The Development and Application of Analysis Model for Spatial Features' Distribution Change
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of spatial features' distribution change is an important content in many geographic researches. It is always used in the analysis of the migration of population, the expanding of urban area and the change of the pollution sources etc. Many scientists study the phenomena of spatial features' distribution change in order to learn the rules of the nature or the societies. Some of them analyzed the transformation of the product structure of urban areas through studying the change of land-use of the area, and then make the full use of the limited land. Others observed the migration of transients and then selected a suited location to build up a birds' protection area. We always analyze the change of spatial feature's distribution through overlapping two map layers of different times in the same area. The present GIS software such as ArcView and ERDAS has some tools for map layers' overlapping, however, in the practice, we cannot get satisfied results from using such tools. Therefore, we developed some special models for detecting the distribution changes of spatial features. In this paper, we discussed the methods for detecting the distribution changing of point, line and polygon, and introduced the development of the analysis model based on COM GIS. At last we demonstrate the examples of the pollution sources, rivers and land-use in Shanghai using the models we developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».