[發明專利]離散型空間數據的升尺度轉換方法

無效

• 申請號: 201110375462.8
• 申請日: 2011-11-23
• 公開（公告）號: CN102521271A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 胡云鋒;劉紀遠;劉越
• 申請（專利權）人: 中國科學院地理科學與資源研究所
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種離散型空間數據，特別是涉及一種離散型空間數據的升尺度轉換方法。

背景技術

空間數據是指能夠表示空間實體的位置、形狀、相互關系以及空間實體其它特征的數據。

離散型空間數據是空間數據中的一種。離散型空間數據也可以稱為分類數據或者不連續數據。離散型空間數據主要是指在空間上具有明確邊界實體的空間數據。典型的離散型空間數據如土地覆蓋類型圖、土壤類型圖以及地籍圖等。離散型空間數據通常使用標稱、序數、間隔或比率值表示。

離散型空間數據的尺度轉換是指將數據或信息從一個尺度轉換到另一個尺度。尺度轉換包括：尺度上推(Scaling?Up)和尺度下推(Scaling?Down)。尺度上推是指將小尺度轉換成大尺度，如將250m柵格大小的離散型空間數據轉換成1000m柵格大小的離散型空間數據；尺度下推是指將大尺度轉換成小尺度，如將1000m柵格大小的離散型空間數據轉換成250m柵格大小的離散型空間數據。

針對離散型空間數據的尺度上推方法，目前主要有三種常見方法：方法一、格點中心代表方法(Cell_Center)，即新的粗格點取值為該粗格點中心所對應斑塊的屬性值。方法二、最大面積斑塊代表方法(Maximum_Area)，即新的粗格點取值為該粗格點內部個體面積最大的斑塊的屬性值。方法三、最大聚合面積斑塊代表方法(Maximum_Combined_Area)，即新的粗格點取值為該粗格點內部總面積最大的斑塊類型的屬性值。

發明人在實現本發明過程中發現：

在方法一中，由于除粗格點中心的斑塊類型外，粗格點內其它斑塊均被忽略了。因此，尺度轉換結果完全取決于中心點的斑塊類型，而與粗格點內部斑塊類型構成特征、整個空間數據覆蓋區內部斑塊類型構成特征完全沒有關系。該升尺度方法的缺點是：格點的形成具有很強的隨機性，在全局層次上不能反映區域整體的類型構成特征和空間變化規律。

在方法二中，由于除粗格點內部單體面積最大的斑塊外，其它單體面積略小的斑塊均被忽略了。因此，即使粗格點中單體面積略小的某一類型斑塊的面積之和(即聚合面積)非常大，甚至超過了單體面積最大的斑塊類型的聚合面積，但尺度轉換結果完全取決于粗格點內部單體面積最大的類型，而與粗格點內部斑塊類型構成整體特征關系不大，與整個空間數據覆蓋區內部斑塊類型構成特征沒有關聯。該升尺度方法的缺點是：格點形成的代表性不強、不典型，在全局層次上不能反映區域整體的類型構成特征和空間變化規律。

在方法三中，由于除粗格點內部聚合面積最大的斑塊類型外，其它聚合面積略小的斑塊類型均被忽略了。因此，即使粗格點中存在聚合面積略小、而單體斑塊面積非常大的斑塊類型(這種斑塊類型的單體面積甚至遠遠超過了聚合面積最大的斑塊類型的單體面積)，但尺度轉換結果完全取決于粗格點內部聚合面積最大的類型，而與粗格點內部的斑塊類型構成關系不大，與整個空間數據覆蓋區內部斑塊類型構成調整沒有關聯。該升尺度方法的缺點是：格點形成的代表性不強、不典型，在全局層次上不能反映區域整體的類型構成特征和空間變化規律。

有鑒于上述現有的離散型空間數據的尺度上推方法存在的缺陷，本發明人基于從事此類產品設計制造多年豐富的實務經驗及專業知識，并配合學理的運用，積極加以研究創新，以期創設一種新的離散型空間數據的升尺度轉換方法，能夠克服現有的離散型空間數據的尺度上推方法存在的問題，使其更具有實用性。經過不斷的研究、設計，并經過反復試作樣品及改進后，終于創設出確具實用價值的本發明。

發明內容

本發明的目的在于，克服現有的離散型空間數據的尺度上推方法存在的隨機性強、不確定性大，局部代表性弱、不典型，整體空間規律被破壞等缺陷，而提供一種新的、兼顧了全局整體特征與局部構成特性的離散型空間數據的升尺度轉換方法，所要解決的技術問題是，實現升尺度轉換過程中的區域均衡統籌，非常適于實用。

本發明的目的以及解決其技術問題可以采用以下的技術方案來實現。