中文摘要：

现行的最小二乘估计和各种抗差估计，都是先假定观测向量服从某种特定的分布。事实上由于观测条件千差万别，至使不同的观测向量可能服从不同的分布。基于此，本研究提出一种新的数据处理理论和方法，即对不同的观测向量，据信息扩散原理先估计出密度函数，再求其期望和方差。预研究表明该法适用于小样本，且估计结果更符合实际、精度更高。

结论摘要：

系统地提出了参数的信息扩散估计，该估计优于目前参数估计中广泛采用的最小二乘估计和稳健估计。导出了适用于高斯-马尔柯夫模型的信息扩散估计方法。研究了测量数据处理中母霰鹞侍猓岢隽斯阋迤讲畹母爬Ｐ停坏汲隽朔窍咝阅Ｐ筒问兰浦械ノ蝗ǚ讲畹难厦芄兰乒健Ｑ芯苛瞬√匠痰那蠼馕侍猓岢隽艘恢智蠼夥ǚ匠痰男碌牡?谱修正迭代法。GIS中属性数据的不确定性直接影响基于GIS决策的可靠性，为此，我们总结了属性不确定性的含义、来源、传播与位置不确定性的关系。提出了一种建设城市GIS的三层结构模式。系统地提出了参数的信息扩散估计，该估计优于目前参数估计中广泛采用的最小二乘估计和