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World File Search System空间数据
大型多元空间数据的协方差近似...
本文研究了多个气候模型误差之间的互相关。我们构建了一个贝叶斯分层模型，该模型解释了各个模型的空间依赖性以及跨不同气候模型的跨构成。我们的方法允许具有不可分割的和非稳定的交叉协方差结构。我们还提出了一种协方差近似方法，以促进非常大的多元空间数据集建模和分析中的计算。协方差近似组成的两个部分：一个减少的秩部分以捕获大规模的空间依赖性，以及稀疏的协方差矩阵，以纠正由降低级别近似所引起的小规模依赖误差。我们特别注意近似值的第二部分具有块对基结构。模型拟合和预测的仿真结果表明，在预测过程近似和独立块分析中，提出的近似值的取代。然后，我们将综合方法应用于多个气候模型错误的联合统计建模。
海上使用地理空间数据的技术考虑...
了解海平面趋势以及全球和当地海平面之间的关系，可以提供有关地球气候对海洋和大气影响的关键信息。海平面变化与许多大气和海洋过程直接相关。全球气温、水文循环、冰川和冰盖覆盖率以及风暴频率和强度的变化都是气候变化已知影响的例子，所有这些都与长期海平面记录直接相关，并被记录下来。海平面是了解气候变化影响的重要关键，不仅在我们沿海地区，而且在世界各地。通过将基于观测的特定区域的当地相对海平面变化率与全球海平面上升预测（IPCC 2007）相结合，沿海管理人员和工程师可以开始分析和规划海平面上升对长期规划的影响。
海上使用地理空间数据的技术考虑...
了解海平面趋势以及全球海平面与当地海平面之间的关系，可以提供有关地球气候对海洋和大气影响的重要信息。海平面变化与许多大气和海洋过程直接相关。全球气温、水文循环、冰川和冰盖覆盖率以及风暴频率和强度的变化是气候变化已知影响的例子，所有这些都与长期海平面记录直接相关，并被记录下来。海平面是了解气候变化影响的重要关键，不仅在我们沿海地区，而且在世界各地。通过将基于观测的特定区域的当地相对海平面变化率与全球海平面上升预测（来自 IPCC，2007 年）相结合，沿海管理人员和工程师可以开始分析和规划海平面上升对长期规划的影响。
使用地理空间数据评估茶树健康和产量...
茶是印度最重要的饮料之一。它是第一大外汇收入来源。印度是世界上最大的茶叶生产国。印度的阿萨姆邦、梅加拉亚邦、特里普拉邦、北孟加拉邦（大吉岭）和锡金邦对该国的茶叶总产量贡献巨大。除此之外，印度南部的泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和喀拉拉邦也为茶叶生产做出了贡献。过去几年，人们发现茶产业正在失去立足之地。这主要是因为生产结构错误、由于生产成本高而无法与其他茶叶生产国竞争、小农户组织化、加工阶段的质量控制不佳以及更重要的害虫和疾病侵扰。遥感和 GIS 技术已被有效用于监测水稻、小麦等多种一年生作物。因此，开发一种使用遥感和 GIS 监测茶园的方法已成为迫切需要。之前缺乏使用遥感监测茶叶的研究，这为开发一种方法提供了想法，该方法可以帮助监测种植园的生长并在需要时采取有效措施。在本研究中，尝试使用遥感图像的纹理和色调变化来评估茶树的健康状况。应用灰度共生矩阵 (GLCM) 技术将茶斑分为健康、中度健康和患病茶。使用纹理和分类图像来描绘患病斑块。得出了健康、中度健康和患病茶的百分比。观察发现，2001 年 12 月的 LANDSAT 图像显示健康茶树的面积为 60.4%，中度感染茶树的面积为 23.6%，患病茶树的面积为 16.2%。对于 2004 年 2 月的 LISS III 图像，发现健康茶树的面积为 43.9%，中度感染茶树的面积为 36.8%，患病茶树的面积为 19.3%。同样，对于 2004 年 6 月的 ASTER 图像，发现健康茶树的面积为 24.9%，中度健康茶树的面积为 50.1%，患病茶树的面积为 25.1%。最后将结果与地面叶面积指数 (LAI) 和产量进行了比较。因此，这里尝试的纹理分析和色调变化可以在识别和检测茶园中的病斑方面发挥重要作用。这项研究表明，4 月、6 月和 8 月基于 MODIS 的 NDVI 与庄园层面的茶叶产量有显著相关性。为进一步检验 MODIS 得出的 NDVI 是否与 LAI 相关，建立了一个经验方程，结果表明茶叶的 LAI 与 NDVI 具有显著的线性关系 (R 2 =0.36)。然而，研究发现，仅凭不同时间段的 NDVI 观测结果无法解释茶叶产量的差异。这表明茶叶产量的统计模型似乎并不令人鼓舞。
瑞士联邦统计局，空间数据科
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空间数据精度国家标准
3.1 简介.................... ... . .................................................................................... 3-1 3.1.2 范围. .................................................................................................................... .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-3
空间数据精度国家标准
3.1 简介.................... ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3-3
矿产勘探的空间数据集成
过去十年，人类使用计算机收集、存储和分析空间数据的能力发生了根本性变化。数字图像通常从大量太空和机载传感器收集；对大量地质介质样本进行化学分析，并以数字方式存储数据，通常同时分析 30 多个元素；甚至地质测绘现在也可以在现场计算机化。计算机技术的进步不仅促进了对大量空间参考数据的收集，而且还提供了存储、操作、可视化和分析这些数据的方法。配备图像处理 (IP) 和地理信息系统 (GIS) 软件的快速、相对便宜的个人计算机有可能给地质工作场所带来根本性变化。无需在读卡器上手工叠加纸质地图，地图和图像可以电子方式组合。这不仅可以更有效地检查空间数据层之间的空间关联，还可以更全面、更有创意地利用昂贵的数据。