检索结果-内蒙古大学图书馆

土壤学报 2012年第5期49卷 1037-1042页

作者：郭龙张海涛陈家赢李锐娟秦聪华中农业大学资源与环境学院武汉430070

选取宜昌市红花套镇作为研究区域,研究土壤pH、有机质、有效磷、速效钾、碱解氮与土壤属性指标变量之间的关系,选择与预测变量之间具有较高相关性的变量作为辅助变量用以提高预测精度,本文试图将地理加权回归模型应用于土壤属性空间模拟... 详细信息

选取宜昌市红花套镇作为研究区域,研究土壤pH、有机质、有效磷、速效钾、碱解氮与土壤属性指标变量之间的关系,选择与预测变量之间具有较高相关性的变量作为辅助变量用以提高预测精度,本文试图将地理加权回归模型应用于土壤属性空间模拟中,以此与协同克里格插值的预测结果进行对照,从而比较它们的预测精度以提出更适合土壤属性预测的模型。结果表明:协同克里格插值和地理加权回归模型对土壤属性的空间模拟均有较高的预测精度,在辅助变量较多的情况下地理加权回归模型具有比协同克里格插值更为简单的算法,并且比较预测值相对误差的范围跨度和标准差以及均方根误差等方面,地理加权回归模型在土壤属性指标预测方面具有更高的预测精度,也具有更大的优势。

关键词：协同克里格插值地理加权回归模型权函数土壤属性空间预测

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基于主成分分析的协同克里格插值模型对土壤铜含量的空间分布预测

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华中农业大学学报 2016年第1期35卷 60-68页

作者：章清张海涛郭龙杜佩颖李林蔚李锐娟唐晓霏华中农业大学资源与环境学院武汉430070 武汉大学资源与环境学院武汉430072 湖北省测绘工程院武汉430074

以湖北省宜都市红花套镇的柑橘产区为例,选取土壤重金属全铜含量为研究对象,利用Pearson相关系数方法选择与土壤铜含量具有较高相关性的土壤因子(全K、全Cr、CEC、全Al、全N(P<0.05))作为辅助变量,利用主成分分析(PCA)对辅助变量进... 详细信息

以湖北省宜都市红花套镇的柑橘产区为例,选取土壤重金属全铜含量为研究对象,利用Pearson相关系数方法选择与土壤铜含量具有较高相关性的土壤因子(全K、全Cr、CEC、全Al、全N(P<0.05))作为辅助变量,利用主成分分析(PCA)对辅助变量进行降维求总得分处理后,与协同克里格插值相结合构建土壤铜含量空间模型(COKPCA),同时构建土壤铜含量的普通克里格插值模型(OK)和以全K作为辅助变量构建协同克里格插值模型(COKK),对不同的空间模型进行模拟精度的对比和分析之后提出最优空间模型方法,进一步分析土壤铜含量在研究区域的空间分布特征。结果表明:普通克里格插值(OK)、协同克里格插值(COKK)和与主成分相结合的协同克里格插值(COKPCA)3种模型的RMSE分别为7.044、6.907和6.309,R2分别为0.716、0.743和0.852,赤池信息量准则(AIC)分别为101.591、96.908和87.203。综合比较,COKPCA具有最优的模拟插值结果,其次为COKK,而OK则相对较差。

关键词：主成分分析协同克里格插值 Pearson相关系数铜微量元素空间分布估测

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基于协同克里格插值法的年均温空间插值的参数选择研究

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首都师范大学学报（自然科学版） 2010年第4期31卷 81-87页

作者：季青余明福建师范大学地理科学学院福建福州350007 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室上海210062

为了确定可能的参数设定对协同克里格插值结果的影响,本文以福建省66个气象站点的2007年平均气温为例,在ArcGIS软件地统计模块的支持下,采用交叉检验方法对插值过程中半变异函数的最优理论模型、最佳分割距离、基台和块金以及空间数据... 详细信息

为了确定可能的参数设定对协同克里格插值结果的影响,本文以福建省66个气象站点的2007年平均气温为例,在ArcGIS软件地统计模块的支持下,采用交叉检验方法对插值过程中半变异函数的最优理论模型、最佳分割距离、基台和块金以及空间数据变异方向性等参数和模型的选择进行了影响分析.结果表明,考虑高程影响因素的协同克里格(Cokriging)插值结果可以较真实的模拟气象的空间分布特征,而在插值时选用什么样的模型和参数对插值结果影响较大,为此,应综合数据和研究区的特征,对相关模型和参数进行合理的选择,进而获得最小的拟合误差和最优的插值结果.

