【摘 要】
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反距离加权插值(inverse distance weighting, IDW)的精度受到空间邻近度、距离衰减系数及最邻近点数等多个参数共同的影响。然而,目前的IDW插值算法大多仅考虑单参数的调优,或对各参数独立调优,难以实现插值模型的整体优化。此外,传统的IDW插值算法没有顾及各向异性对空间邻近度的影响。本文提出一种顾及空间各向异性的多参数协同优化IDW插值算法(PIDW)。首先,引入距离调节参
【机 构】
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江西师范大学地理与环境学院,衡阳师范学院传统村镇文化数字化保护与创意利用技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41961055,41771150,41830108),湖南省教育厅优秀青年/一般项目(19B078,19C0272),国家重点研发计划(2018YFE0207800),湖南省社会科学规划项目(17ZDB051)。
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反距离加权插值(inverse distance weighting, IDW)的精度受到空间邻近度、距离衰减系数及最邻近点数等多个参数共同的影响。然而,目前的IDW插值算法大多仅考虑单参数的调优,或对各参数独立调优,难以实现插值模型的整体优化。此外,传统的IDW插值算法没有顾及各向异性对空间邻近度的影响。本文提出一种顾及空间各向异性的多参数协同优化IDW插值算法(PIDW)。首先,引入距离调节参数以及方向参数,将经典各向同性的欧氏空间距离扩展为各向异性的"椭圆"距离;然后,引入粒子群优化算法对最邻
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