基于信息熵分层抽样的冬小麦区域种植面积估算

基于信息熵概念和最大似然分类后验概率设计了信息熵和信息量指标作为冬小麦遥感抽样的分层标志,与传统面积规模指标进行对比分析,验证了该方法的有效性。试验结果表明,信息熵和信息量指标相较传统面积规模指标,在不同尺寸抽样单元下,能够有效提高抽样反推的估算精度。在种植结构单一、地块规整的汤阴县,上述2个指标在(80 m×80 m)~(400 m×400 m)抽样单元下,均能不同程度地提高反推结果的相对精度;在种植结构复杂、地块较破碎的中牟,上述2个指标能够在192 m×192 m以下抽样单元下有效提高估算精度。     

烟田烟蓟马种群空间分布型及序贯抽样技术的研究

采用聚块性指标和Iwao回归法等,研究了烟田烟蓟马种群空间分布型,结果表明其符合聚集型的负二项分布,且具有共同的K值(K=3.11653)。在此基础上建立了不同精度水平下的Kuno序贯抽样图、不同防治指标下的Iwao序贯抽样图及复序贯抽样图。3种序贯抽样中,以复序贯抽样为优。     

烟田烟藓马种群空间分布型及序贯抽样技术的研究

采用聚块性指标和Iwao回归法等，研究了烟田烟藓马种群空间分布型，结果表明其符合聚集型的负二项分布，且具有共同的K值（K=3.11653)。在此基础上建立了不同精度水平下的Kuno序贯抽样图、不同防治指标下的Iwao序贯抽样图及复序贯抽样图。3种序贯抽样中，以复序贯抽样为优。     

基于遥感识别误差校正面积的农作物种植面积抽样高效分层指标研究——以冬小麦为例

【目的】在遥感与空间抽样相结合进行农作物面积调查中,由于传统的基于面积规模的分层指标设计中缺失对遥感识别结果分类误差的表达,一定程度上影响抽样效率,因此提出基于遥感分类误差校正面积的分层标志--误差校正面积,以期改进农作物种植面积抽样调查效率。【方法】选取北京市通州、大兴区为研究区域,以冬小麦为例,选择16 m分辨率GF-1号影像（获取时间2015年4月4日）为遥感数据源,进行抽样方案的设计。设计与计算高效分层指标,先从像元尺度判断像元相应的错入、错出方向并计算其对应的误差面积,再在抽样单元尺度上统计所有像元的误差面积,将其用于面积规模的校正,校正后结果即为所提出的分层抽样指标--误差校正面积（S_correct）;构建边长为90-300 m的规则正方形格网为抽样框,并完成设置分层层数、确定分层界限方法、样本量分配方式、总体估计方式等空间抽样方案设计。基于设计的抽样方案进行试验,进行研究区冬小麦的区域总量面积反推。以误差校正面积指标和传统分层指标--面积规模为分层指标,进行多次种植面积抽样推断后进行指标有效性分析和精度评价,通过对相关性、典型区域分类错误像元误差分布、总体方差、平均相对误差 、CV值等方面的对比分析,验证所提出指标的可行性与优势。【结果】（1）通过结合原始影像、目标真值分布、遥感分类结果图、分类错误像元误差分布图的对比分析,从像元尺度验证了该指标能校正分类错误像元,从而改善分类结果;在试验抽样框下,误差校正面积的相关系数相较于面积规模略有提高,且数值大于0.7,可保证其与真值较高且稳定的相关性。验证了该指标作为分层指标的有效性。（2）在试验抽样框下,使用误差校正面积作为分层指标进行多次外推面积得到的总体方差在1.70×10¹³-2.41×10¹³,面积规模的总体方差为2.05×10¹³-3.11×10¹³,误差校正面积在推断稳定性方面高于面积规模;采用误差校正面积作为分层指标得到的 为4.21%-5.00%,面积规模的 为4.87%-5.98%,误差校正面积指标能稳定提高近1%的精度;选择误差校正面积指标作为分层指标进行抽样估算结果的CV值在试验抽样框下始终低于面积规模的推断结果,能稳定减少近0.8%。因此误差校正面积指标在与目标真值相关性、抽样精度、推断稳定性等方面均优于传统面积规模分层指标。【结论】误差校正面积指标可在一定程度上提高种植面积抽样调查精度,保证推断的稳定性,验证了遥感识别误差校正面积指标作为分层标志的有效性,能够提高抽样效率,其相较面积规模指标更具有优势。     

日本龟蜡蚧空间分布型的研究

本文采用扩散系数C,Morisita扩散指标I_δ,聚集度指标I,Cassie指标Ca,Lloyd聚块性指标L和Iwao平均拥挤度X与平均数X回归分析法,测定了日本龟蜡蚧越冬雌成虫和1龄固定若虫的空间分布型属于聚集分布,同时探讨了其在确定最适抽样数及序贯抽样中的应用。     

多纹豹蠹蛾幼虫空间分布型及其应用的研究

本文用聚集度指标法测定了多纹豹蠹蛾幼虫空间分布型,结果表明幼虫分布型属随机分布。四种抽样方法比较结果,五点式取样法精确度最高。分析并计算了林间调查的最适抽样数,进行了幼虫序贯抽样的计算。     

