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尺度转换人文地理

发布时间: 2021-02-26 10:54:12

㈠ 基于模拟点扩散函数的尺度转换方法

遥感信息尺度效应的研究注重于研究遥感数据中的信息内容随遥感数据测量尺度,即空间分辨率的变化。遥感信息内容可以用数据的二阶特性(如方差、自协方差(autocovariance)函数)间接度量(Collins and Woodcock,1999)。

常用的遥感数据的尺度扩展方法,是将高分辨率的遥感数据通过局部平均方法,转换为较低分辨率的数据,但这种方法并不符合遥感传感器实际的测量过程。遥感传感器并不是将传感器瞬时视场角内的辐射进行简单的算术平均。传感器的光学和电子效应使图像景内的辐射根据不同的相对位置加权。这种加权关系由传感器的点扩散函数确定。由于在遥感信息尺度转换过程中,常常需要比较转换到某一空间分辨率的数据和真实的该分辨率的遥感数据。因此,将遥感信息尺度转换到更粗分辨率时,利用理想的该分辨率成像系统的点扩散函数和原分辨率图像进行卷积运算而实现尺度转换,转换的结果应该更接近该分辨率的实际成像系统的图像,以便于不同空间分辨率传感器所获取的遥感信息之间的比较。

从信号处理的角度讲,一个遥感传感器系统可以看作一个线性移不变系统(shift-invariant linear system)。传感器记录的某一点的辐射值可以表达为该点的景的辐射与传感器系统点扩散函数的卷积(Rosenfeild and kak,1982)。设Y(t)为传感器记录的位置t的辐射值,Z(t)为位置t的景的辐射值,r(u)为传感器系统的点扩散函数,则有:

遥感信息的不确定性研究

其中t和u是一个表示二维空间位置的矢量。一般传感器的点扩散模型表示为(Schowengerdt,1997):

遥感信息的不确定性研究

其中,a和b决定传感器飞行方向和垂直于飞行方向的光学宽度;(x,y)表示空间位置。

实际的遥感系统常常由不同的系统组成(如透镜,检测器,放大器),因此,传感器的点扩散函数也是系统各部分点扩散函数的结合(Collins and Woodcock,1999)。结合的点扩散函数可以用一个高斯函数逼近(Billingsley et al.,1983):

遥感信息的不确定性研究

其中,点R为点扩散函数的“半径”。模拟传感器的分辨率等于2R。K由传感器系统的增益决定。由于在遥感数据处理中将数字信号转换为辐射值时,一般已经考虑了系统的增益,因此可以使K=1。x和y的范围为:-2R≤x≤2R,-2R≤y≤2R。

图7-1为部分模拟的不同空间分辨率传感器的点扩散函数。理论上,当知道传感器的点扩散函数时,就可以通过式(7-1)得到该传感器分辨率的遥感图像。但在遥感图像尺度扩展中,由于每个像元的记录是一定空间范围的内每一点的辐射与该生成该图像的传感器的点扩散函数的卷积,因此将已有图像与点扩散函数卷积进行尺度转换时,应保证相对于图像景的结构,每个像元内的辐射接近均匀分布,这时可以将原图像的像元看作点观测而直接将原图像和不同分辨率的点扩散函数进行卷积。

图7-1 部分模拟的不同空间分辨率传感器的点扩散函数

㈡ 能用最通俗的话阐述尺度效应、尺度转换和最优尺度选择的关系吗

很抱歉,这个我帮不了你。

㈢ 关于地理论文题目有哪些

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㈣ 采用尺度的分析方法举例分析地方与全球化的关系(人文地理)

你是不是中大的?

㈤ 跪求:遥感导论中的尺度效应,和尺度转换分别是什么呀。 谢谢,

当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时,分析结果也随之变化的现象。在遥感里面,不同像元大小会产生不同的分析结果,一般从较高分辨率转较低分辨率,方法很多,参见软件的说明书、教科书。

㈥ 自然和社会科学中的尺度问题

在地理学、生态学、环境科学以及其他自然和社会科学研究中,研究人员常常首先需要回答以下问题:①研究在多大空间范围或多大空间分辨率(空间尺度)上进行?②在某一空间分辨率(空间尺度)上的研究结果是否能推广到其他空间尺度?这两个问题所关心的核心概念是研究的尺度问题,因此尺度问题是许多科学研究中的核心问题之一。

