导读:本文包含了空间抽样论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:空间抽样,湿地调查,湿地类型,监测
空间抽样论文文献综述
马炜,张阳武,周天元,蒋亚芳[1]（2019）在《基于空间抽样调查的宁夏全区和吴忠市湿地面积估测》一文中研究指出利用第二次全国湿地资源调查数据和2013年、2015年和2016年遥感影像数据,提取出宁夏回族自治区各类型湿地信息,辅以地面验证,研究基于网格空间抽样调查的湿地面积估测方法。研究结果表明,宁夏回族自治区内的湿地分布呈现由北向南递减的趋势;利用210个4 km×4 km的抽样网格单元,估测得到的宁夏全区湿地总面积为21.85×104hm~2,大于第二次全国湿地资源调查的相关结果(20.72×104hm~2),预测精度和抽样精度分别为94.53%和99.78%,可靠性较高,但是抽样精度随着湿地抽样面积比例的下降而降低;在宁夏的5个地级市中,吴忠市的湖泊和沼泽面积都相对最大,利用吴忠市61个4 km×4 km大样地网格的前后两期湿地斑块数据,预测2016年吴忠市的湿地总面积为52 320.67 hm~2,比2013年净增了731.78 hm~2,总预测精度为98.58%。湿地空间抽样方法的抽样效率较高,湿地面积总体预测精度较好,降低了遥感影像购买和使用成本,减少了湿地斑块区划工作量,提升了湿地变化的动态监测能力,建议推广应用。(本文来源于《湿地科学》期刊2019年04期）
王利民,刘佳,姚保民,高建孟,杨福刚[2]（2019）在《样本正态分布对降低空间抽样数量的重要性》一文中研究指出样本总体的分布特征是影响抽样样本数量的主要因素,对于样本总体为非正态分布的情况,正态转换是降低抽样样本数量、提高抽样调查效率的有效手段。笔者采用中国大陆区域2005年耕地空间分布数据,以1:10万地形图图幅框作为抽样单元,统计每个图幅框内耕地面积占比。分别采样1.5次开方、2次开方、2.5次开方、3次开方和4次开方运算的方式对原始数据进行正态转换。在此基础上对比分析了转换前后数据的峰度及偏度、抽样个数及抽样结果误差等。结果表明,基于2.5次开方运算后的分层抽样可以大大降低抽样率,由92.26%降低为22.55%,耕地面积指数平均值相对误差由7.06%降低为5.66%。利用2015年耕地面积指数进行抽样方法的精度检验,抽样平均值相对误差仅为3.27%。研究提出的抽样方法具有较高的适用性,同时也表明空间抽样中数据分布正态转换是非常必要的。本研究成果为广大学者在空间抽样调查方面的研究提供了有益的借鉴。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年20期）
张维群,尤靖琛[3]（2019）在《空间抽样中最优单元尺寸确定方法研究》一文中研究指出在依据空间区域抽样框进行抽样设计中,抽样单元尺寸的大小影响着估计精度和调查成本,依据主观经验划分单元尺寸会对抽样精度和成本带来很大影响。基于单元尺寸、调查成本等影响因素,构造考虑空间抽样的交通、设计和调查的成本函数,给出成本约束下总体总量有效估计的最优单元尺寸的确定方法。以陕西省GDP的总量估计为例进行了实证研究,结果表明:在成本约束下,基于最优单元尺寸的抽样框相比于其它尺寸抽样框的样本方差较小,具有较高抽样估计精度。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2019年07期）
仲格吉[4]（2019）在《空间相关性和变异性对农作物面积空间抽样效率的影响研究》一文中研究指出农作物面积信息是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。及时准确获取农作物面积信息对于科学调整种植业规模结构,加强农作物生产管理,保证农产品有效供给和国家粮食安全具有重要意义。随着对地观测技术的发展,将卫星遥感与传统抽样理论相结合构建的空间抽样方法,充分发挥了遥感与抽样统计的各自优势,已被美国、欧盟及中国在内的多个国家广泛应用于大区域农作物面积统计调查业务中,有效提高了农作物面积信息获取的精度和时效性。然而,以往农作物面积空间抽样研究与实践均假设抽样单元满足经典统计学要求的独立不相关原则,仅凭传统抽样方法进行样本抽选与总体外推,并未考虑农作物种植受自然条件、社会经济等因素影响所具有的空间相关性和变异性,导致在抽样方案设计的合理性与总体推断的准确性方面存在明显不足。