,反映地理时空因素与事件主题之间语义关系的计算方法,通过信息抽取,挖掘主题要素相关信息,形成不同主题分类及其对应的特征词汇分布;将事件主题与地理时空语义特征建立联合分布模型,自动发现时间、空间与事件主题之间的相关性,从而生成地理时空隐含的语义主题.通过试验验证并结合应用实践,得到如下结论:利用事件主题与位置信息的关联,并应用空间分析方法探寻不同主题的时空分布规律,可为新事件的位置预测及趋利避害对策制定提供基础,从而拓展传统的地理事件主题分析. 相似文献
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针对城市犯罪环境研究应充分考虑犯罪空间分布与城市环境的耦合关系的问题,本文以兰州市中心城区为研究区域,基于犯罪理性选择和空间句法理论,量化分析城市商业、道路要素与"一盗两抢"的耦合性,结果表明:①双变量相关分析模型可有效反映城市犯罪时空关系;②数据分析发现,路网与犯罪的相关性最大值为0.713(为空间句法中的全局集成度),但仍小于商业服务密度与犯罪的相关性(0.852),表明商业服务所包含的利益价值是驱动犯罪行为发生的主要动机;③路网的可达性衔接全局和局部空间,影响犯罪逃逸的成本和犯罪风险率.在局部空间尺度下,平均深度大的地区自然监测环境良好,有利于逃逸犯罪人员的抓捕. 相似文献
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施群山周杨蓝朝桢吕亮胡校飞徐青 《测绘科学》2023,(1):258-268
针对传统网络空间逻辑关系及地理空间要素表达模型,不能很好应用于网络空间测绘表达的问题,该文将网络空间测绘表达对象概括为网络空间资源、关系、事件3类,并结合网络空间资源跨层、要素关联、事件多发、尺度多变的特点,遵循以图论为基础、结合多粒度时空对象模型、强化时间属性3个原则,设计了基于图论-时空对象的网络空间测绘表达模型,较好的满足了网络空间特点,可以屏蔽不同来源的网络空间数据类型、数据库存储格式等的差异性,生成一体化场景,实现对网络空间测绘成果的有效组织与表达。以全球网络自治域系统情况为例进行的模型应用实例表明：该模型可以有效对网络空间资源、关系、事件进行表达,实现利用一套数据、一个表达模型进行跨层表达,同时能有效满足网络空间事件多发、多尺度的表达要求。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(1)
以新中国成立以来北京地区发生单日最大降雨的2012年"北京7·21暴雨事件"作为研究对象,采用热带降雨观测计划(tropical rainfall measuring missio,TRMM)降雨数据、气象观测降雨数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表温度(land surface temperature,LST)产品,利用空间插值、空间降尺度、精度评价及相关分析等方法分析北京7月21日暴雨的时空分布特点,定量研究城市"热岛-雨岛"时空响应关系。结果表明:从空间分布来看,强降雨发生北京南部;从TRMM的3 h降雨数据来看,随着时间推移最强雨带自西向东推进;经气象数据验证,降尺度的TRMM 3B42数据精度有所提高;LST对暴雨的影响表明热岛与雨岛在空间分布上存在一致性,且在雨强最大时段两者相关性最好。 相似文献
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假定原始的时空数据由较大尺度下的全局趋势项与较小尺度下的局部偏差项构成,提出了融合空间尺度特性的时空序列建模方法。首先,将原始数据转换为较大尺度下的数据,此部分反映原始数据的趋势特征。然后,将趋势部分剔除,剩余部分反映原始数据的偏差特征。最后,用灰色系统模型和BP神经网络模型分别对趋势项和偏差项建模,它们的组合预测结果即为原始时空序列预测值。采用该方法对实际的年降水数据以及日平均PM2.5浓度数据进行预测建模分析,实验结果表明:融合空间尺度特性的时空序列预测模型可以用于多空间尺度预测,并且预测精度优于不考虑空间尺度特性的建模方法。 相似文献
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基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献
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由于地表空间异质性的普遍存在,遥感反演模型的非线性必然会导致不同分辨率观测的遥感结果不一致,从而产生遥感产品尺度效应。本文研究了遥感产品尺度效应概念、模拟方法和定量计算模型,并利用锡林浩特草原研究区的实测数据,对尺度效应模型和方法进行了定量计算与验证分析。首先,基于不同升尺度方法与多尺度遥感成像机理之间的机理联系,通过“先反演再平均”与“先平均再反演”之间的差异,可计算“高”分辨率与“低”分辨率之间的遥感产品尺度差异。其次,分别以红光、近红外两波段反射率和归一化植被指数(NDVI)为自变量,对叶面积指数(LAI)非线性遥感模型进行泰勒展开,研究了模型非线性、遥感数据空间异质性对LAI遥感产品尺度差异的影响,发现高阶项可忽略,利用二阶导数项和遥感数据方差项可定量计算遥感产品尺度差异,经过二阶导数项纠正后的尺度差异相对偏差从5.6%分别降低到0.78%和1.45%。最后,分析了LAI遥感产品尺度效应的特征规律,得出以下结论:随着植被覆盖的增大,同等遥感空间异质性的LAI遥感产品尺度差异越大,且红光波段比近红外波段的尺度差异敏感性高近2个数量级;对于绝大部分陆地植被区域,存在“低分辨率低估”尺度效应,且遥感产品尺度差异的主导要素为LAI模型非线性,NDVI变量自身非线性对尺度效应贡献占23.5%;对于湿地类植被与水体混合情形,NDVI变量非线性的贡献为主导贡献,出现“低分辨率高估”尺度效应,必须利用红光、近红外两波段的二阶导数项非线性尺度差异,才能解释这一类型的LAI遥感产品尺度效应。本文建立了具有一定普适意义的遥感产品尺度效应定量模拟与尺度纠正方法,对推动定量遥感的尺度问题研究有一定参考价值。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(6)