一般来说,尺度是指观测和描述实体、结构和过程的空间维(Marceau,1999)。生态学家定义的尺度具有两种含义:粒径(grain)和范围(extent)。前者对应于观测的最小空间采样单元,后者则指观测所覆盖的总面积(O'Neill and King,1998)。Lam等(1992)从地理学的角度,定义了三个意义上的尺度。Cao and Lam(1997)将此发展为四个意义上的尺度:①制图尺度或地图尺度,即地图比例尺,它是地图上的距离与相应的地面实际距离的比,大比例尺的地图一般提供更详细的信息;②地理或观测尺度,即研究区域的空间范围,它相应于生态学中的范围,大尺度的研究覆盖较大的研究区域;③运行尺度,指特定地学过程运行的尺度。一些研究者将其称为“作用尺度(action scale)”,运行尺度是由所研究的地学现象或过程本身决定的,而观测尺度的决定则常常具有很大主观性;④测量尺度或分辨率,空间分辨率是指研究对象的最小可分辨部分的大小,它相当于生态学中的粒径(grain)。不同尺度定义的意义如图3-1所示(Cao and Lam,1997)。在本书中,我们所讨论的尺度主要是测量尺度。

尺度转换(Scaling)是将数据或信息从一个尺度转换到另一个尺度的过程。尺度转换可以是向上尺度转换(Up-scaling),也可以是向下尺度转换(Down-scaling)。向上尺度转换也称尺度扩展,是从较小尺度观测中获得较大尺度上信息的过程,而向下尺度转换又称尺度收缩,则是将大尺度上的信息分解到更小的尺度上的过程(Jarvis,1995)。

在自然和社会科学中,尺度并不是一个新的概念。例如,在物理学中,经典的牛顿力学只适用于宏观物质世界而不适用于微观世界便是一个典型的尺度问题。地理学家、生态学家、水文学家等也很早就认识到了尺度问题的重要性,并在各自的领域对尺度问题做了大量深入研究。特别在生态学中,尺度问题得到广泛重视和非常深入的研究。

图3-1 不同尺度定义的意义

在生态学中,早在20世纪50年代,Robinson(1950)就提出了“生态谬论(ecological fallacy)”的概念以解释聚集关系到个体关系的统计推理中的误差问题。此后,尺度问题成为生态学中的一个主要研究方向。M.J.Crawley and J.E.Harral(2001)在11个尺度上探讨了植物多样性的尺度依赖性,发现植物的生物多样性统计随尺度不同而变化;在不同的空间尺度上,植物多样性有不同的生态过程决定。Carsten Rahbek and Gary R.Graves(2001)对鸟类的种群丰度进行了多尺度评价。周红章等(2000)研究了生物多样性的变化格局与时空尺度的关系。Qi and Wu(1996)利用空间自相关指数研究了尺度变化对景观结构分析结果的影响,其结果表明,随着分析尺度的变化,空间自相关指数也随着变化。Wu and Gao et al.(1997)分析了景观数据统计分析结果随空间尺度的变化。生态学中尺度问题研究的核心之一是选择合适的尺度分析生态学现象,如检测植物群落的空间结构等。他们认为,生态学的研究尺度决定可以检测到的结构和过程,应该确定对于所研究的现象或过程的最合适的尺度。在这种认识的基础上,生态学家提出了尺度域(Scale domain)和尺度门限(Scale threshold)的概念。尺度域是指随着尺度变化,特定的现象或结构不变或单调变化的区域;尺度域由尺度门限分割开。尺度门限是连续的空间尺度上一些剧烈变化的过渡区或一些重要的点。在尺度门限附近一些变量的变化会影响这个生态过程的发生。

