[發明專利]一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法

在審

• 申請號: 202010547000.9
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111858700A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 劉海龍;陳杰杰
• 申請（專利權）人: 南京國準數據有限責任公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/29;G06F16/906;G06F16/909
• 代理公司: 北京魚爪知識產權代理有限公司 11754
• 代理人: 曹治麗

本發明公開了一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法，包括以下步驟：獲取黃土高原范圍內的DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據，并對獲取的數據進行預處理，以得到柵格數據；將溝谷密度柵格數據轉換成矢量點數據集，同時記錄每個點位置處的溝谷密度值，對點數據集按照均勻分布原則提取點數據子集；將第二類環境數據進行重新分類處理；將分類后的數據作為屬性信息添加到點數據子集屬性表中；將點數據子集屬性信息導出到地理探測器軟件中，進行地理探測計算。本發明基于地理探測器對多種影響黃土溝壑發育的環境因素進行分析，找到對黃土溝壑發育影響最大的一種環境因子，對黃土溝壑發育進行更加精準全面的分析。

技術領域

本發明涉及黃土溝壑發育影響機理技術領域，具體而言，涉及一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法。

背景技術

黃土溝壑的發育問題一直是地貌學領域的研究熱點，而目前的研究多集中在黃土溝壑發育的水動力機理研究和溝壑發育模擬演化模型的研究，鮮有研究聚焦于黃土溝壑發育過程中的環境因素的影響。在黃土溝壑發育的過程中，降雨是推動溝壑侵蝕的第一動力，但不是唯一因素，溝壑的形成和進一步發育是自然界多種因素綜合作用的結果，是一個非線性的作用過程，因此亟待一種非線性模型來解決這個問題。在探索多個變量之間的關聯性方面多使用空間回歸分析方法，該方法的理論基礎是空間自相關，在此領域出現了諸多研究方法和工具，例如SAR/MAR/CAR、最小二乘法(ordinary linear regressions，OLS)、探索性回歸模型、地理加權回歸模型(geo-graphically weighted regression，GWR)等，這些方法均促進了人們對具有空間自相關特征數據的分析和挖掘。然而，傳統的回歸分析模型在探測雙因子對因變量的交互作用方面有明顯缺陷，無法保證其統計顯著性。

發明內容

為了克服上述問題或者至少部分地解決上述問題，本發明實施例提供一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法，基于地理探測器通過對多種影響黃土溝壑發育的環境因素進行分析，實現了基于地理探測器的黃土溝壑發育環境依賴性分析，建立了黃土溝壑發育與環境因素之間的非線性關系模型，探索黃土溝壑發育過程中不同環境因素的影響程度，找到對黃土溝壑發育影響最大的一種環境因子，以便后續對黃土溝壑發育進行更加精準全面的分析。

本發明的實施例是這樣實現的：

一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法，包括以下步驟：

獲取黃土高原范圍內的DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據，并對獲取的DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據進行預處理，以得到柵格數據；

將得到的柵格數據中的溝谷密度柵格數據轉換成矢量點數據集，同時記錄每個點位置處的溝谷密度值，對矢量點數據集按照均勻分布原則提取點數據子集；

保留柵格數據中的第一類環境數據的柵格數據，并將第一類環境數據作為屬性信息添加到點數據子集的屬性表中；

按照自然間斷點分級法將柵格數據中的第二類環境數據進行重新分類處理；

將重新分類后的第二類環境數據作為屬性信息添加到點數據子集的屬性表中；

將點數據子集的屬性表中的屬性信息導出到地理探測器軟件中，進行地理探測計算，獲取探測結果。