【摘 要】
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多粒度时空对象具有多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主特点,可用于直接描述从微观到宏观的现实世界。基于时空对象建模理论构建多尺度地理对象耦合演化的集成表达是多粒度时空对象模型支撑地理分析与建模的关键。本文基于多粒度时空对象建模理论,在概率图和条件概率表的基础上发展了一种基于Bayes网络的地理过程演化表达和建模方法。该方法将多粒度时空对象作为Bayes网络节点,根据多粒度
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023
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多粒度时空对象具有多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主特点,可用于直接描述从微观到宏观的现实世界。基于时空对象建模理论构建多尺度地理对象耦合演化的集成表达是多粒度时空对象模型支撑地理分析与建模的关键。本文基于多粒度时空对象建模理论,在概率图和条件概率表的基础上发展了一种基于Bayes网络的地理过程演化表达和建模方法。该方法将多粒度时空对象作为Bayes网络节点,根据多粒度时空对象间的关联关系构建Bayes网络,利用Bayes概率表达多粒度时空对象间关联关系的作用强度,并通过
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