不同地类在不同尺度下的精度损失对比分析研究

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1、中山大学硕士学位论文不同地类在不同尺度下的精度损失对比分析研究姓名：黄秋华申请学位级别：硕士专业：地图学与地理信息系统指导教师：张新长20060601中山史学顶士毕业论文：不同地类在不同空间尺度下的精度损失对比分析研究不同地类在不同尺度下的精度损失对比分析研究专业：地图学与地理信息系统硕士生：黄秋华指导老师：张新长教授摘要目前大部分土地利用数据都是在不同空间尺度下测得的，如果要对不同空间尺度下的土地利用数据进行变化分析研究，就要运用尺度转换把不同空间尺度下的土地利用数据转换到同一空间尺度下。因此，尺度转换研究在国内外都已经得到了广泛的重视，在地理信息科

2、学领域，地图学，遥感，地理信息系统等很多方面的学者都对尺度转换做了大量的研究。本文又是如何一步一步地实现不同空间尺度下土地利用数据的尺度转换的呢?首先是对不同地类在不同空间尺度下的精度损失进行对比分析研究，然后找出影响各种地类的精度损失值的影响因子，最后经过计算得到各地类的面积转化率(由精度损失值计算所得)与影响因子间的关系模型即尺度转换模型。本文在对不同地类的精度损失值进行对比分析研究中引入了如下几种景观参数指标值：形状指数、分形分维数、破碎度指数、多样性指数和均匀度指数。本文主要应用了地理信息系统、景观生态学和多元统计学的一些理论知识，本文在对尺度

3、转换进行研究时采用的是多元线性回归模型分析法。本文通过不同空间尺度下土地利用数据的空间格局分析、不同空间尺度下不同地类精度损失值的对比分析、不同地类在不同空间尺度中的相互转化分析和不同地类在不同空间尺度下的精度损失模型研究最后得到如下结论：(1)在尺度上推的过程中各种地类的斑块个数逐渐减小；(2)在尺度上推的过程中各种地类的形状指数值也逐渐减小，即每种地类的狭长程度都普遍降低；(3)不管原来周边复杂情况怎样，当尺度上推时它们的分形分维数的值都减小，即周边复杂度降低；(4)在尺度上推的过程中，其中A地类被错分到B地类中的面积值Y与B地类被错分到A地类中的

4、面积值x具有强相关性，可以用线性关系式Y=aX+b表示；(5)本文运用多元线性回归分析得到如下尺度转换模型：M=．0．045B+0．890Lg(P)．2．953D+97．496，其中M代表面积转化率，B代表比例尺变化值，P代表破碎度，D代表多样性指数；(6)根据面积转化率与精度损失值之间的关系可以得到精度损失值的模型为：A”=一0．045B+0．890Lgfe)．2．953D一2．504，其中A”表示各种地类的精度损失值，其余参数意义同上。关键词：土地利用数据，空间尺度，精度损失，尺度转换中山太学硕=b毕业论文：不同地类在不同空间尺度下的精度损失对比分

5、析研究Researchoncontrastanalysisofdifferentlandtypes’precisionlossunderdifferentspatialscalesMajor：GISAuthor：QiuhuaHuangSupervisor：Prof．XinchangZHANGAbstractAtpresentmostofland-usedataarcmeasuredindifferentspatialscales，ifpeoplewanttodotheresearchonthecontrastanalysisofdifferentspa

6、tialscales’land—usedata，theyhavetochangetheland-USedataofdifferentspatialscalesintothesamespatialscale．Therefore，thestudyofchangingscalehasbeenregardedinchinaorabroad．Intheregionofgeographicinformationscience，thescholarsofcartology,remotesensing，geographicalinformationsystemands

7、oonhavedonelargenumbersofstudyonchangingscale．Inthispaper,howtorealizethechangingscaleofland—usedataindifferentspatialscalesstepbystep?Atfirstyoushoulddothecontrastanalysisofdifferentlandtypes’precisionlossunderdifferentspatialscales，andthenyoushouldfindtheinfluencegeneswhichaff

8、ecttheprecisionlossofdifferentlandtypes，atlasty