除了尺度效应研究以及合适尺度的选择研究以外,尺度转换问题也在生态学研究中得到重视。如O'Neill 等(1986)将层次理论(Hierarchy theory)作为生态学中联系空间尺度和信息的理论框架。根据这个理论,景观被理解为一个具有连续层次组织结构的集聚实体。层次理论被广泛用于尺度转换研究中。如Pasotr and Post(1988)用层次理论评价北美北方森林对气候变化的多尺度响应;Haton and Wu(1995)利用层次理论将单个树的水分利用外推到立地的水分利用;Asner and Wessman(1997)利用层次理论检验叶子,植冠和景观水平上主动光合作用辐射吸收的控制因子。在景观生态学中,结合斑块动力学理论和层次理论,发展了层次斑块动力学理论(Hierarchical patch dynamics paradigm,HPDP)(Wu and Loucks,1995;Wu and Levin,1998)。斑块是在本质或表象上与其周围不同的空间单元,是景观的基本结构和功能单元。斑块是景观生态学中的核心概念。层次理论注重于研究由一定数量层次水平组成的景观的垂直结构,斑块动力学则注重研究水平方向上景观的空间异质性和斑块间的相互作用。层次斑块动力学理论通过结合层次理论和斑块动力学理论,提供了一个研究时空异质性、尺度和层次组织如何影响生态系统结构和动态的理论框架(Wu and Loucks,1995)。

在地理学,特别是人文地理学中,尺度效应问题也早已经得到广泛关注。20世纪50年代,McCarthy et al.(1956)在研究产业关联时就认识到:“在地理研究中,不能期望在某一尺度上的研究得出的结论能适用于其他尺度上,尺度的每一个变化都会引出新的问题,没有理由假设在某一尺度上的关联在其他尺度上仍然存在”。Openshaw(1977,1978,1979,1981,1984a,1994b)在前人工作的基础上,系统研究了地理学中的尺度效应问题,提出了著名的“可变面元问题(modifiable areal unit problem,MAUP)”,成为空间尺度效应分析的经典理论。可变面元问题源于一个事实,即存在许多不同的方式将地理研究区划分为互不重叠的面元以进行空间分析。一般情况下,定义这些面元的标准是划分面元的可操作性。其结果是,这些划分的空间面状单元常常缺少本质的地理学意义。所以,如果这些面元的划分是人为的和可变的,那么以这些面元为单元的分析结果是依赖于面元划分方式和面元大小的。人文地理学中许多统计分析,如空间分配模型、投入产出分析、空间相互作用模型以及传统的多变量统计分析等方面的研究中也揭示了可变面元问题。例如,Fortheringham 等(1991)指出:“可变面元问题给多元回归分析中的参数估计带来严重问题…对面元数据进行多变量分析的结果显然非常不可靠”。Arbia(1989)系统的研究了空间数据中尺度和聚集问题以及对数据统计特性、参数估计和显著性检验的影响。到目前为止,Openshaw关于可变面元问题的研究是对尺度问题的最系统的研究,对地理学研究方法有着深远的影响。

在水文、气象等学科中,尺度问题也被作为一个核心问题受到重视。例如,刘苏峡和刘昌明(1993)在流域水文研究子单元划分问题上,提出了“代表单元尺度”的概念。他们认为,在划分子单元规模时,大于代表单元尺度的子区域之间相互独立,而小于代表单元尺度的子区域之间则彼此空间结构相关。因此,在小于代表单元的尺度上研究问题时,必须考虑区域内各量的空间结构,不能用简单的平均方法以点代面。无独有偶,Wood等(1990)提出了代表单元面积(Representative Element Area,REA)的概念。他们发现,当子流域面积小于REA时,降雨径流关系明显受地形、土壤及雨强的空间变异的影响;而当子流域面积大于REA时,可以只对空间变异予以古典统计研究,而不用考虑其结构,对流域响应可以用简化模型模拟。同时,水文学参数的尺度转换问题也受到广泛关注,特别是结合遥感信息进行水文学参数尺度转换的方法取得很大进展(Beven and Fisher,1996)。

总的来说,在生态学、地理学以及水文学等许多领域,尺度问题受到广泛关注并得到深入的研究。概括起来,对尺度的研究主要注重:生态、地理和水文模型的尺度效应问题;进行生态或地理等现象或过程观测、模拟的合适尺度选择问题;不同尺度间信息的转换问题。由于上述领域是遥感信息的主要应用领域,因此这些领域中对尺度问题的研究,为遥感信息尺度问题的研究奠定了坚实的理论基础。

