申请/专利权人：山西大学

申请日：2022-03-28

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN115048617B

主分类号：G06F17/18

分类号：G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.13#公开

摘要：本发明属于空间信息技术领域，具体涉及一种基于信息论的空间因子空间分层异质性强弱的评价方法。本发明的目的是为了能够更为有效的定量分析相关因子对目标地理现象的解释能力强弱，解决现有q统计难以处理名义目标变量以及存在误判可能性两方面的不足，提供了一种基于互信息的空间因子空间分层异质性强弱的评价方法。本发明的优点在于无需大量模拟即可根据少量样本点快速有效的得到目标区域各类地物逐像元的概率分布。本发明可有效处理决策变量为类别数据以及连续值数据的情况；只要条件因子同决策变量之间不是相关独立的随机变量，该方法即可度量出条件因子的空间分层异质性。

主权项：1.一种基于信息论的空间因子空间分层异质性强弱的评价方法，其特征在于:包括以下步骤：步骤1.根据条件因子S将目标地理区域划分为m个互不相交的子区域，分别为s1,s2,...,sm；其中每个子区域内所有对象在条件因子S上的取值完全相同；记为子区域si内对象个数所占比例，其中|si|为si子区域内对象个数，n为目标地理区域内所有对象的总数；步骤2.获取目标地理区域内所有n个对象在目标变量d上的测量值，此时目标地理区域内每个对象上有一个其所属子区域的描述以及其目标变量一个测量值；步骤3.根据目标变量d的测量值以及条件因子S构建的m个互不相交的子区域，计算S与d之间的扩展互信息，具体计算方法为：1若目标变量d为名义变量，则使用公式 计算S与d的扩展互信息；其中，Id,S为目标变量d与条件因子S的互信息，Hd为目标变量d的信息熵；具体的若n个对象在d上的可能取值有w种，这w种取值记为d1，d2，...，dw，且其所占比例分别为则同时，记为si区域内目标变量取值为di的对象的个数与该区域所有对象的个数比值，则 2若目标变量d为连续值变量，则首先将目标变量d在所有对象上的最大值和最小值分别记为Maxd和Mind，并将区间[Mind,Maxd]等分为k个区间，记为D1,...,Dk；对于目标地理区域的每个对象x，若其在d上的取值dx满足idx-Mind×kMaxd-Mind≤i+1，则对象x在d上的取值位于区间Di；当所有对象处理结束后，分别计算每个区间中的对象个数与所有对象个数的比值，并记为并且在每个子区域si中计算每个区间中的对象个数与该子区域内所有对象个数的比值，并记为随后，对于每个分区si计算 最后使用 计算S与d之间的扩展互信息；步骤4.将原始数据随机置换N次，在每次置换中，首先随机置换所有对象在目标变量d上的取值，然后按照步骤3中的方法计算S与d之间的扩展互信息；所有置换完成后，使用公式N′+1N+1计算S与d之间的扩展互信息的统计显著性，其中，N'为所有置换中出现置换后扩展互信息大于等于原始数据扩展互信息的次数；步骤5.S与d之间的扩展互信息及N′+1N+1即可用以度量S因子对于目标变量的空间分层异质性程度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西大学 一种基于信息论的空间因子空间分层异质性强弱的评价方法

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