一、为什么选择了地理探测器（1）因变量Y和自变量x的两个空间分布的一致性也仅映了这两个变量的关联性，这种关联既包括线性部分，也包括非线性部分,可以用地理探测器度量这种关联性。线性回归模型和地理探测器的目的都是通过建立两个变量的统计关系，进而提示可能的因果关系。 （2）当线性回归显著时，地理探测器必然显著;当线性回归不显著时，地理探测器仍然可能显著;两变量只要有关系，地理探测器就能够探测出。（3）地
第四部分 地图服务介绍1、地图服务器的建立打开ArcCatalog，在左侧的GIS服务器下，打开-添加ArcGIS Server，弹出添加界面，选择管理GIS服务项，进入下一步，填写本机IP，或者其他IP地址的机器（需要将本机的登录用户添加到那台机器的管理组内），点击完成。添加好的服务器，如下图所示，2、发布地图服务地图准备好之后，在ArcCatalog软件中，新建文件夹连接到该地图文件，并浏览到
空间分异性是地理现象的基本特点之一，地理探测器是探测地理要素空间分异性，以及揭示其驱动因子的一种方法，由王劲峰等人提出。地理探测器是探测和利用空间分异性的工具，其主要包括4部分：分异及因子探测、交互作用探测、风险区探测、生态探测。根据地理探测器的原理及应用领域，本文使用第一种探测器来分析地形地貌对河网发育的影响及二者间的关联性。（1）分异及因子探测器： 探测研究对象Y的空间分异性，以及探测各个因子
AR数字沙盘是对传统沙盘的升级，利用增强现实技术(AR)将计算机上的虚拟物品和信息应用到真实场景中，在搭配Ipad、电脑等终端设备实现。参观者可以通过Ipad上的摄像头对实体沙盘进行扫描获得沙盘的静态模型、三维影像和实时解说。在不增加过多设备的基础上又可以增加展示内容，让展示形式更多样，形象更具体生动。 ar沙盘不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。
地理探测器（一种统计方法） ——探测和利用空间分异性的工具1. 基本思想假设研究区分为若干子区域，如果子区域的方差之和小于区域总方差，则存在空间分异性；如果两变量的空间分布趋于一致，则两者存在统计关联性。基于的假设：如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量得空间分布应该具有相似性2. 解决的问题空间分层异质性：指层内方差小于层间方差的地理现象，例如地理分区、气 候带、土地利用图、地
1.简介 美国地质勘探局（United States Geological Survey，简称USGS），是美国内政部所属的科学研究机构。负责对自然灾害、地质、矿产资源、地理与环境、野生动植物信息等方面的科研、监测、收集、分析；对自然资源进行全国范围的长期监测和评估。USGS地球探测器遥感数据集非常丰富，包括航空影像、AVHRR、商业影像、数字高程模型、陆地卫星、激光雷达、MODIS、雷达等。
地理探测器原理概述，geodetector R包的使用 地理探测器1. 地理探测器原理空间分异性是地理现象的基本特点之一。地理探测器是探测和利用空间分异性的工具。地理探测器包括4个探测器。
分异及因子探测：探测Y的空间分异性；以及探测某因子X多大程度上解释了属性Y的空间分异（图1）。用q值度量
，表达式为：\[q = 1 - \frac {\sum_{h=1
今天看到一篇文章使用的方法名称是地理探测器，介绍说比常用的回归方法要有优势，查询了一下方法也容易理解，而且确有其优势，关键是作者专门做了一个page介绍他的软件和方法，中英文的介绍文章也都有，真是十分方便了，做空间异质性分析的同学不妨一试，而且操作起来真是太简单了，哈哈哈。1.地理探测器介绍地理探测器主要包括4种，分别是Factor_detector、Risk_detector、Ecologica
缘起首先明确空间统计学与经典统计学的区别。1、在经典统计学中，研究对象是同一类的。而空间统计学的研究对象是地理对象，是不同类的。 空间统计学的研究对象数据是空间数据。 2、经典统计学的第二大假设是：研究对象都是同分布的；而空间统计学中，地理学研究的对象具有区域性，规律不一样，不同区域参数不一样，变量不一样，倘若不存在地理分异，直接用时间序列做研究即可，就不会有地理学相关的研究。空间数据的一大特
arcgis使用教程GIS软件应用资环学院地理信息科学系2006年5月目 录实验一、使用 ArcMap浏览地理数据1一、实验目的1二、实验准备1三、实验步骤及方法3第1步 启动 ArcMap3第2步 检查要素图层5第3步 显示其它图层6第4步 查询地理要素7第5步 检查其它属性信息9第6步 设置并显示地图提示信息11第7步 根据要素属性设置图层渲染样式14第8步 根据属性选择要素18第9步 使用空
