森林资源调查缺失数据空间填充方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

缺失数据空间填充方法提高了数据的精确度和准确性，为森林资源抽样调查提供了科学依据。缺失数据填充可以针对调查因子之间的变量关系建立更佳更准确的模型，利用地统计学定量描述研究对象的空间变化规律，得到正确的统计结论。还可以分析不同森林资源调查因子空间相关性和依赖性的强弱和大小，从而为森林自然资源的空间模拟提供理论基础。

2. 国内外研究现状分析

详见文献综述。

3. 研究的基本内容与计划

1、研究内容：

由于调查地点不可及或者难以进入或者意外丢失，森林资源抽样调查过程中的数据缺失现象经常发生，建立在半方差分析基础之上的克里金插值方法，可以为缺失数据的填充提供一种无偏差的估测方法。论文以广东省韶关地区2007年森林资源连续清查数据为主要信息源，在对森林活立木蓄积量进行地统计学分析基础上，分别采用三次样条、克里金内插、距离权重反比法，进行数据内插，并采用相关系数、均方根误差等指标对各种内插方法进行精度评价，在此基础上进行缺失数据空间填充。

2、方案拟定(1) 2017.01.7～2017.1.15 文献阅读，撰写开题报告；

4. 研究创新点

利用GIS在对森林活立木蓄积量进行地统计学分析基础上，分别采用三次样条、克里金内插、距离权重反比法，进行数据内插，并采用相关系数、均方根误差等指标对各种内插方法进行精度评价，在此基础上进行缺失数据空间填充。