关键词：协同克里格插值 ESDA 参数选择年均温福建省

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协同ERA5数据的江苏省降水量空间插值研究

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水利科技与经济 2025年第1期31卷 37-40页

作者：刘玉江苏南水科技有限公司南京210000

研究以江苏省2022年67个地面站点的年降水量观测值为因变量,引入ERA5数据为协变量CoKriging方法进行空间插值,以提高区域降水量估算的精度。结果表明,2022年江苏省年降水量分布范围介于629~1369mm之间,呈现自南向北减少的地带性格局;协... 详细信息

研究以江苏省2022年67个地面站点的年降水量观测值为因变量,引入ERA5数据为协变量CoKriging方法进行空间插值,以提高区域降水量估算的精度。结果表明,2022年江苏省年降水量分布范围介于629~1369mm之间,呈现自南向北减少的地带性格局;协同ERA5的降水量空间插值法具有明显优势,插值结果与真实降水量之间的R 2从0.71提升至0.83,RMSE由115.6mm降低至88.1mm。总体而言,ERA5卫星降水数据可作为有效协助变量,协同地面数据,进而提高区域降水量估算的准确性。

关键词：空间插值协同克里格插值 ERA5卫星降水量江苏省

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DEM数据对气温插值精度的影响分析

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西北大学学报（自然科学版） 2015年第3期45卷 485-488页

作者：王丽王培法杨珊珊吴浩罗阳欢南京信息工程大学地理与遥感学院江苏南京210044

分析不同数量高程点参与气温空间插值,探索DEM对气温要素空间插值精度的影响,以期寻找提高气温要素空间插值精度的方法。使用四川省52个气象站点的2000—2009年平均气温数据,采用协同克里格方法对年平均气温进行空间插值。其中考虑到年... 详细信息

分析不同数量高程点参与气温空间插值,探索DEM对气温要素空间插值精度的影响,以期寻找提高气温要素空间插值精度的方法。使用四川省52个气象站点的2000—2009年平均气温数据,采用协同克里格方法对年平均气温进行空间插值。其中考虑到年平均气温与高程的相关性,以地形高程因素作为协同变量,并通过交叉验证的方法对插值结果进行对比分析。发现协同克里格插值效果优于普通克里格插值效果,但随着高程点的数量增加,插值精度随之降低,当高程点再增加时,插值精度保持相对稳定。考虑高程因素影响的协同克里格插值结果可以较真实地模拟气温的空间分布。

关键词：协同克里格插值年均温 DEM 插值精度四川省

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基于两种空间估算模型的乔木林地上碳密度估算

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农业机械学报 2019年第12期50卷 213-220页

作者：王海宾郑冬梅王少杰贾筱昕许等平国家林业和草原局林产工业规划设计院北京100010 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714

以乔木林地上碳密度为研究对象,基于调查获取的乔木林地上碳密度、Landsat 8多光谱影像及DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子作为建模变量,采用皮尔森相关系数法、结合平均残差平方和准则法对变... 详细信息

以乔木林地上碳密度为研究对象,基于调查获取的乔木林地上碳密度、Landsat 8多光谱影像及DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子作为建模变量,采用皮尔森相关系数法、结合平均残差平方和准则法对变量进行筛选,采用协同克里格插值和地理加权回归方法构建乔木林地上碳密度模型,分析对比两种方法的估算效果。结果表明:地理加权回归法构建的估算模型精度(R^2为0.74,RMSE为6.84 t/hm^2,MAE为5.13 t/hm^2,RE为0.74%)优于协同克里格插值法(R^2为0.47,RMSE为9.72 t/hm^2,MAE为7.41 t/hm^2,RE为0.12%),并且较好地保留了估算变量的空间异质性,变异系数分别为0.5372、0.4968,可获得较高的估算精度。本研究可为大尺度范围内的乔木林地上碳密度及其他森林参数的估算提供参考。

关键词：乔木林地上碳密度 Landsat 8影像协同克里格插值地理加权回归估算

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汉江流域降水量的空间插值研究

汉江流域降水量的空间插值研究

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作者：袁艳艳华中科技大学

学位级别：硕士

降水量作为流域水文模型的主要输入项，其空间分布是影响径流模拟的主要因素。汉江是长江流域最大的支流，降水丰沛，主要集中在夏季。汉江流域地形复杂多变，地势高低不平，加速了雨水集流过程。由于河槽泄洪能力与洪水来量的严重不平... 详细信息