文章目录前言一、Landsat数据下载1.数据介绍2.数据下载2.1 下载网站2.2 下载步骤二、Landsat数据预处理1.辐射校正2.大气校正3.影像拼接、裁剪三、Landsat 提取水体参考资料 前言主要介绍Landsat数据下载及预处理。一、Landsat数据下载1.数据介绍Landsat MissionsLandsat 8 2013年2月11日，美国航空航天局(NASA) 成功发射La
传感器传感器是收集、探测、记录地物电磁波辐射能量的装置，是遥感技术的核心部分。传感器对电磁波段的响应能力、传感器的空间分辨率及图像的几何特性、传感器获取地物电磁波信息量的大小和可靠程度等性能决定了遥感的能力。1、传感器的组成收集器、探测器、处理器、输出器收集器：收集来自地物的电磁波能量。如航空摄影机的透镜、扫描仪的反射镜等。对于多波段，还需要进行分光处理，即把光分解成不同波长的波段范围。探测器：将
（一）新建Shapefile文件[1]启动ArcMap，新建空白地图文档；[2]打开【目录】窗口。单击【标准工具条】->【目录】，弹出【目录】窗口，拖放【目录】窗口停靠在ArcMap右侧；[3]添加文件夹连接。在【目录】窗口，单击【连接到文件夹】，弹出【连接到文件夹】窗口，选择本节练习数据【3-Data】文件夹，单击【确定】，如下图；[4]新建投影坐标系（北京独立坐标系）。在内容列表中，右键
一、材料准备
水经注万能地图下载器 ArcScene10.2
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二、制作步骤
1、下载卫星影像图
1.1新建下载任务 打开水经注万能地图下载器，点击“在线地图”
《地理加权模型》系列自推出来，深受各位读者喜爱。前几天有读者问：使用gwr()等函数运行模型后，怎么去查看它里面的信息呢？比如如何看变量系数的显著性。本篇就来介绍如何在R语言中去查看GWR模型的输出结果。对于一般模型如线型模型来说，使用summary()函数就能得到大部分想要的结果，如回归系数、标准误、值、R2等。但是，GWR模型每个变量在每个样本点都有一个估计系数，以及对应的标准误、值，即使全部
0 数据准备示例数据是来自spData工具包的NY8_utm18.shp。该数据在推文线性地理加权回归中使用过。library(rgdal)
NY8 <- readOGR(system.file("shapes/NY8_utm18.shp",
package = "spData"))该数据共包含281个空间单元。随机选择其中的276个作为
目录背景非线性模型转换为线性模型背景非线性关系线性化的几种情况应用平滑数据处理参考文献 背景大一做项目，使用过huff模型与gwr模型（地理加权回归）的线性化。在处理数据过程中也遇到了平滑数据处理的问题。这里做一个总结记录。非线性模型转换为线性模型背景模型可以分为线性模型和非线性模型，有时候为了处理需要将线性模型转换为非线性模型，如地理加权回归模型只能适用于线性数据，而huff模型是非线性模型，
使用经过验证的其他卫星数据反演得到的地表温度来进行验证。交叉验证方法是将已经验证好的地表温度产品作为参考，将需要验证的由卫星数据反演得到的地表温度与由其他卫星反演得到的验证过的地表温度进行比较。由于地表温度存在较大的空间和时间上的变化，因此在比较之前，需要进行地理坐标匹配、时间匹配以及观测天顶角的匹配。这一方法的主要优势在于它可以在没有地面测量的情况下进行验证，并且只要能获得已经验证好的产品，它可
# 使用 R 语言实现地理探测器
## 引言
随着数据科学的迅速发展，地理信息系统（GIS）和空间数据分析成为了许多研究领域中的重要工具。地理探测器（GeoDetector）是一种揭示影响因子与地理现象之间关系的方法，常用于环境科学、城市规划等领域。本篇文章将详细介绍如何使用 R 语言实现地理探测器，并提供每一步必需的代码和详细解释。
## 流程概述
在实现地理探测器的过程中，可以将整个流
地理加权回归（GWR）是一种局部的空间回归分析方法，它允许模型参数在空间上变化，从而能够捕捉到空间数据的局部空间非平稳性。GWR模型的基本思想是在回归分析中引入空间权重，使得模型能够根据地理位置的邻近程度对观测值进行加权。1. GWR模型的基本形式其中，是第个观测变量， 是第个观测值的自变量向
