野外空间采样的渐进式策略

张景雄, MichaelFGoodchild

张景雄, MichaelFGoodchild. 野外空间采样的渐进式策略[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(5): 441-445.
引用本文: 张景雄, MichaelFGoodchild. 野外空间采样的渐进式策略[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(5): 441-445.
ZHANG Jingxiong, Michael F Goodchild. Towards Progressive Strategies for Spatial Sampling in the Field[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(5): 441-445.
Citation: ZHANG Jingxiong, Michael F Goodchild. Towards Progressive Strategies for Spatial Sampling in the Field[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(5): 441-445.

野外空间采样的渐进式策略

基金项目: 国家973计划资助项目(2007CB714402)
详细信息
    作者简介:

    张景雄,教授,博士生导师。现从事地球空间信息科学与技术、摄影测量与遥感、地统计学等领域的科研与教学工作。主要研究兴趣包括空间信息集成处理、尺度模型、遥感信息真实性检验、数据同化等。

  • 中图分类号: P237.3

Towards Progressive Strategies for Spatial Sampling in the Field

Funds: 国家973计划资助项目(2007CB714402)
  • 摘要: 介绍了有关地统计学(geostatistics)的基本理论,论述了顾及样本点位之间空间依赖性的空间采样方案的设计。基于总体上极大限度地降低克里金方差的思想,阐述了一个快速确立采样点位的序贯算法和块段克里金方法。由于野外作业的计算环境所限,数值方法和启发式搜索相结合的策略才是开发实用系统的明智选择。以假想数据为例,验证了所提算法的有效性。
    Abstract: The geostatistical basis for adaptive/progressive sampling is discussed,following an introduction to the necessary statistical background and developments in geographic information technologies.Where computational resources are limited,as they are in the field,strategies that combine heuristic and numerical approaches are the key to successful field implementation.A sequential algorithm for rapid location of further samples is formulated,using the criterion of maximum global reduction in Kriging variance.Results from a test confirm the effectiveness of the proposed algorithms.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-03-16
  • 修回日期:  2008-03-16
  • 发布日期:  2008-05-04

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