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Combining Geostatistical Methods and Hierarchical Scene Models for Analysis of Multiscale Variation in Spatial Data

机译:结合地统计方法和层次场景模型分析空间数据的多尺度变化

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摘要

Concepts from Hierarchical Analysis of Variance (ANOVA) can be combined with ideas from geostatistics to describe the multiscale structure of spatial data. Hierarchical ANOVA involves modeling spatial data as the sum of effects associated with processes acting at different spatial scales. These effects can be modeled as stationary regionalized variables, whose spatial structure can be described using the variogram. According to this model, the variogram of the spatial data is the sum of variograms and cross-variograms of the effects. Whereas hierarchical ANOVA reveals the relationship between scale and variability, the hierarchical decomposition of the variogram relates scale with spatial structure. This analysis method can reveal otherwise undetected features of spatial data, and can guide further analysis.
机译:可以将方差分层分析(ANOVA)中的概​​念与地统计学中的思想相结合,以描述空间数据的多尺度结构。分层ANOVA涉及将空间数据建模为与在不同空间尺度上作用的过程相关的效果之和。可以将这些影响建模为固定的区域变量,可以使用变异函数描述其空间结构。根据此模型,空间数据的方差图是效果的方差图和交叉方差图的总和。分层方差分析揭示了规模与变异性之间的关系,而变异函数图的分层分解则将规模与空间结构联系起来。这种分析方法可以揭示空间数据原本无法检测到的特征,并可以指导进一步的分析。

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