㈦ 单位尺度转换

长度1 英寸=2.5400 厘米 1英尺=12 英寸=30.48 厘米 5英尺7英寸=5*30.48 +7*2.5400 =170.18厘米

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㈧ 尺度效应

景观生态学定义:
尺度效应是一种客观存在而用尺度表示的限度效应,只讲逻辑而不管尺度无条件推理和无限度外延,甚至用微观实验结果推论宏观运动和代替宏观规律,这是许多理论悖谬产生的重要哲学根源。
有些学者和文献将景观、系统和生态系统等概念简单混同起来,并且泛化到无穷大或无穷小而完全丧失尺度性,往往造成理论的混乱。现代科学研究的一个关键环节就是尺度选择。在科学大综合时代,由于多元多层多次的交叉综合,许多传统学科的边界模糊了;因此,尺度选择对许多学科的再界定具有重要意义。等级组织是一个尺度科学概念,因此,自然等级组织理论有助于研究自然界的数量思维,对于景观生态学研究的尺度选择和景观生态分类具有重要的意义。

尺度是研究客体或过程的空间维和时间维,可用分辨率与范围来描述,它标志着对所研究对象细节了解的水平。在景观学研究中,空间尺度是指所研究景观单元的面积大小或最小信息单元的空间分辨率水平,而时间尺度是其动态变化的时间间隔。景观生态学的研究基本上对应于中尺度范围,即从几平方公里到几百平方公里、从几年到几百年.

格局与过程的时空尺度化是景观生态学的研究热点,尺度分析和尺度效应受到格外重视和发展。尺度分析一般是将小尺度上的斑块格局经过重新组合而在较大尺度上形成空间格局的过程,与之相伴的是斑块形状趋向规则化以及景观类型的减少。尺度效应表现为:最小斑块面积和随尺度增大而增大,其类型则有所转换,景观多样性减小。通过建立景观模型和应用GIS技术,可以根据研究目的选择最佳尺度,并对不同尺度的研究成果进行转换。由于景观尺度上进行控制性实验代价高昂,因此尺度的转换技术愈显重要。尺度外推涉及到如何穿越不同尺度约束体系的限制,至今仍是一难点。

时空尺度的对应性、协调性和规律性是一重要特征,通常研究地区越大、相关的时间尺度越长,生态平衡即自然界在动荡中表现出的与尺度有关的协调性。生态系统在小尺度上常表现出非平衡特征,而大尺度上仍可体现出与平衡模型相似的结果,景观系统常常可以克服其中局部生物反馈的不稳定性。

尺度性与持续性有着重要联系,细尺度生态过程可能会导致个别生态系统出现激烈波动,而粗尺度的自然调节过程可提供较大的稳定性。在较高尺度上,作为非线性耗散系统演化中一种普遍现象的混沌可提高景观生态系统的持续性而避免碎裂种群(Metapopulation)灭绝。大尺度空间过程包括土地利用和土地覆盖变化、生境破碎化、引入种的散布、区域性气候波动和流域水文变化等。在更大尺度的区域中,景观是互不重复、对比性强、粗粒格局的基本结构单元。景观和区域都在“人类尺度”上即在人类可辨识的尺度上来分析景观结构,把生态功能置于人类可感受的范围内进行表述,这尤其有利于了解景观建设和管理对生态过程的影响。在时间尺度上,人类世代即几十年的尺度是景观生态学关注的焦点。

㈨ 什么是信号的平移,翻转,尺度变换

信号是表示消息的物理量。例如,电信号可以通过振幅、频率和相位的变化来表示不同的信息。电信号有两种类型,模拟信号和数字信号。信号是信息的载体和载体。

广义上,它包括光信号、声信号和电信号等。根据实际使用情况,信号包括电视信号、广播信号、雷达信号、通信信号等;根据时间特性,又分为确定性信号和随机信号。

通过扩展,如果AAT轴被扩展,伴随着反转。相反,当(2)a1时,波形沿t轴压缩并伴随反转。

需要强调的是,上述所有操作都意味着函数的自变量t发生了一些变化,因此函数的值(波形的振幅)并没有发生变化。

如果原始信号f(t)乘以一个常数(是一个真正的常数),然后信号af(t)将振幅的变化相对于f(t),也可以称之为“减少振幅(小)扩大(大)”,和轴的尺度转换可以通过类比,总结请自己完成。

(9)尺度转换人文地理扩展阅读:

3种基本运算:

信号的平移、反演和尺度变换是信号的三种基本运算形式。

以一个连续信号为例,如果已知信号f(t),得到信号f(t-t)的过程就是对原始信号f(t)进行平移运算,其中t是一个实常数。

得到信号f(-t)的过程是对原始信号f(t)进行反转(/反转/反褶积);得到信号f(at)的过程是对原始信号f(t)进行缩放,其中a是一个实常数。

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