混合语义下的不完备多尺度决策系统及其最优尺度选择

现有不完备多尺度信息系统的定义存在局限性,即只考虑了遗漏型未知属性值并且认为对象在某个属性下缺失则在所有尺度下全部缺失.本研究从未知属性值的两种语义解释出发,定义混合语义下的不完备多尺度信息系统.为保持混合语义下的不完备多尺度信息系统尺度间的偏序关系,根据粒信息转换函数填补数据并扩展特征关系模型.研究在不同尺度下信息粒度的表示及其相互关系,并进一步定义基于扩展后特征关系的集合的上、下近似,讨论了它们的性质.在混合语义下的不完备多尺度决策系统中构建序贯三支决策模型,并基于该模型给出最小化不确定性的最优尺度选择方法.实验结果验证了数据填补和特征关系模型扩展的有效性,并且表明通过序贯三支决策模型能够选择不确定性最小的尺度作为最优尺度.     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

考虑不确定性因素影响的污水处理工艺选择

针对不确定性多属性决策优选法在应用中存在的如何将灰数科学白化的问题,建议将多位专家意见以区间数的形式给出,利用满意区间上的专家满意的上下阈,得到所需的规范值,建立综合决策矩阵.以小区域污水处理设施的选择为例,结合小区域污水处理厂拥有多目标与目标矛盾性、稳定性和不确定性的特点,通过专家意见规范化处理,利用综合决策矩阵比较,最终获得问题的最优解.实验证明,改进的不确定性多属性决策方法既省去了烦琐的计算步骤,又降低了决策者在决策过程中承担的风险,具有较高的实用价值.     

尺度与方向依赖的二化螟种群空间格局及其模拟抽样研究

为探明昆虫空间分布中可能存在的分形特征 ,在昆虫分布型经典分析方法的基础上引入尺度和方向变量 ,研究了越冬代二化螟幼虫种群空间格局及其模拟抽样精度随尺度和方向变化而变化的规律 .结果表明 ,以单株为单位 ,二化螟种群属聚集分布中的广义负二项分布 ,其分布具空间异质性 ,在同一尺度下 ,样方间变异系数和聚集程度按行、块、列依次递减 ;在相同尺度和抽样分数下 ,越冬代二化螟种群田间取样以列抽样估计精度最优 ,行抽样最差 ,块抽样居中 ,列抽样时 2× 1～ 6× 1尺度估计精度多优于 1× 1尺度     

水体叶绿素遥感反演中的多尺度分析

水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够准确地表征水域污染的空间分布状况.充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力.以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证.通过结果比较,确定100 m分辨率的HSI高光谱数据为较优分析空间尺度.     

基于套合模型的土壤有机质空间尺度效应分析

为了探索土壤有机质含量在空间分布上的特征,更好地服务于土地生产力和土壤肥力评价,以北京市平谷区西北部桃园为研究对象,通过地统计学方法分析了土壤有机质空间尺度效应.结果表明,指数模型对土壤有机质含量拟合效果最佳,各尺度上的样点数据均符合正态分布,其空间结构对空间尺度的依赖性较明显;理论半方差变异函数I值和(Z*-Z)2检验表明,L尺度下普通克里格法预测效果比套合模型法好,在M、S尺度下结果刚好相反;土壤有机质含量在空间分布上呈集中连片的趋势,有机质含量低值主要集中在研究区的西南部和中东部区域,有机质高值主要分布在北部和南部的少部分区域.因此,在采样密度较大的尺度下基于多尺度套合法针对土壤有机质空间变异进行研究,使得插值结果达到更高的可靠性,可为制定土壤肥力评价方案提供科学的指导.     

区间值决策表中基于相对优势邻域粒度的属性约简

现实生活中大量数据以区间值形式存在,此时区间值决策表并不是基于等价关系,传统的决策方法并不能解决这一问题.为此,本文在区间值决策表中引入相邻关系、相邻类的定义,进而由相邻类建立了区间决策表的相对优势邻域粒度,拓展了经典决策信息系统的相关方法,并利用相对优势邻域粒度研究了区间决策表属性约简的启发式算法,通过具体案例将得到的属性约简结果与代数约简进行了有效性验证,进一步丰富和完善了信息系统属性约简理论.     

不同尺度下区域农业系统协调度的评价

【目的】研究区域农业系统在不同尺度下的协调度变化情况,探索区域农业系统协调度评价理论。【方法】构建了区域农业系统协调理论,包括协调度概念、功效函数、功效系数、协调函数、协调度、协调度变化区间和协调等级等;采用改进专家调查法构建评价指标体系,从生态、经济和社会子系统中共筛选出24个评价指标;采用自尺度、省域尺度和国家尺度对广东省新兴县区域农业系统进行协调度实证分析。【结果】不同尺度下,广东省新兴县区域农业系统协调由高到低的排序是自尺度、国家尺度和省域尺度;生态子系统的排序是自尺度、省域尺度和国家尺度;经济子系统的排序是国家尺度、自尺度和省域尺度;社会子系统的排序是自尺度、国家尺度和省域尺度。区域农业系统、生态与社会子系统在自尺度下的协调度高于国家尺度和省域尺度。【结论】广东省新兴县区域农业系统的协调水平、农业生态环境和社会发展状况,与广东省和全国相比还有一定差距;经济子系统协调度高于全国而低于广东省。自尺度适用于系统协调发展趋势评价,省域尺度与国家尺度适于系统之间的协调差距评价。     