针对上述问题,本文选取安徽省凤台县、吉林省德惠市、河南省濮阳县为研究区,利用GF-1遥感影像数据提取叁种农作物,采用空间分析技术、地统计学理论和传统抽样方法相结合,定量评价各种农作物的空间自相关性和空间变异性,分析空间自相关性和空间变异性在不同抽样单元尺度下的变化特征和规律。设计多种抽样方案,选取样本容量(n)、抽样外推总体相对误差(Re)和总体总值估计量的变异系数(CV)作为抽样效率的评价指标,分析农作物的空间自相关性和空间变异性对抽样效率的影响,对比传统抽样与考虑空间自相关性和变异性的空间抽样的抽样效率,从抽样单元尺度、样本容量和样本布局叁个方面实现空间自相关性和空间变异性农作物面积抽样方案的优选。全文主要结论如下:(1)采用全局空间自相关指数Moran’s I评价凤台县冬小麦面积的空间自相关性,发现抽样单元内冬小麦面积的空间自相关性随着抽样单元尺度的增加逐渐减小。3种空间抽样方案的外推估计结果表明,抽样单元内农作物面积的空间自相关性对抽样效率产生影响的有效尺度范围为500 m至2000 m,在此抽样单元尺度范围内,按5%抽样比进行分层抽样的空间抽样方案是适合空间自相关农作物的最优抽样方案。样本空间布局结果表明,在不考虑分层标志情况下,空间自相关性能够通过样本单元的布设方式提高抽样精度。(2)选取全局空间自相关指数Moran’s I、局部空间自相关指数Moran’s I和局部自相关LISA图作为农作物面积空间自相关性的评价指标,农作物面积的局部LISA聚集图表明抽样单元内冬小麦面积的局部自相关性表现出多类型聚集向单一类型聚集的过渡性变化特征,当抽样单元尺度为3500 m×3500 m时,抽样单元内农作物面积具有显着的全局空间自相关性,局部空间自相关性最强。采用传统抽样方法和空间抽样方法对3500 m×3500 m抽样单元尺度下的冬小麦面积进行外推估计并对比各种抽样方法的抽样效率,发现在10%的期望误差条件下,按抽样单元内冬小麦面积比作为分层标志的分层抽样具有相对最高的抽样效率。(3)利用变异函数作为农作物空间变异性的评价指标时,发现基台值随着抽样单元尺度的增加呈阶段性递减趋势,块金系数在500 m和2500 m处具有极大值,抽样单元内农作物面积在2500m处的空间自相关性最小,空间变异性最大。不同抽样方案对空间变异农作物面积的外推估计结果表明,抽样单元内农作物面积的空间变异性对抽样效率产生影响的有效尺度范围为500 m至3500m,按5%抽样比在此抽样单元尺度范围内进行分层抽样的抽样方案是最高效的空间变异农作物抽样方案。(4)根据样本单元内农作物面积的空间变异特征,利用克里金法对3种空间抽样方法的农作物面积外推估计精度进行评价和比较,其交叉验证和独立数据集验证结果表明,在10%的期望误差条件下,采用普通克里金插值估计法对抽样单元间空间变异程度相对较强的农作物面积进行最优估计时,空间系统抽样方法是一种使区域内误差更小、精度更高的样本单元布设方法。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2019-05-01）
李毅,成海美,米子川[5]（2019）在《适应性网络空间抽样的设计及估计研究》一文中研究指出随着大数据背景下抽样环境日趋复杂化,特别是3S技术(遥感技术、地理信息系统和全球定位系统)日趋成熟,越来越多的社会经济问题涉及空间抽样,其样本呈现出规模相对稀少、分布不均匀、局部聚集的特征,使得传统抽样调查面临着严重挑战。本文介绍了适应性抽样技术应用于空间网络环境的基本原理、主要操作步骤和马尔可夫链蒙特卡罗估计推断,并以广州市天河区的商户抽样为例讨论实际操作中应注意的问题,以期为流动人口、环境污染、区域经济研究等方面的调查提供理论支撑和实证方法参考。(本文来源于《统计研究》期刊2019年04期）
仲格吉,周清波,王迪[6]（2018）在《顾及空间自相关的农作物面积空间抽样研究进展》一文中研究指出【目的】对当前农作物面积空间抽样调查在空间自相关研究方面存在不足与发展趋势进行总结与展望。【方法】文章简要概括了空间自相关的科学内涵与研究方法,并根据其在不同领域的实践应用对空间自相关的基本特征进行了系统总结;通过对国内外专家学者研究进展的评述,指出目前考虑空间自相关的农作物面积空间抽样调查方法仅从抽样精度、抽样费用、抽样单元设计和分层效率方面对空间抽样效率进行评价,并未考虑农作物面积单元间空间自相关性的存在会对其空间抽样造成影响的发展现状。【结果 /结论】国内外学者在抽样单元间空间自相关性的理论研究与综合应用方面做了大量的研究,但涉及空间自相关性对农作物面积空间抽样效率影响方面的研究则鲜有报道,缺乏空间自相关性对农业资源空间抽样效率影响的定量评价方法和指标,影响了农作物面积空间抽样方案的优化与实施。可进一步开展关于抽样单元空间自相关性对农作物抽样效率影响的定量研究,为进一步改善农作物空间抽样调查方法在不同地区应用适宜性评价和抽样效率提供理论依据。(本文来源于《中国农业信息》期刊2018年03期）
