东海区海洋渔业资源环境的空间聚类分析

采用空间动态聚类的方法从1987-1998年的海洋渔业数据及其对应的温度和温度梯度数据集中抽取其时空分布模式。从结果看，东海区的渔业资源密度数据和对应的温度环境数据存在一定的空间分布模式，并且随季节变化非常明显。同时，对于空间数据挖掘方法与GIS的结合在海洋渔业领域的应用也进行了深入地讨论，认为采用空间聚类方法，相对于离散的海洋渔业数据集较适宜。     

基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取

目前基于目视解释或光谱分类的养殖信息提取效率低,难以克服由于地物混杂带来的“椒盐”噪声现象且难以融合地学知识。针对养殖信息提取中存在的问题,首先在分析现有养殖信息提取方法和案例推理CBR(Case\|Based Reasoning)用于遥感图像处理的基础上,提出基于遥感案例推理的海岸带养殖信息提取的研究思路;其次,结合养殖区域的空间特征和属性特征,构建案例的表达模型以及CBR相似性推理模型;最后,对不属于案例构建区的粤西沙田镇进行养殖信息提取的CBR实验,精度达到84.56%。对比CBR方法和传统监督分类方法可知,CBR方法是实现海岸带养殖信息快速准确提取的一种有效手段。     

面向海洋渔业决策支持的信息综合协调研究

时空信息与社会行业非空间信息的综合是资源环境研究和管理的发展方向之一。该文就研究成果阐述基于信息综合的海洋渔政支持系统及其构造,系统有机综合了地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)、管理信息系统(MIS)等技术,对时空信息和社会行业信息进行有机的综合,实现对海洋渔政事务的自动协调处理,进而对渔业多源信息进行综合协调,为海上渔业指挥和调控提供决策支持,从而保障渔业生产安全和资源的可持续利用。     

运用主成分变换-逆变换对ADEOS AVNIRXS和PAN进行复合的研究

信息复合的目的是为了把多种遥感器数据的特性进行互补。复合图像与原图像相比,既具有多光谱特性,而且空间分辨率也得到了提高,这样它更有利于目视判读或计算机自动化处理。运用主成分变换-逆变换的方法对ADEOSAVNIR的多光谱数据(16 m)和全色波段数据(8 m)进行了复合研究。即先对多光谱图像进行主成分变换,求出第一主成分。然后用全色波段数据取代第一主成分并进行主成分逆变换得到所需的复合图像。复合图像的空间分辨率为8 m,而且具有4个波段。     

东海区海表温度与中上层渔获量关系的时空分析

从GIS的空间分析的角度研究渔业产量同海洋环境要素的关系 ,结合东海区( 118.5°～ 130°E ,2 4°～ 36°N) 1987～ 1998年的海表温度场及同期的中上层鱼类的渔获量数据 ,定量地刻划出温度场与温度梯度场分别与渔捞量之间关系 ,并进一步寻找渔场同环境要素之间关系的空间变化规律     

东海区鱼类资源变化GIS时空分析

以东海区分小渔区分天分网型的捕捞量统计数据为样本数据,计算出资源密度的时空分布数据,并结合地理信息系统技术对这一时空数据进行时空分析,对东海区的中上层鱼类资源和底层及近底层鱼类资源的空间展布作分析,可以看到资源分布的块状和带状特征,以及资源分布与水文环境的关系,最后,对每个渔区11年资源密度进行趋势分析发现,11年来大部分渔区的资源密度呈下降趋势,小部分渔区的资源密度呈上升趋势。     

基于虚拟力场的海洋涡旋空间显著形状提取算法及应用

基于海洋涡旋表面形态特征和"虚拟力场的形状提取方法",提出了一种海洋遥感图像涡旋空间显著形状提取自动检测方法.首先采用常规检测算子对海洋遥感影像进行涡旋边缘的提取,并对其进行矢量化,继之在涡旋边缘进行参数化的基础上分析计算作用于边缘曲线之间的吸引力和融化力,最后采用一定的优化策略经过逐次迭代自动提取海洋涡旋的显著形状,并以多景不同来源的遥感影像为例,进行了各种海洋涡旋空间形状定量提取的实例研究,验证了该方法对于形态非常复杂的涡旋识别与提取的有效性.     

案例推理的地学推理模式研究

案例推理从20世纪90年代初在人工智能领域兴起,在各个领域得到了广泛的发展.由于地理现象的复杂特性,许多现象发生的本质或机理还有待探索,其定量化的模拟和预测还不成熟,因此应用案例推理成为地学数据定量分析的新方法.但地理案例自身特殊的时空特征决定了地理案例的推理方式不同于传统的方式,需要考虑案例自身或者案例之间时空上的相互依赖关系.本文在分析地理案例时空分布特征的基础上,给出了案例推理的地学推理模式.     

基于粗糙集理论的地学空间关系规则分析及其应用——以珠江三角洲为例

Spatial relations, reflecting the complex association between geographical phenomena and environments, are very important in the solution of geographical issues. Different spatial relations can be expressed by indicators which are useful for the analysis of geographical issues. Urbanization, an important geographical issue, is considered in this paper.The spatial relationship indicators concerning urbanization are expressed with a decision table. Thereafter, the spatial relationship indicator rules are extracted based on the application of rough set theory. The extraction process of spatial relationship indicator rules is illustrated with data from the urban and rural areas of Shenzhen and Hong Kong, located in the Pearl River Delta. Land use vector data of 1995 and 2000 are used. The extracted spatial relationship indicator rules of 1995 are used to identify the urban and rural areas in Zhongshan, Zhuhai and Macao. The identification accuracy is approximately 96.3%. Similar procedures are used to extract the spatial relationship indicator rules of 2000 for the urban and rural areas in Zhongshan, Zhuhai and Macao. An identification accuracy of about 83.6% is obtained.     

海洋渔业数据库质量控制研究

为了利用可视化技术来对海洋渔业数据库进行质量控制，在综述了近年来GIS数据库质量控制的基础上，首先提出了GIS数据库质量控制的多层次概念模型；然后针对海洋渔业地理信息系统的特点，给出了海洋渔业数据库质量控制的体系结构和具体的控制方法，并在现有的元数据和数据仓库技术的基础上，提出了基于元数据的智能化控制方法原理；最后结合前人工作和国家863计划818主题的海洋渔业GIS课题研究成果，给出该质量控制的概念模型应用于海洋渔业具体的控制体系和方法。