模糊不确定性在GIS中的识别与模糊理论处理策略

本文主要探讨了GIS（地理信息系统）中的模糊不确定性及其处理方法，发表于2005年。作者首先对不确定性进行了分类，指出不确定性可分为强不确定性（如随机不确定性与模糊不确定性）和弱不确定性（如未确知性），强调了未确知性的特点在于可能被其他不确定性形式掩盖或独立存在时的主观描述。 在GIS的研究中，尽管随机性不确定性得到了广泛的关注，但模糊不确定性的重要性逐渐被认识到。GIS数据获取过程中存在多个模糊不确定性的来源，例如：直接测量空间目标位置时，对边界目标点的判断可能导致模糊；通过影像判读和边界数字化，影像目标边界的识别也是一个模糊环节；遥感影像专题分类和分割时，主题归属的确定性较低也构成模糊不确定性。 论文深入分析了GIS中模糊不确定性的几个方面，包括数据获取过程中的模糊性来源，并指出这些不确定性主要来源于人类主观判断和复杂环境因素的影响。作者提出利用模糊理论来处理GIS中的模糊不确定性，这是一种将主观信息和模糊逻辑相结合的方法。模糊理论的优点在于能够适应模糊性数据的处理，但同时也存在一些挑战，比如如何量化和处理模糊性信息，以及如何确保决策的稳健性。 总结起来，该论文提供了一个框架，讨论了GIS中模糊不确定性的概念、产生的原因，以及模糊理论在处理这种不确定性的潜在应用。然而，它也指出了模糊理论在GIS领域中仍需进一步研究和改进的空间，以提高数据处理的准确性和可靠性。对于GIS工程师和研究人员来说，理解和掌握模糊理论在处理GIS模糊不确定性中的作用，对于提升地理信息系统的精确性和实用性具有重要意义。