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顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择——以植被覆盖信息统计为例

发布时间:2018-07-22 19:34
【摘要】:统计格网尺度的不同会带来统计结果的差异,如何选择统计格网是地理国情信息统计的重要工作。本文提出了一种顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择方法。采用地理国情普查数据,在50 m、60 m、70 m、80 m、90 m、100 m、250 m、500 m和1000 m几个尺度下,以植被覆盖信息统计为例,利用面积占优法和中心点归属法两种方法分别进行格网化,得到了不同尺度的植被格网数据;计算植被覆盖面积统计误差,分析不同尺度下植被覆盖信息的空间自相关的变化特征,并利用Moran’s I系数差值进行尺度选择,得到了植被覆盖信息统计格网的适宜尺度。以龙沙区和清涧县作为研究区域,结果表明,在地理国情植被覆盖信息统计时,不同地区的格网统计适宜尺度是不一样的,植被覆盖度中低的龙沙区的适宜尺度为100 m,而植被覆盖度高的清涧县的适宜尺度为250 m。
[Abstract]:Different scales of statistical grid will lead to the difference of statistical results. How to select statistical grid is an important work of geographic information statistics. In this paper, a spatial autocorrelation method for selecting the scale of statistical grid of geographic information is proposed. Based on the survey data of geographical conditions, under the scale of 50mm ~ 60m ~ 70m ~ 80m ~ 80m ~ 90m ~ 100m ~ 100m / 100m and 1000 m, taking the information statistics of vegetation cover as an example, the area dominance method and the center point attribution method are used to mesh the vegetation coverage information separately, and the results are as follows: (1) the area dominating method and the center point attribution method are used to mesh the vegetation coverage information. The vegetation grid data of different scales are obtained, the statistical error of vegetation coverage area is calculated, the spatial autocorrelation characteristics of vegetation coverage information are analyzed at different scales, and the scale selection is carried out by using the difference of Morans I coefficient. The suitable scale of the statistical grid of vegetation cover information is obtained. Taking Longsha area and Qingjian County as study areas, the results show that the suitable scale of grid statistics in different areas is different when vegetation cover information is counted. The suitable scale of Longsha area with low vegetation cover is 100 m, and that of Qingjian county with high vegetation coverage is 250 m.
【作者单位】: 武汉大学遥感信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金重点项目(41331175)
【分类号】:P2-0

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本文编号:2138348

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