地理加权建模方法
在早期的空间分析技术发展过程中,几乎所有技术均从一个”全局假设”的角度出发,认为在研究区域内变量关系是固定的,不随空间位置的变化而改变.但是,现实地理空间中不确定性或异质性无处不在,这个前提假设的适用性不断受到挑战.因此,区别于研究”单一普适关系”传统空间分析方法,研究如何对空间异质性进行精确描述的局部空间分析方法越来越多地受到重视. 地理加权建模方法提供了直观、实用的空间异质性和多相性分析手段，己发展成为重要的局部空间统计分析方法之一。本文将介绍基于R平台开发的地理加权方法工具程序包GWmodel，内容主要包括：1）地理加权回归分析；2）地理加权主成分分析；3）混合地理加权回归分析模型；4）地理加权回归分析共线性纠偏；5）地理加权回归分析预测模型；6)地理加权汇总统计量；7）地理加权判别分析。 GWmodel程序包提供多样的运算选择，包括1）多个权重核函数；2）带宽选择方法；3)距离度量选择；4）基本型和鲁棒性求解方法。同时，采用Python语言在ArcGIS中提供了GWmodel工具箱，提供了同样的模块计算功能，而且具有标准用户友好的界面。
地理空间 加权方法 回归分析 预测模型
卢宾宾 孙华波
武汉大学遥感信息工程学院,武汉,430079 中国民航科学技术研究院航空安全技术实验室,北京,100028
国内会议
徐州
中文
58-58
2014-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）