曹馨,李新虎,高丽玲,刑莉[7]（2018）在《多目标多测度数据空间抽样方法》一文中研究指出社会问卷调查往往需要针对多目标测度不同类型的数据,而传统的抽样方法主要针对单目标对象,且数据类型为数值型数据。本研究以厦门岛出行调查为例,调查问卷包含了住区特征、居民社会经济状况、就业情况、出行方式、出行目的与时间等方面的指标,提出了以变异度模型为主的新方法。以厦门岛住区居民出行所带来的能耗问题收集的少量先验问卷信息以及历史数据为基础,通过模型表征测度不同类型变量的空间变异性,将其作为空间分层的依据从而完成抽样布点方案,评价精度通过抽样方差进行。结果表明:(1)综合多种因素分层可以灵活地解决调查中涉及类别数据以及数值型数据的问题,将影响抽样问题的各类型因素体现到样点空间布点方案中,扩大叁明治空间抽样的应用范围;(2)叁明治空间抽样各层样点的分布以及容量受层变异度值(相当于方差)的影响,但其样本容量并不是简单随着区域的层变异度值的增大而增大,空间抽样样本容量同时受到多个因素的影响,其地理空间的大小也是其中一个影响因素;(3)变异度模型成功地量化了各种类型数据,通过少量的预调查得到更详细的抽样方案,其抽样精度为0.0002,样本容量35,满足了问卷调查的目标需求并将抽样样本容量控制在合理的范围之内。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2018年10期）
董士伟[8]（2018）在《林地信息提取与精度评价空间抽样方法研究》一文中研究指出林地是自然资源的重要组成部分,在减缓全球气候变化、维护生态平衡、改善生态环境等方面发挥着重要作用。遥感数据能够在不同尺度范围内开展林地资源的信息探测、目标识别和调查评估等。针对当前林地资源遥感制图的新需求,本文以北京市为例,综合利用MODIS、Landsat TM及各类遥感数据产品,开展了林地信息提取与精度评价空间抽样方法研究,采用林地遥感信息提取方法和遥感分类精度评价的采样点空间布局优化方法,(本文来源于《测绘学报》期刊2018年10期）
李琰,秦昆,林曾,蒋亚丽[9]（2018）在《社会调查的空间抽样方法研究》一文中研究指出社会调查的传统抽样方法是在抽样框内进行,无法查看抽样结果的空间分布并评价抽样结果的合理性。针对此问题,本文提出了一种社会调查的空间抽样方法,首先将抽样数据空间可视化,结合抽样框确定抽样的限定条件,然后利用GIS技术将抽样结果空间可视化,最后利用最邻近指数法评判抽样结果的空间分布均衡性,从而优化样本选取方案。本文在武汉市中心城区中选择洪山区和江岸区为研究区域,使用武汉市2011年的人口普查数据进行实验,得到抽样框要求下的最佳抽样方案,将抽样结果最邻近指数的置信度设为95%,不断增加样区所需抽取样本数量进行实验,找出每个研究区域下最合适的样本数量,从而对抽样框的设计提出了改进建议。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2018年05期）
董士伟[10]（2018）在《林地信息提取与精度评价空间抽样方法研究》一文中研究指出林地是自然资源的重要组成部分,在减缓全球气候变化、维护生态平衡、改善生态环境等方面发挥着重要作用。遥感数据的时空特点能够在不同尺度范围内开展林地资源的信息探测、目标识别和调查评估等。频繁的人类活动加剧了区域林地与其他类型之间的转变,如何获取精度可靠的区域遥感分类图是最为基础和关键所在。针对当前林地资源遥感制图的新需求,本研究以北京市为例,综合利用MODIS、LandsatTM及各类遥感数据产品,开展林地信息提取与精度评价空间抽样方法研究,重点突破了林地遥感信息提取方法和遥感分类精度评价的采样点空间布局优化方法,分别用来解决区域林地资源遥感制图的信息获取和精度评价的可靠性问题。主要研究成果如下:(1)基于分形特征的林地信息提取。