数据网格化的多尺度特性研究

由于数据网格化便于多源数据的比较分析、匹配和融合、适合空间模型构建等,早年在气象学领域就得到了广泛的应用.地理信息数据随着全球信息化的发展得到了越来越多的应用,应用方式也在多样化,数据网格化在该领域的应用也越来越广泛.该研究提出了数据网格化的多尺度特性,并对其进行了实验验证,以北京市房山区土地利用动态度数据为例,生成不同大小的网格的土地利用动态度数据,通过网格动态度数据和原始动态度数据的比较得出,基于原始数据的不同大小,网格化数据与原始数据的接近程度会有所差别,所以不是所有格网数据都能代替原始数据进行分析,格网数据要择优选择.     

林业资源遥感信息的尺度问题研究

从遥感数据中获取地面目标分布的专题信息(如林地覆被/森林类型等),是林业资源数据的主要获取手段之一.在对林业资源遥感数据获知的过程中,林业遥感数据的尺度问题是研究的一个重要内容.忽视林业资源遥感的尺度效应,使得对林业资源观测难以获得精确的数据.林业资源遥感数据在时间上、空间上以及应用上都有尺度问题.本文从尺度的定义、林业遥感尺度问题以及尺度转换方法等方面来研究林业资源遥感信息的尺度问题.     

利用降尺度技术建立降水量预测方程的研究

[目的]研究一种利用多层次的模式环流输出场建立的降水预测模型。[方法]对安徽省业务运行的降尺度预测方法进行了改进,在模式多个层次的环流场中寻找与降水的高相关区;并利用最优子集回归模型对预报因子进行筛选和组合,形成了月降水量的预测方程;最后分别将2005—2009年的实况环流场和模式环流场代八方程,比较2种资料方案的预测评分,分析各月评分的高低,考察其业务运行的可行性。[结果l与传统降尺度方法相比,利用多层次的模式环流输出场建立的降水预测模型资料内容更为丰富;从预测效果来看,平均距平符号一致率为63％,Ps评分为75分,不仅高于业务运行的降尺度方法,也高于业务发布预测的评分;此外,该方法对典型涝月的预测效果更好,表明该方法对异常值具有较好的预测能力。[结论]该研究为丰富降尺度技术方案提供参考。     

基于多尺度Retinex图像增强的羊体尺参数无接触测量

针对传统羊体尺参数测量中存在工作量大、精度低、应激反应强等问题,采用多尺度Retinex算法、Graph Cut算法和羊体尺测点识别相结合的方法,基于双目视觉检测原理对羊体尺参数的无接触测量进行研究。结果表明:1)带色彩恢复的多尺度Retinex算法能增强光照不均匀的羊图像,对羊图像的细节和颜色恢复表现出较强的处理能力;2)基于多尺度分水岭的Graph Cut算法准确地分割出羊体区域,获得光滑的羊体轮廓线;3)划分羊体轮廓线区域,采用包络线分析方法识别体尺测点,计算羊体尺参数,并与真实值比较,11只羊的平均相对误差为2.32%,除去绒山羊剩下9只羊的平均相对误差为1.95%,测量精度较高。试验证明本研究带色彩恢复的多尺度Retinex算法能增强羊图像亮度和色度,包络线分析方法能准确地识别体尺测点,算法稳定,能够实现饲养过程中羊体尺参数的无接触测量。     

基于进化策略的虚拟植物自动构建策略

本文将进化策略与双尺度自动机结合,设计合理的编码方式和有效度量树形相似度的适应度函数,根据给定的树形搜寻到最优(较优)的解(表示双尺度自动机的参数组合序列),实现了虚拟植物的自动构建.实验验证了该方法的可行性和有效性.     

褶皱山区NDVI与地形因子的多尺度耦合关系研究

[目的]揭示我国长江上游褶皱山区植被分布与地形耦合关系.[方法]基于二维小波分析的方法,分别构建归一化植被指数NDVI和地形因子在不同尺度上的小波低频系数空间分布的特征模式,然后分析NDVI和地形因子小波低频系数的相关性,并建立多尺度下NDVI低频系数的拟合方程.[结果]①多尺度下NDVI与高程的空间分布相似度最高;②...     

