【摘 要】
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常规统计方法是分析制约土地利用空间分布的影响因素常用方法,其理论假设前提是数据本身在统计上是独立的,呈正态分布。而土地利用空间数据往往具有一定的空间自相关性,同时
【机 构】
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福州大学空间信息工程研究中心、数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,中国科学院遥感应用研究所
【基金项目】
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福建省科技厅重点项目(2006Y0019);国家863计划(2005AA001130)
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常规统计方法是分析制约土地利用空间分布的影响因素常用方法,其理论假设前提是数据本身在统计上是独立的,呈正态分布。而土地利用空间数据往往具有一定的空间自相关性,同时空间自相关性中蕴含一些有用的信息,必须采用合适的方法予以解决。论文以福建省作为研究区域,采用Moran’s I系数的自相关图来表示土地利用及其影响因子的空间自相关性特征,并且在此基础上建立了土地利用与影响因子的空间自回归方程。研究结果表明,研究区域内土地利用与影响因子普遍存在空间自相关性,并且空间自相关性与研究尺度密切相关,空间自相关性随尺度增大而增强。空间自回归模型的解释能力比经典统计回归模型略强,并且空间自回归模型中的残差较小、空间模式不明显,而经典回归模型的残差比较大,并且具有显著的空间分布模式。
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