针对目前农业大数据分析平台存在时空分析力度不足、成果展示过于专业、研究尺度与专题呈现不够深入等问题,本文充分发挥GIS在时空维度上的挖掘优势,探究了能全面分析农业产业在时间序列及空间区位上相关性与差异性的有效方法,结合信息化技术,设计并实现了农业产业时空沿革分析系统。实践表明,该系统拥有较强的时空分析能力,能从多视角、多尺度、多专题展示价值信息。系统成果为社会的公共服务提供了有效途径,为政府的科学决策提供了辅助依据。 相似文献
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以老龄化指数为研究指标,采用探索性空间数据分析和变异函数研究方法,对我国339个地级市(包括直辖市)2000年、2010年老龄化程度及2000~2010年老龄化变化情况进行时空演化及空间分异特征研究。研究结果表明:1)我国老龄化及其变化幅度总体上表现出很高的空间集聚性,但集聚状态有减弱趋势;2)我国地市级老龄化局部差异扩大;3)我国地市级老龄化格局演变不稳定,空间自组织性减弱,引起人口老龄化空间差异的内部随机性减小,老龄化空间变异强度以及结构化分异增强。 相似文献
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时空立方体的抢劫案件时空特征挖掘与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对抢劫犯罪发生的时空模式等相关问题,提出了基于时空立方体模型的时空特征探索方法。该方法既能从时空维度挖掘犯罪事件的特征,又以时空立方体方法宏观展示其热点时空分布,有助于城市治安辅助决策。文章以美国费城的抢劫犯罪案件为研究数据,实验结果表明,该方法能够较全面地揭示抢劫犯罪案件在时间、空间及时空分布特征:①抢劫犯罪案件存在明显的时间和空间聚类特性;②从空间分布分析,抢劫事件多分布于西费城以及费城北区;③从时序分析,1月和12月为抢劫犯罪的高发时段;以日为尺度,抢劫犯罪多发生在夜晚,这与犯罪学相关规律一致;④从时空规律分析,随着时间的推移,热点以费城北区为中心逐渐向周围扩散。本研究能为警力巡查调度、案件预测等提供辅助决策,并可推广应用到其他领域。 相似文献
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Gail Langran时空数据模型的统一 总被引：1，自引：0，他引：1
舒红 《武汉大学学报(信息科学版)》2007,32(8):723-726
在辩证认知时间和空间的独立与相关、绝对与相对、动态与静态特征的基础上,将地理时空数据模型看作是时态地理信息系统(TGIS)的一种缩影,达到对各种类型时空数据模型的概念统一。提出了利用嵌套立方体、层次复合、高阶差分、变粒度快照四种时空数据模型来丰富Gail Langran时空数据模型的层次结构信息。进一步地,将改进的Gail Langran时空数据模型综合为多尺度时空数据模型并给出其代数定义,达到对近15 a来时态地理信息系统中主流时空数据模型(Gail Langran时空数据模型)及其众多变种的形式统一,使Gail Langran时空数据模型及其若干非规范化变种成为多尺度时空数据模型的不同特例。多尺度时空数据模型对于开发强可伸缩性、尺度透明性和环境自适应时态地理信息系统等具有重要的理论价值。 相似文献
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西安市住宅价格空间结构和分异规律分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。 相似文献
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空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境:"无中生有"和"无从理解"。"无中生有"指的是:绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;"无从理解"指的是:即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于:尺度没有在聚类模型中被当作重要参数而恰当地体现。为此,笔者受到人类视觉多尺度认知原理的启发,根据多尺度表达的"自然法则",建立了一套尺度驱动的空间聚类理论。首先将尺度定量化建模为聚类模型的参数,然后将空间聚类的尺度依赖性建模为一种假设检验问题,最后通过控制尺度参数以自动获得统计显著的多尺度聚类结果。在该理论指导下,可以构建适用不同应用需求的多尺度空间聚类模型,一方面降低了空间聚类过程中的主观性,另一方面有利于对空间聚类模式进行全面而深入的分析。 相似文献