顾及多尺度上下文信息的高分影像林地信息提取方法

科学快速地掌握林地资源信息是进行林地管理与保护的基础。针对现有研究中林地提取方法精度不足的问题,提出一种顾及多尺度上下文信息的高分影像林地提取方法,首先,在编码阶段利用残差网络提取遥感影像中林地的深层次特征;其次,考虑到林地明显的同物异谱及同谱异物特征,建立一种顾及上下文信息的特征融合算法,有效提高网络对于目标区域的关注度;最后,构建一种深度多尺度信息聚合结构以适用于遥感影像中林地的较大尺度差异性特征。为证明方法的有效性,建立了一个遥感影像林地提取数据集进行试验,并与现有优秀的方法进行对比,结果显示,本研究方法F₁值提高了4.28～11.83,IOU值提高了2.49～15.32百分点,本研究方法对于林地信息提取具有更高的精度。     

基于多尺度几何特征单木点云的语义分割

针对目前地面激光扫描树木点云精确分离枝干点和树叶点成分困难的问题,提出一种基于多尺度几何特征的单木点云语义分割的方法。首先将水曲柳和樟子松样地点云数据进行单木分割,再计算多尺度点云协方差矩阵特征值,之后选择特征分类器,并根据特征值重要性选择最优特征值,最后对树木的枝干叶点云进行分割。通过比较支持向量机(SVM)、极限梯度增强(XGBoost)和随机森林(RF)3种分类器的训练时间和精度,选择XGBoost作为最终的分类器,并根据特征值重要性选择出6种最优特征。结果表明,2块样地枝干点和叶点的分割精度都>0.88,并且F1值和IOU也都在0.8以上。提出的方法能够有效分割出水曲柳和樟子松树叶点云和枝干点云,有较高的识别精度,研究结果为后续单木三维模型构建及生物量估算提供了条件。     

基于梯度尺度空间的遥感影像多尺度分割方法及应用研究

针对当前高空间分辨率遥感影像数据的迅速普及和面向对象影像分析技术的发展成熟等特点,引入基于梯度尺度空间的多尺度分割技术,对遥感影像自适应平滑滤波处理、梯度尺度空间的构建、多尺度分割等系列处理技术作了一些理论探讨和应用研究工作,并结合面向对象影像分析方法,用具体的影像实例验证了该方法在面向对象影像分类中的适用性和有效性。     

基于尺度变换的碧塔海自然保护区景观格局分析

为更加深入地了解碧塔海自然保护区的景观格局特点及其尺度效应,制定更有效的生物多样性保护对策,为更好地进行生物多样性保护提供参考。基于2006年森林资源二类调查的小班空间属性数据,利用ArcGIS作为空间分析工具,借助地统计半变异函数理论,对4个尺度下香格里拉碧塔海自然保护区的景观多样性与斑块密度的空间变异进行分析。结果表明：在400、800、1200、1600 m 4个尺度下,景观多样性指数SHDI的块金值与基台值之比C0/（C＋C0）值为0.48287～0.78522,且随着尺度的增加不断减小。斑块密度的块金值与基台值之比C0/（C＋C0）由0.76592减小到0.65408,块金值C0随着尺度的增加而增大,当尺度为1600 m时,块金值C0骤降,不符合半变异函数的规律;1200 m为研究区景观格局研究的最优尺度,在该尺度下碧塔海自然保护区景观多样性指数呈环形分布,由最高值所在的保护区西部区域向边缘逐级递减;斑块密度最高值分布在保护区中部偏北地区,并以该区域为中心,向区域边缘逐级递减;整个研究区SHDI与PD分布较均匀,不存在两极化。     

区域尺度土壤侵蚀研究方法

对目前常用的区域土壤侵蚀研究方法分析表明,区域尺度土壤侵蚀方法主要包括区域观测法、观测站点代表法、站点资料函数推广法和泥沙输移比转换法等4种.而区域观测法又可分为河流泥沙观测法、地貌研究法和土壤学方法;观测站点代表法包括密集站点观测法和单点资料扩展法、地理格网法和综合因子法等单元划分站点代表法等.对不同研究方法的数据特点、对机理或理论的依赖性和评价精度等的讨论表明,研究数据采集尺度越小,数据的精度就会越高,在土壤侵蚀研究时对机理等依赖性就越强;如果采集的站点和数据较多,或者对有限数据在扩展时所依据的机理把     

多时空尺度的土壤质量评价最小数据集的建立

[目的]探讨土壤质量评价最小数据集的建立方法,并且基于建立的方法构建不同时空尺度的土壤质量评价最小数据集。[方法]基于环境相关法,采用皮尔森相关分析、主成分分析和计算矢量常模值、土壤母质类型、土壤类型和土地利用与土壤质量的关系等建立土壤质量评价最小数据集。[结果]就空间尺度而言,衡量县域和乡镇尺度土壤质量好坏的最小数据集明显不同,2008年县域尺度下最小数据集包括土壤容重、砂粒、土壤有机质、黏粒、pH、土壤有效锌、土壤有效锰7个指标,而进入2008年乡镇尺度下的最小数据集则为粉粒、有效钾、有效锰、全氮、土壤容重、黏粒、pH、土壤有效铁8个因素;就时间尺度而言,不同时期的最小数据集不同。[结论]土壤质量评价必须和时空尺度挂钩才有意义。基于该研究建立的方法得到的土壤质量评价最小数据集参数能够最大限度地包含所有未入选参数所表达的土壤质量信息。不同时空尺度下建立土壤质量最小数据集冗余程度最低。