杨干象幼虫空间分布型及抽样技术的研究

1986年在黑龙江省林甸县对杨干象幼虫的空间分布及抽样技术进行了系统研究。同时还采用了频次分布比较x~2检验的方法和若干种聚集度指标的方法测定杨干象幼虫的空间分布。杨干象幼虫不符合Poisson分布和Neyman分布,而基本上符合负二项分布。在聚集度指标的测定中,杨干象幼虫符合聚集分布。在对杨干象幼虫抽样技术的研究时,分别采用了对角线、平行线、五点式、“Z”字形以及随机5种抽样方法,同时又比较了抽样精确度,结果表明,平行线和五点式抽样方法比较好。     

油桐尺蠖幼虫种群空间分布格局及其抽样技术

为了提高对油桐尺蠖预测预报准确性,应用聚集度指标法、Iwao法和Taylor法等对油桐尺蠖幼虫的空间分布型进行测定检验,结果表明油桐尺蠖幼虫呈聚集分布,其聚集强度是随着种群密度升高而增加。应用Iwao抽样通式建立理论抽样数模型,由此确定了一套油桐尺蠖幼虫在不同密度下的理论抽样数表,并在此基础上提出了最佳理论抽样数和序贯抽样模型。     

麦茎蜂的田间分布型及抽样方法的研究

应用聚集度指标和回归法分析了麦茎蜂的田间分布型;将不同的抽样方法进行比较,结果表明:麦茎蜂的田间分布呈聚集型分布;通过序贯抽样方法,水地抽样30个,旱地48个,概率保证可达90%;5种取样方式中的"Z字形"抽样为麦茎蜂危害调查的最佳方式。     

水稻条纹叶枯病空间分布格局及抽样技术

采用扩散型指标法和Iwao回归法测定了水稻条纹叶枯病株的空间分布型。结果表明:水稻条纹叶枯病病株田间分布趋于聚集分布,其聚集原因主要是由灰飞虱传毒扩散、病菌本身生物学特性和环境因素引起的。根据空间分布型的参数,建立了理论抽样数模型n2=180.37/-X 19.57和序贯抽样模型TO′(n)=0.3n±0.7615n,确定了最适抽样数和序贯抽样表,提高了调查抽样的效率。     

基于关系型数据库带时间维GIS的一种数据模型

本研究提出一种依据关系型数据库管理下带有时间维数据结构的GIS模型。模型基于面向对象的思想，探讨在国标地理信息系统数据交换格式基础上，补充时间维数据结构，实现GIS基于时间信息直接进行的历史追溯与断面复原的技术；给出了时空数据模型的设计、历史数据的追溯与断面复原算法的分析，以及算法实现中关键部分的程序实例。     

基于无线传感网络的环境监测系统研究与实现

采用ZigBee无线通信模块组建ZigBee网络,终端节点的传感器采集温室中的温湿度数据,使用51单片机对数据进行处理,数据经过无线网络中的若干路由节点传输至协调器,协调器通过串口将数据传输给上位机。本文设计并实现基于传感网络的温室监测系统,提供一种稳定性高、成本小且实用的环境监测解决方案。     

关于中文图书套录编目中质量问题的思考

探讨了图书馆中文图书在套录外部数据中存在的问题,并提出了提高套录数据质量的措施。     

馆藏书目数据库MARC数据质量控制分析

着重分析书目数据库中存在的容易忽略可检索字段著录、人为性误录、书目数据的规范化和单向性等主要MARC数据质量问题,并针对这些问题提出数据质量控制的应对策略。     

数据仓库数据挖掘在软件职业教育中应用研究

本文探讨了数据仓库和数据挖掘技术在软件职业教育的应用，其逻辑架构和物理架构的构建。并介绍了数据挖掘技术在其中的应用。     

数字化森林生态站的构建研究

本文简述了当前森林生态站的发展状况以及遇到的问题.在"数字化森林生态站"基本概念的框架下,设计开发了数字化森林生态站系统,将生态站的基础数据、空问信息数据、日常管理数据等其他数据统一管理起来,实现了数据的标准化管理,同时数字化森林生态站的建设对我国"数字林业"的发展也起着重要作用.     

使用地理信息系统绘制海洋渔区及渔业政策图

介绍了使用ArcView3．2地理信息系统(GIS)绘制海洋渔区及渔业政策图的方法及过程,重点说明了在数字化与属性数据库的编制、数据组织与空间图层管理、投影变化与配准、符号注释与图例制作等方面使用GIS技术进行多元空间数据融合,建立专业空间数据的实用方案。     

数据分析在阅读推广中的应用研究

文章阐述了大数据时代图书馆阅读推广面临的挑战以及数据分析为图书馆阅读推广带来的新思路,分析了不同数据源在阅读推广中的作用。     

大数据时代智慧图书馆用户行为研究

基于大数据时代,探讨智慧图书馆用户行为的特征,分析了大数据对智慧图书馆用户行为产生的变化,探讨智慧图书馆如何利用读者数据创新服务的途径。     

大数据时代图书馆开放数据的多维安全保障体系研究

介绍了大数据时代图书馆开放数据的产生与利用,分析了大数据时代图书馆开放数据的安全风险,研究了大数据时代图书馆开放数据安全管理技术方法,设计了大数据时代图书馆开放数据多维安全保障体系。