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基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
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Kriging插值和序贯高斯条件模拟算法的对比分析 总被引：3，自引：0，他引：3
本文对Kriging插值与序贯高斯条件模拟值的算法联系进行了推导,并将两种计算结果和原始数据的统计参数作了对比。结果表明,Monto-carlo方法求得的序贯高斯条件模拟值经数学变换后等同于已知数据和此前模拟数据共同参与的Kriging插值结果与一个随机偏差的和,该随机偏差的均值为0,方差为Kriging误差方差。最优性条件导致Kriging插值结果的方差较原始数据降低了1个Kriging误差方差,造成Kriging平滑效应,其空间变异函数值降低,但自协方差函数值不变。序贯高斯条件模拟避免了平滑效应,其方差、变异函数和自协方差函数均不变,而其模拟值的误差方差较Kriging误差方差增加了1倍,表明1次随机模拟值的误差比Kriging插值大。然而,多次随机模拟值的平均值与Kriging插值的地理制图效果近似,可以弥补局部估值误差大的不足。因此,在应用中,Kriging插值是提供局部最优估计的方法,但却低估了全局的空间变异。而序贯高斯条件模拟的优点,在于提供若干等可能概率的模拟结果以进行估值的不确定性评价,并再现全局的空间可变性。 相似文献
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研究3种常用格网化方法,给出Kriging方法滞后距与变异函数的计算方法,并利用实测重力异常数据对3种方法在不同模型参数下的插值精度作比较。结果表明,3种方法的均方根差别不大,区别在于局部区域的变化。相对而言,在该区域内Kriging方法精度最高,CoKriging次之,Shepard略低。 相似文献
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基于TRMM数据的福建省降水时空格局BME插值分析 总被引：1，自引：0，他引：1
传统空间插值方法可获得福建省区域内降水的总体分布,但该地区气象站点较稀疏且分布不均,导致该区域内降水的空间插值结果误差较大。为提高插值精度,本文利用TRMM卫星数据以弥补站点数据的不足,尝试将TRMM数据作为"软数据"、台站数据作为"硬数据",两者相结合后采用贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)方法对福建省降水的时空格局进行分析。以2000-2012年近13年20个气象站点的年降水量和月降水量为基础数据,分别利用普通克里格法(Ordinary Kriging,OK)和TRMM为"软数据"的BME插值法,分析福建省多年降水的时空分布格局,并对2种方法的插值结果进行比较。结果表明:在时空分布上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果能更好地体现降水的局部差异特征;在误差评价上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果的MAE和RMSE较小,表明TRMM数据作为"软数据"参与插值的BME方法可以在一定程度上弥补站点数据的不足,有效降低预测结果的绝对误差。通过对福建省降水插值的时空分布格局分析和误差评价可看出,BME插值法通过对基础台站数据,以及TRMM卫星产品数据的利用,使降水的时空分析结果更加真实客观,同时,为TRMM卫星降水数据的应用提供了一个新思路。 相似文献
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下伏古地形对黄土地貌的形成、演化与发育具有重要的控制作用。基于下伏地层露头的采样数据,通过空间插值方法进行古地形数字模型(DEM)重建是研究黄土地貌的重要方法。其中,采样点密度是下伏地形DEM重建精度的主要影响因子。本文以1:20万绥德幅地质图所涉及区域为实验样区,研究采样点密度及样条函数方法对下伏古地形重建精度的影响。实验结果表明,在高密度样本条件下,采用规则样条插值方法进行古地形重建时,插值结果呈现显著的“龙格现象”,即多项式插值结果出现剧烈波动现象,且随着样本密度增加,样条插值结果的误差呈逐步趋缓的降低趋势,并逐步趋于稳定。同时,基于古地形DEM提取的特征点,其局部最高点和局部最低点的数目呈直线上升趋势,说明在一定程度上基于有限数据采用样条函数进行地下三维建模并不一定能获得平滑曲面。研究结果对如何选择合理的空间采样密度进行古地形DEM重建具有重要的指导意义。 相似文献
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普通Kriging法的参数设置及变异函数模型选择方法——以福建省一月均温空间内插为例 总被引：15，自引：0，他引：15
通过对普通Kriging法理论的深入理解,在ARCGIS和GS+软件平台上,以福建省一月均温为例,进行了深入的探索性空间数据分析,从数据的特征和规律出发探讨了普通Kriging插值法主要参数设置的依据和变异函数模型选择的方法。并用研究所获得的参数和变异函数模型对福建省一月均温的空间分布进行模拟,为合理的空间插值提供了一种较为清晰的思路。 相似文献
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克里金插值方法根据待估位置点、已知样本数据点的位置关系和区域化变量的空间相关性,实现空间加权估计,满足估计的无偏性和最优性。传统方法理论模型形状固定且选择具有人为主观性,无法反映空间数据的变化趋势及其空间多尺度特征。本文为解决上述问题,提出了一种基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法,此方法为拟合实验变异函数提供了一种新的思路。从实际样本数据的变化趋势出发,采用最小二乘支持向量机拟合实验变异函数,并利用不同尺度小波核反映不同尺度下的空间变化。最后,实验环节包括模拟和应用,模拟主要验证经多尺度最小二乘支持向量机优化后插值方法的科学有效性以及准确性,应用主要研究青岛市PM2.5浓度时空分布特征,为城市生态科学防护及控制提供理论依据。结果表明,基于多尺度最小二乘支持向量机优化的克里金插值方法能够更好地刻画变异函数,反映不同尺度下的空间变化细节,从而在一定程度上提高插值的精度,是一种可选的克里金插值方法。 相似文献