降水量作为流域水文模型的主要输入项，其空间分布是影响径流模拟的主要因素。汉江是长江流域最大的支流，降水丰沛，主要集中在夏季。汉江流域地形复杂多变，地势高低不平，加速了雨水集流过程。由于河槽泄洪能力与洪水来量的严重不平衡，洪灾频繁发生。本文以汉江流域19个气象站点的2005年8月份日均降水数据为基础，以ARCGIS10.0为平台，使用全局多项式插值、反距离加权插值、普通克里格插值和协同克里格插值这四种插值方法，得到了汉江流域空间上连续分布的降水信息。通过对比分析得到：(1)2005年8月日均降水量在空间上呈现明显的梯度变化，降水量从西部向东部逐渐增多。在进行协同克里格插值的过程中，选择合适的拟合函数次数、半变异函数模型、半变异函数方向性角度和步长大小，海拔高度和可降水量共同作用的输出结果的精确度比只考虑海拔高度和只考虑可降水量的精确度高。对比四种插值方法的输出结果，表明，协同克里格插值精确度优于其他三种插值方法。(2)选用不同的站点数量、时间尺度和插值方法，对汉江流域降水量空间插值的不确定性进行分析，结果显示，站点数量越多，精确度越高;时间尺度越大，不确定性越小;插值方法的不同，结果也会有很大差异。

关键词：降水信息汉江流域地理信息系统协同克里格插值不确定性

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基于范畴型变量和贝叶斯最大熵的土壤有机质空间预测

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土壤通报 2015年第2期46卷 312-318页

作者：张若兮杨勇张楚天华中农业大学资源与环境学院农业部长江中下游耕地保育重点实验室湖北武汉430070

选取湖北省沙洋县为研究区域,以土壤质地与土壤有机质定量关系为辅助信息,利用贝叶斯最大熵(BME)方法对沙洋县土壤有机质含量进行空间预测,并与以土壤质地和土壤全氮为辅助变量的协同克里格方法预测结果精度作对照,探讨两种方法的预测... 详细信息

选取湖北省沙洋县为研究区域,以土壤质地与土壤有机质定量关系为辅助信息,利用贝叶斯最大熵(BME)方法对沙洋县土壤有机质含量进行空间预测,并与以土壤质地和土壤全氮为辅助变量的协同克里格方法预测结果精度作对照,探讨两种方法的预测效果。结果表明,协同克里格方法和BME方法均能较好反映研究区有机质空间分布特征。在辅助变量与土壤养分存在显著相关性条件下,BME方法能更好地利用范畴型变量等多种类型辅助信息。比较极值误差范围、平均绝对误差、均方根误差等方面,BME方法在土壤属性空间预测方面具有更高精度,且能有效降低数据获取成本和难度,在县域尺度土壤属性空间预测上具有更大优势。

关键词：土壤有机质辅助变量软件数据协同克里格插值贝叶斯最大熵

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结合地统计学与Landsat 8影像的乔木林地上碳储量估算

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中南林业科技大学学报 2020年第11期40卷 138-146页

作者：邱新彩郑冬梅王海宾安天宇许等平郝月兰彭道黎北京林业大学林学院北京100083 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714 国家林业和草原局林产工业规划设计院北京100010

【目的】探究Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算乔木林地上碳储量的可行性和适用性,为应用Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算区域森林参数提供参考。【方法】以浙江省内的一景Landsat 8多光谱影像覆盖的范围为研究区,以... 详细信息

【目的】探究Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算乔木林地上碳储量的可行性和适用性,为应用Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算区域森林参数提供参考。【方法】以浙江省内的一景Landsat 8多光谱影像覆盖的范围为研究区,以乔木林地上碳储量为研究对象。通过外业调查获取专项调查数据,并采用生物量转换因子和树种含碳率参数,计算得到乔木林地上碳储量数据。基于Landsat 8多光谱影像和DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子,采用皮尔森相关系数法和方差膨胀因子法对这些因子进行优选,生成用于建模的自变量集。分别采用稳健估计和协同克里格插值法构建乔木林地上碳储量模型,并对所构建的模型精度进行对比分析。【结果】本实验所提取的因子经皮尔森相关系数法筛选后,得到22个自变量因子,经方差膨胀因子法优选后,共有7个自变量因子(比值植被指数、非线性植被指数、海拔、第2波段的平均值纹理、第4波段的相关性纹理、第7波段的平均值纹理、第7波段的方差纹理)用于建模。协同克里格插值法构建模型的决定系数(R2)为0.45、均方根误差(RMSE)为9.88 t·hm-2、平均绝对偏差(MAE)为7.75 t·hm-2、总预报偏差的相对误差(RE)为0.24%,其拟合精度优于稳健估计法(R2=0.42,RMSE=10.15 t·hm-2,MAE=8.03 t·hm-2,RE=0.27%)。本文所采用的皮尔森相关系数法结合方差膨胀因子法可有效地考虑变量间的相关性及共线性问题,可以在一定程度上提高所构建模型的稳定性,所采用的协同克里格插值法考虑了变量的空间分布特征,与传统的统计模型相比具有较好的应用优势。【结论】本研究为应用Landsat 8多光谱影像结合协同克里格插值法快速估算森林碳储量及其他森林参数提供了新的途径。

关键词：碳储量估算 Landsat 8影像稳健估计协同克里格插值

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