一种面向遥相关模式的空间自相关聚类方法

摘要

本发明提供了一种面向遥相关模式的空间自相关聚类方法，其通过考虑每一个空间网格单元与相邻单元遥相关的相关程度，在局部Moran指数定义的基础上，采用相关系数原始数值而不作中心化处理，从而改进局部Moran指数计算公式，得到新的空间自相关局部指标LISAAC，实现显著正或负遥相关集聚范围的探测，同时实现异常值(即显著正值区域中出现不显著或负值网格，显著负值区域中出现不显著或正值网格)的识别。实验结果表明，本发明能根据遥相关系数本身的标准化性质，实现对不同类型遥相关的空间聚类，结果便于对不同季节的遥相关程度进行横向对比。