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在早期的空间数据不确定性处理中,通常假设已经检核了属性数据,并把属性不确定性和位置不确定性隔离讨论。这造成地理空间数据不确定性研究的重点主要基于分析位置的不确定性,而对属性数据不确定性的研究相对较少。随着GIS研究与应用的不断深入,目前属性不确定性研究异常活跃,人们引入一些新的数学理论,如模糊数学、粗集理论、证据理论和云理论等,来研究不能精确描述的属性不确定性。主要的研究成果有:基于高斯分布的分类数据不确定性自回归模型;基于知识推理的遥感数据解译不确定性模型;数据分类和边界划分不确定性模糊数学模型;从区域分类不确定性、边界定位误差和区域内部定量属性数据的抽样误差出发,综合进行属性数据不确定性的度量和传播分析;从遥感数据中提取DEM的不确定性;用模糊数学方法研究边界分类和连续变量的不对称边界模型等
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