WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаГеографія фізична, Геоморфологія, Геологія → Задачі і методи аналізу забруднень в ГІС. - Контрольна робота

Задачі і методи аналізу забруднень в ГІС. - Контрольна робота

характеристикою буде відношення подвоєного обсягу тривимірної області перетинання даної пари ознак до сумарного обсягу тривимірних фігур, що відображають полючи розподілу кожної ознаки. В обох випадках при повному сполученні полів цих ознак ступінь взаємозв'язки буде характеризуватися одиницею, при повній відсутності зони перетинання - нулем. Таким чином, дану характеристику можна вважати аналогом коефіцієнта кореляції стосовно до координатно-прив'язаних інформаційних ознак. Надалі будемо називати її "коефіцієнтом перетинання" даних координатно-прив'язаних інформаційних ознак і позначати .
У багатофакторних задачах тіснота зв'язків між будь-якою парою інформаційних ознак визначається так само, як для двохфакторних задач. При цьому на відміну від звичайних багатомірних задач кореляційного аналізу наявність інших факторів не "розмиває" зв'язку між будь-якою парою факторів, тобто чи наявність відсутність інших пересічних з даною парою інформаційних ознак не змінює коефіцієнта перетинання даної пари ознак. Це порозумівається тим, що в геоінформаційних задачах враховується додаткова інформація - координатна, котра і дозволяє розділяти впливу різних інформаційних ознак. Справді, якщо при визначенні коефіцієнта кореляції між двома випадковими величинами враховуються лише самі значення цих величин, то при визначенні коефіцієнта перетинання двох координатно-прив'язаних випадкових величин враховуються не тільки самі їхні значення, але і координати кожної крапки. Це є дуже важливою властивістю координатно-прив'язаних випадкових величин.
Крім парних коефіцієнтів перетинання аналогічним образом можна визначати сукупні коефіцієнти перетинання будь-якої підмножини геоінформаційних ознак або усього заданої безлічі. У цих випадках він повинний визначатися по формулі:
(1)
де КП - сукупний коефіцієнт перетинання; VП - обсяг сукупної області перетинання; п - число пересічних інформаційних ознак.
Слід зазначити дві важливих обставини. По-перше, даний аналіз (як і кореляційний аналіз) дозволяє установити лише тісноту взаємозв'язків між інформаційними ознаками, але не причинно-наслідкові зв'язку між ними. Останні можна з'ясувати лише шляхом аналізу фізичного механізму взаємодії між ними. По-друге, цей аналіз придатний лише для статистичних задач. Правда, існує цілий клас динамічних задач, які можна привести до умовно-статичним, увівши тимчасове запізнювання ("лаг") між факторними і результуючими ознаками. [2,3]
5. Динамічні задачі дослідження поводження і взаємодії геоінформаційних полів. У динамічних задачах варто враховувати ще одну координату геоінформаційних випадкових величин - тимчасову, тобто в цих задачах інформаційні ознаки прив'язані не тільки до просторових координат, але і вчасно. При цьому в кожній точці геоінформаційного поля інформаційна ознака може мінятися в часі по-своєму, тобто ми маємо справу з тимчасовими процесами зміни геоінформацііних полів і їхньої взаємодії. Зміни в часі інформаційної ознаки для кожної окремої координатної крапки при дискретному часі буде являти собою звичайний часовий ряд, для якого найбільш уживаною динамічною характеристикою є автокореляційна функція. Мінливе в часі геоінформаційне поле можна представити як ансамбль таких тимчасових рядів, що протікають синхронно, де кожному фіксованому моменту часу відповідає один "кадр" такого ансамблю, представлений миттєвими значеннями інформаційної величини для всіх координатних крапок простору, займаного даним полем. Тоді все динамічне поле може бути представлено послідовністю таких кадрів за увесь час спостереження Т. У цьому випадку для характеристики динамічних властивостей такого полючи за аналогією з функцією автокореляції можна ввести "функцію автопересічень", обумовлену як усереднене за час спостереження Т значення коефіцієнта перетинання інформаційного полючи в і-й момент часу з тим же інформаційним полем для моменту часу (і+ ):
(2)
де і - інформаційне поле ознаки X для моментів часу відповідно і .
Для розрахунку цієї функції в системах з дискретним часом з інтервалом дискретизації необхідно, задавши спочатку мінімальним значенням , обчислити усереднений за весь інтервал спостереження Т коефіцієнт перетинання сусідніх за часом "кадрів" даного полючи. Потім аналогічно знаходиться усереднений коефіцієнт перетинання для кадрів, що відстоять один від одного на інтервал і т.д. У підсумку ми одержуємо функцію . По суті справи ця функція характеризує мінливість конфігурації геоінформаційного поля в часі. А величина , при якій , визначає той інтервал часу, на якій поширюються статистичні залежності між тимчасовими кадрами даного процесу. Аналогічно можна обчислити "функцію кросспересічень" двох геоінформаційних процесів, що будуть показувати тісноту взаємозв'язку одного процесу з іншим. При цьому можна вводити затримку, що довільно задається, одного процесу стосовно іншого, що дозволить враховувати інерціальність впливу одного процесу на іншій.
Крім того, використовуючи представлення геоінформаційного поля полючи у виді ансамблю координатно-прив'язаних тимчасових рядів, можна застосовувати традиційні для аналізу тимчасових рядів методи виділення складових загального динамічного процесу: тренда, коливань щодо тренда, сезонних змін і залишкової випадкової складової. Ніщо не заважає доповнити цей аналіз, проведений у тимчасовій області, аналізом окремих параметрів цього полючи в частотній області. Для цього можуть бути використані як деякі інтегральні параметри полючи (наприклад, що сковзає середнє значення для кожного тимчасового кадру; площа, займана полем; обсяг його тривимірної фігури, що відображає,), так і значення полючи у фіксованих координатних точок, що являють собою звичайні тимчасові ряди і до них повною мірою можна застосовувати методи спектрального аналізу. [3]
6. Задачі класифікації геоінформаційних показ. Класифікувати, тобто відносити представлене геоінформаційне поле до одному з можливих класів, можна по різних ознаках: по займаній площі, по її конфігурації, по середній інтенсивності полючи, за формою тривимірної фігури при геометричній інтерпретації полючи кількісної ознаки і т.д. (не говорячи вже про фізичну природу цього полючи). Ряд їх цих класифікаційних ознак (такі як площа, займана полем, його середня інтенсивність або сумарний обсяг тривимірної фігури, що відображає поле) характеризується чіткими кількісними критеріями і для побудови класифікатора досить задати границі кожного класу по даній класифікаційній ознаці. У цьому випадку задачі зважуються чисто детермінованим методом. Подібні задачі стають стохастичними, якщо границі геоінформаційних полів розмиті, або задані нечітко, або самі поля представлені статистичною безліччю вимірів його інтенсивності в якихось дискретних точок простору. При цьому поняття границі полючиінформаційної ознаки стає невизначеним, а виходить, і значення критерію (класифікаційної ознаки), по якому проводиться класифікація, для конкретних реалізацій геоінформаційних полів можуть бути обчислені з обмеженою точністю. Але суть вирішальних правил від цього не міняється. Як і раніше вони задаються у виді числових значень даної ознаки, що
Loading...

 
 

Цікаве