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降水作为气候系统的关键因素,也是影响区域植被生长以及生态变化规律的重要因子。本文针对黑河流域气象站点分布稀疏情况,采用信息熵及半变异函数理论构建该流域虚拟气象站点,并结合部分已有站点对整个流域降水进行插值模拟。信息熵可以计算每个站点降水值所包含的信息,通过联合熵以及条件熵来依次选取所含信息量多的站点,同时结合半变异函数模型来观察各站点之间的空间相关性,以此构建最优站点数据集。利用1991-2003年该流域15个气象台站的年平均降水量作为基础数据,考虑高程、坡度、坡向对降水的影响,对降水进行相关性分析,建立回归方程反演虚拟站点降水值。最后,采用协同克里金（Co-Kriging）与具有漂移的克里金（KED）方法对该流域进行插值,对比插值精度。结果表明,增加虚拟站点有效提高了降水插值精度,在该情况下使用KED方法插值结果与观测值最接近。 相似文献
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变差函数是克里金法中反映区域化变量空间变化特征的有效数学模型,由其确定的拟合模型参数直接影响插值精度.采用基于线性递减权值的粒子群算法估计变差函数参数,实验对比发现:所提方法比传统的最小二乘法和手工拟合法更精确,采用某油田小层数据进行地质建模,插值得到的数据点与实际离散数据拟合更好,能够体现该地区地质特征,取得较好应用... 相似文献
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����Kriging�㷨��������ϵ���ά����ɨ��������ݲ�ֵ�о� 总被引：1，自引：0，他引：1
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针对Argo海洋浮标数据的准实时性、海量性、时空异变性等特点和多种查询应用需求,分析了当前时空索引方法的优势与不足,提出了一种多频率STR-tree索引与格网索引的混合索引结构MFSTR-tree。该方法在首先轨迹束层利用动态轨迹束作为叶节点生成STR-tree结构,将STR-tree索引结构灵活、数据冗余少的优势进一步扩大;接着通过轨迹束的多种频率在采样点层构建格网索引,实现在查询效率上的提升;同时给出了该结构插入算法和查询算法的具体描述。本文以中国Argo实时资料中心提供的2015年海洋浮标数据为例,将该方法与HR-tree和STR-tree方法进行了构建效率和查询效率的对比实验,结果表明该方法在保证了构建存储效率和时间效率的同时,有效改善了原有STR-tree应用于Argo数据中的查询效率问题。 相似文献
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电磁地理环境无所不在,电磁环境的“时间、空间、频率”特征进行监测与分析对于评估电磁地理环境对人类的日常生产生活的影响具有十分重要的现实意义。目前电磁辐射数据的获取方法和空间化表达的研究非常有限。电磁现象有着自身的空间传播与衰减特性,传统的空间插值方法并不适用于电磁现象的空间化表达。全频段车载电磁环境监测系统沿道路密集采集获取不同频段电磁辐射强度信息,需要对其进行空间插值才能刻画其二维空间的分布特征,本文根据电磁波空间传播规律,提出并实现了基于电磁辐射传播模型的电磁环境空间插值方法,对车载移动电磁环境监测系统获取的数据进行空间化处理,并将该方法与常用的IDW和Ordinary Kriging空间插值方法进行实验对比分析。实验结果表明,本文方法比其它空间插值方法更适合于电磁地理环境数据的空间化表达。 相似文献
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基于几何代数的矢量时空数据表达与建模方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有矢量时空数据建模时空分离所导致的时空表达不一致、不统一的问题,运用几何代数理论和统一时空观,对时间、空间与属性进行一体化的表达与建模。构建了时空统一表达的层次体系,并基于面向对象技术和UML方法,探讨了时间、空间与属性等组件的逻辑关系。提出了矢量时空数据时空统一建模流程,定义了相应的数据组织结构与存储结构,实现了对几何代数空间的对象表达与存储,以及常见矢量数据的集成与预处理方法。对上述成果进行整合,建立了相应的原型系统。实验以中国东南地区级行政区演化序列数据为例,实验结果验证了本文提出方法在时空数据的统一建模与表达方面的可行性,能够有效支撑变化检测等时空分析方法的构建与实现,为时空GIS的发展提供理论参考与方法借鉴。 相似文献
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线性加权回归模型的高原山地区域降水空间插值研究 总被引：3，自引：1，他引：2
在山地和高原区域,地形对降水影响比较显著。常规空间插值方法通常不考虑地形要素,插值精度有限。考虑到降水量与高程存在较强的相关关系,采用局部线性加权回归模型预测山地和高原区域的降水分布。推导了回归计算公式,并在ArcGIS 9.0中编程实现算法。选取美国德克萨斯州西北部地区进行局部线性加权回归空间插值,并与普通Kriging、倒距离加权法比较。误差分析表明:在地形复杂的地区,线性加权回归模型比传统方法有优势。 相似文献
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海河流域降水空间插值方法的选取 总被引：27，自引：2，他引：25
在水资源承载力模型的研究中,空间插值可以提供每个计算栅格的气象要素资料。在众多的气象要素空间插值方法中,并没有一种适合每一个气象要素的最佳插值方法,因此在不同的区域进行气象插值时,宜采用不同的方法进行比较,从而得到最佳的插值方法。本文以京津冀地区43个站1961-2000年降水资料为数据源,选用了距离平方反比法(IDS)、梯度距离平方比和普通克里格法。交叉验证结果表明:在海河流域进行降水插值分析时由于各月份降水与高程之间的相关系数较弱,不宜采用GIDS方法;在本研究区内大部分月份降水数据进行对数变换后进行插值,插值精度得到了提升;对于月降水的插值Kriging方法比IDW方法更加优越。 相似文献
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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。 相似文献