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生态环境综合信息图谱的空间信息模型及其可视化分析

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摘要

中文文摘

第1章 绪论

1.1地学信息图谱的研究现状

1.1.1地学信息图谱的概念研究

1.1.2地学信息图谱的研究现状

1.2生态环境综合信息图谱的研究

1.2.1生态环境综合信息图谱的概念研究

1.2.2生态环境综合信息图谱的研究现状

1.3本研究的目的、意义和内容

1.3.1本研究的目的和意义

1.3.2本文研究内容

参考文献

第2章 生态环境综合信息图谱空间信息分析模型体系

2.1生态环境综合信息图谱空间信息模型的定义和学科基础

2.1.1生态环境综合信息图谱空间信息模型的定义及其特点

2.1.2生态环境综合信息图谱空间信息模型的学科基础

2.2空间信息模型现有的研究内容和体系

2.2.1各空间信息模型和地学模型的体系分类

2.2.2对当前空间信息模型研究体系的评述

2.3生态环境综合信息图谱空间信息分析模型体系

2.4生态环境综合信息图谱空间信息模型的应用

2.5生态环境综合信息图谱空间信息模型的关注重点

2.6生态环境综合信息图谱空间信息模型的软件实现环境及其发展趋势

2.7本章小结

参考文献

第3章 生态环境综合信息图谱的多尺度结构分析模型

3.1多尺度分析现状

3.1.1地理信息研究中的多尺度分析

3.1.2生态研究中的多尺度分析

3.2小波分析理论

3.2.1小波变换

3.2.2 Mallat算法与小波分解重构

3.2.3小波分析在地学数据处理中的应用

3.3基于小波分析的生态环境综合信息图谱的多尺度分析模型

3.3.1研究模型定义

3.3.2研究区和研究方法

3.3.3研究结果及讨论分析

3.4本章小结

参考文献

第4章 知识发现技术支持下的生态环境综合信息图谱数学模型的构建

4.1知识发现技术概述

4.1.1知识发现技术概述

4.1.2知识发现技术与空间数据挖掘

4.2基于粗糙集的生态环境综合信息图谱中生态规律的发现

4.2.1粗糙集理论概述。

4.2.2基于粗糙集的生态环境综合信息图谱规律的提取

4.3基于自组织特征映射神经网络的生态环境综合信息图谱聚类

4.3.1自组织特征映射神经网络概述

4.3.2基于自组织特征映射神经网络的生态信息聚类

4.4本章小结

参考文献

第5章 生态环境综合信息图谱的可视化分析

5.1生态环境综合信息图谱的可视化分析概述

5.1.1生态环境综合信息图谱的可视化特点

5.1.2生态环境综合信息图谱的可视化任务

5.2生态环境综合信息图谱的多维数据交互可视化

5.2.1空间三维图形表达及其同生态环境综合信息图谱的联系

5.2.2生态环境综合信息图谱的多维信息统计图表达

5.2.3生态环境综合信息图谱中地图与谱系之间的联系

5.3生态环境综合信息图谱可视化原型系统设计与实现

5.3.1生态环境综合信息图谱可视化原型系统的总体设计

5.3.2生态环境综合信息图谱可视化原型系统的功能设计

5.3.3生态环境综合信息图谱可视化原型系统的软件平台

5.3.4系统主要界面设计

5.4本章小结

参考文献

第6章 结论与展望

6.1主要研究成果与结论

6.2主要创新之处

6.3研究展望

6.3.1小波分析方法和地学传统方法的进一步融合研究

6.3.2将粗糙集拓展至地学粗空间进行空间信息的进一步挖掘

6.3.3空间信息分析模型中的智能型的进一步加强和空间Agent分析方法的研究

6.3.4三维景观虚拟仿真的进一步加强

攻读学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

个人简历

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摘要

本研究立足于地学信息图谱的基本理论和方法技术,并结合数学建模理论,地学可视化理论,探索生态环境综合信息图谱的空间信息模型框架及空间信息分析方法,并融合信息可视化技术进行信息表达可视化分析。为构建生态环境空间信息的进一步挖掘,提供了一定的工作基础。本研究主要内容如下: (1)比较了现有地学中空间信息模型及地学建模的主要研究内容和分类体系。提出生态环境综合信息图谱空间信息分析模型体系,并根据发展技术前沿方向,提出其模型体系的关注重点应放在尺度分析问题、空间数据挖掘、人工智能、可视化表达这几个研究方向上。 (2)对当前地理信息研究中和生态研究中多尺度分析问题现状作一评述。并针对小波分析理论作重点评述,介绍其主要概念及在地学数据处理中的应用。结合实际,提出融合逐次线性回归分析的生态环境综合信息图谱多尺度小波分析模型,对研究区进行生态环境综合信息图谱的多尺度结构性分析,选用了多个生态因子和环境因子对区域进行多级多要素的分析。 (3)利用知识发现技术中出现的粗糙集技术和自组织特征神经网络技术应用于生态环境综合信息图谱的数学建模研究中,探讨利用这两种方法进行生态规律发现和聚类的可能性。粗糙集技术可利用其决策规则进行推理和分类,在处理地学和生态学复杂多维数据方面具有一定优势,可迅速方便地寻找到研究区内多维数据的空间组合,并归结出一定的生态信息图谱规律,产生一定的属性约简作用。基于自组织特征映射神经网络方法的聚类方法由于其在网络训练过程中的非监督性,可较容易地将研究区的多维数据进行聚类,且聚类结果具有一定的地学意义。 (4)将可视化分析理论融入生态环境综合信息图谱的研究中,探讨在实现生态环境综合信息图谱空间信息挖掘时可视化理论的作用。从空间三维图形表达、多维信息统计图表达、地图与谱系之间联系详细说明了生态环境综合信息图谱多维数据的可视化。在多维信息统计图表达中强调了几种常用的方法,如平行坐标图、散点图矩阵、多维散点图等。利用生态环境综合信息图谱可视化原型系统的设计与实现来说明生态环境综合信息图谱可视化分析技术的应用,阐述了原型系统的设计目标,功能设计、系统总体框架、软件平台及主要界面设计。

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