创建空间平衡点的工作原理

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设计采样网络时有多种需要考虑的事项。 特别是,构建空间平衡设计是为了通过最大化样本位置之间的空间独立性来提高估计值的效率。 由于每个样本都分布在总体中,因此它们还可以为每个样本单位提供更多信息,从而提高采样效率。 请注意,这些评论涉及统计效率,这是可应用于采样设计的几个条件之一。

创建空间平衡点的算法由 David Theobald et al. 提出,该算法部分基于 Don Stevens 和 Anthony Olsen 开发的方法。 方法基于以下内容:

  • 反向随机象限递归栅格 (RRQRR) 算法用于将 2D 空间映射到 1D 空间,其中连续样本构成空间平衡采样设计。
  • 不等包含概率用于处理采样强度的变化。 包含概率是相对值(0 到 1 之间(含)),指定相对于其他位置选择某个位置(栅格像元)的概率。

该工具的输入是同步定义以下内容的栅格:

  • 用于分析的最大外接矩形
  • 包含概率(研究区域中的位置具有非空、大于 0 的包含概率)
  • 样本框(研究区域)
  • 生成样本位置的最佳分辨率

由此产生的空间平衡设计具有以下属性:

  • 从样本地点生成的 Voronoi 多边形面积方差较小(换句话说,每个样本点代表总研究区域的大致相同比例)。
  • 随时间变化的灵活性、样本地点的可达性、预算等可用于更新样本位置。 这需要上述随机化过程是可控且可重复— - 这是通过为随机数生成器设置种子值来实现的。 种子值 0 将在每次运行该工具时产生不可重复的(新)输出。 使用大于 0 的固定种子值将产生可重复的结果,并且可用于增加或减少杨本点的数量,而不会影响设计的空间平衡。

为了获得最佳结果,Theobald et al. 建议样本数量少于研究区域内所有可能样本位置的 1%。

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