地理加权模型软件 (GWmodelS)

在关于空间距离衰减规则的空间局部建模思想框架下,涌现了一系列不同类型的地理加权建模技术(Geographically weighted models,GWmodel),形成了完整的空间异质性建模技术框架,包括地理加权汇总统计技术(Geographically weighted summary statistics,GWSS)、地理加权主成分分析技术(Geographically Weighted Principal Components Analysis,GWPCA)、地理加权回归分析(Geographically Weighted Regression,GWR)、地理加权判别分析技术(Geographically Weighted Discriminant Analysis,GWDA),推动了探索性数据分析、高维数据理解、解释性分析、分类预测等问题从局部精细尺度的理解与解读。

GWmodelgeographically weighted regressiongeographically weighted principal components analyexploratory spatial data analysis

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Initial contribute: 2022-07-06

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武汉大学遥感信息工程学院
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GWmodelS模型官网:GWmodel Lab (whu.edu.cn)

空间统计是一门不断发展的学科,为自然科学和社会科学的广泛研究领域提供重要的分析技术。用R语言编写的GWmodel包中展示的来自空间统计特定分支的技术,称为地理加权(geographically weighted, GW)模型。GW模型适用于某些全局模型不能很好地描述数据的情况,从局部角度对空间数据变量及其关系进行精细尺度描述描述。该类方法使用移动窗口式地理加权技术,在每个目标位置进行局部模型求解,进而输出关于空间位置不同而不同的空间异质性关系量化分析与描述。通常,将 GW 模型解算或参数估计结果进行地图可视化,以提供直观的精细尺度探索性空间数据分析。因此,该工具可以先于(并指导)更传统或更复杂的统计分析,之后进行非空间或空间分析与决策。

GW模型包括地理加权汇总统计技术(Geographically weighted summary statistics)、地理加权主成分分析技术(Geographically Weighted Principal Components Analysis)、地理加权回归分析(Geographically Weighted Regression)、地理加权广义线性模型(GW generalised linear models)、地理加权判别分析技术(Geographically Weighted Discriminant Analysis)、地理加权变异函数(GW variogram)等部分。其中GWSS、GWPCA、GWR、GWDA已经被集成进R包GWmodel,其他模块也在陆续集成。

GW模型推动了探索性数据分析、高维数据理解、解释性分析、分类预测等问题的解决。为了便于使用,GW模型也有相应的支持软件。GWmodelS是以 R 中 GWmodel函数包为基础开发的高性能地理计算软件,为用户提供更加友好的图形化界面和地图可视化工具,支持多线程计算模式,模型计算效率更高。

模型元数据

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卢宾宾, 董冠鹏 (2022). 地理加权模型软件 (GWmodelS), Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/e148ff27-35be-4538-a01a-c19bfef69f78
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