GIS空间数据混合熵模型：融合随机与模糊特性研究

本研究论文《GIS中空间数据不确定性的混合熵模型研究》发表于2005年，由史玉峰、史文中和靳奉祥等人合作完成。该论文聚焦于GIS（地理信息系统）中空间数据的特性，即数据既具有随机性又具有模糊性。在信息理论和模糊集合理论的指导下，作者构建了一种混合熵模型，旨在度量空间数据的双重不确定性——随机不确定性和模糊不确定性之间的相互作用。 在GIS中，空间数据的不确定性多种多样，包括位置、属性、时间、逻辑一致性以及数据完整性等。论文特别关注的是位置不确定性，这是GIS研究中的核心议题。以往的研究主要集中在如何量化和处理点位、线元和面元的不确定性，通常运用数理统计理论来建立基于误差熵的模型，这种模型属于统计不确定性范畴，依赖于概率密度函数。 为了适应GIS中空间数据的特殊性，作者创新性地提出了混合熵模型，它结合了统计熵和模糊熵的概念。统计熵模型适用于处理随机性，而模糊熵模型则关注模糊性。通过这种方法，论文不仅探讨了如何估计线元的统计熵和模糊熵，还针对特定情况分析了线元不确定性的一种表现形式——熵带分布。 论文的核心贡献在于提供了一种综合考虑空间数据随机性和模糊性影响的不确定性度量工具，这对于理解和管理GIS中的复杂数据至关重要。混合熵模型的提出，为GIS领域的不确定性研究开辟了新的思路，有助于提高数据处理的准确性和可靠性，推动了GIS技术在实际应用中的进一步发展。此外，论文的资助背景表明这项研究得到了多个机构的支持，反映出其在学术和工程实践上的重要意义。