基于MODISNDVI时间序列数据的分形特征,提出了一种林地遥感信息提取方法。研究结果表明:分形可以揭示不同尺度下不同目标地物显着的分离性;北京市林地信息提取结果的总体精度、Kappa系数和误差系数分别为90.54%、0.74和8.17%;与直接采用MODISNDVI时间序列的林地提取结果相比,该方法林地信息提取的平均误差系数从30.2%下降到7.38%。研发的信息提取方法能够准确、有效的提取林地信息。(2)多维采样空间构建及采样点空间布局优化。研究提出了融合特征空间和地理空间的多维采样空间构建方法,采用空间分层和采样点类别划分进行精度评价的采样点特征空间优化,采用平均最短距离最小化准则构建采样点优化目标函数结合空间模拟退火算法对采样点进行地理空间优化,最终综合集成精度评价的采样点空间布局优化方法。北京市应用案例结果表明,该优化方法兼顾了精度评价采样点在特征空间和地理空间的均匀性和代表性,保证了遥感分类精度评价的准确性和可靠性。(3)面向遥感分类精度评价的不同空间布局优化方法对比。研究设置不同空间布局优化方法的对比实验,结果表明本研究提出的分层均匀方法总体精度、均方根误差和标准偏差分别为71.36%～73.91%,13.46%和0.96%,优于空间均匀方法、分层随机方法和简单随机方法。基于该方法对北京市林地信息分形提取结果进行精度评价,总体精度、相对精度、均方根误差和标准偏差分别为78.67%～81.76%、86.89%～90.30%、10.66%和1.16%。对比实验和应用案例结果同时证实,本研究研发的分层均匀方法对于精度评价非常准确、有效,研发的优化设计方案在采样点特征空间和地理空间具有更好的代表性和均衡性。(4)论文研发的林地信息提取方法和精度评价采样点空间布局优化方法正在应用于京津冀土地利用与土地覆被变化监测、重大林业生态工程效果评价等政府工程项目,以便获取精度可靠的区域土地利用与土地覆被遥感分类图,辅助支撑自然资源监测和监管的政府决策和宏观管理,取得了良好的应用效果。(本文来源于《中国农业大学》期刊2018-05-01）
空间抽样论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
样本总体的分布特征是影响抽样样本数量的主要因素,对于样本总体为非正态分布的情况,正态转换是降低抽样样本数量、提高抽样调查效率的有效手段。笔者采用中国大陆区域2005年耕地空间分布数据,以1:10万地形图图幅框作为抽样单元,统计每个图幅框内耕地面积占比。分别采样1.5次开方、2次开方、2.5次开方、3次开方和4次开方运算的方式对原始数据进行正态转换。在此基础上对比分析了转换前后数据的峰度及偏度、抽样个数及抽样结果误差等。结果表明,基于2.5次开方运算后的分层抽样可以大大降低抽样率,由92.26%降低为22.55%,耕地面积指数平均值相对误差由7.06%降低为5.66%。利用2015年耕地面积指数进行抽样方法的精度检验,抽样平均值相对误差仅为3.27%。研究提出的抽样方法具有较高的适用性,同时也表明空间抽样中数据分布正态转换是非常必要的。本研究成果为广大学者在空间抽样调查方面的研究提供了有益的借鉴。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间抽样论文参考文献
[1].马炜,张阳武,周天元,蒋亚芳.基于空间抽样调查的宁夏全区和吴忠市湿地面积估测[J].湿地科学.2019
[2].王利民,刘佳,姚保民,高建孟,杨福刚.样本正态分布对降低空间抽样数量的重要性[J].中国农学通报.2019
[3].张维群,尤靖琛.空间抽样中最优单元尺寸确定方法研究[J].统计与信息论坛.2019
[4].仲格吉.空间相关性和变异性对农作物面积空间抽样效率的影响研究[D].中国农业科学院.2019
[5].李毅,成海美,米子川.适应性网络空间抽样的设计及估计研究[J].统计研究.2019
[6].仲格吉,周清波,王迪.顾及空间自相关的农作物面积空间抽样研究进展[J].中国农业信息.2018
[7].曹馨,李新虎,高丽玲,刑莉.多目标多测度数据空间抽样方法[J].地球信息科学学报.2018
[8].董士伟.林地信息提取与精度评价空间抽样方法研究[J].测绘学报.2018
[9].李琰,秦昆,林曾,蒋亚丽.社会调查的空间抽样方法研究[J].测绘地理信息.2018
[10].董士伟.林地信息提取与精度评价空间抽样方法研究[D].中国农业大学.2018