空间划分的拓展研究
空间划分是空间数据的组织形式,在空间分析中空间划分具有重要意义。传统空间划分侧重空间单元本身分辨率的变化,没有考虑多维信息空间中信息维的相互作用。提出空间划分具有多维尺度依赖性,即某一空间要素的空间划分不仅随这一要素的空间尺度变化所改变,同样由信息空间中参照因素的采样尺度所决定。给出了基于MDS技术(Multidimensional scaling,MDS)的多维尺度依赖空间划分模型,该模型将数据变换到相似性空间,基于MDS技术探索发现空间数据中隐含的多维尺度依赖关系,实现多维尺度依赖空间划分。
空间划分 多维尺度依赖 MDS 模型
薛丰昌
南京信息工程大学遥感学院;南京信息工程大学大气科学博士后科研流动站
国内会议
北京
中文
126-130
2010-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）