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申请/专利权人：武汉大学
摘要：针对传统回归模型在雪水当量建模中未考虑空间效应的影响、而空间回归模型在栅格数据中又面临严重的计算瓶颈的问题，提出了一种顾及空间异质性的雪水当量栅格数据建模及分析方法，同时考虑了全局和区域的空间效应。在对遥感影像进行空间建模时，将数据分成相同大小的若干个子区域，对每一子区域建模，达到对整幅遥感影像进行建模计算的目的；利用空间滤值方法，使用空间邻接矩阵的特征向量对残差进行拟合，并将拟合结果作为空间影响加入之前的全局模型当中，得到最终的空间回归模型。本发明可以得到雪水当量和及其相关因子的准确模型，以供后续研究和分析。
主权项：1.顾及空间异质性的雪水当量栅格数据建模方法，其特征在于，包括：S1：获取雪水当量的栅格数据，并对获取的栅格数据进行预处理；S2：基于预处理后的数据，以雪水当量为因变量，雪水当量相关的环境因子为自变量，建立全局最小二乘线性回归模型：yg＝β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε式中，yg表示雪水当量观测值，x1、x2、…xk分别表示雪水当量的第1个、第2个和第k个相关影响因子，β0、β1、…βk分别为x1、x2、…xk的系数，ε为全局最小二乘线性回归模型的拟合值与观测值之差，即残差；S3：提取全局最小二乘线性回归模型的残差，并划分成大小为N×N的若干个子区域建模单元；S4：对于划分后的每个子区域建模单元，判断残差是否具有空间自相关性，如果具有空间自相关性，则执行步骤S5，否则将步骤S2中的全局最小二乘线性回归模型的参数作为对应子区域的最终模型参数；S5：采用空间滤值方法对子区域进行建模，具体包括采用空间邻接矩阵的特征向量对残差进行拟合，得到拟合结果；S6：将拟合结果作为空间影响加入步骤S2构建的全局最小二乘线性回归模型中，得到最终的空间回归模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 顾及空间异质性的雪水当量栅格数据建模及分析方法
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