[发明专利]一种利用辅助变量数据进行采样点布局的方法

权利要求书

1.一种利用辅助变量数据进行采样点布局的方法，其特征在于，该方法包括：

S1.从预设的K维辅助变量空间中，获取K维辅助变量数据，所述K为正整数，所述K维辅助变量数据的结构为栅格结构，所述K维辅助变量数据的分辨率相同；

将所述K维辅助变量数据与预设的采样区域进行叠加，所述预设的采样区域的形状为多边形R_valid，提取叠加后的采样区域内的栅格单元,得到样本总体中的样本单元，所述样本单元的集合构成样本总体N；

S2.根据所述样本总体N，得到辅助变量特征子空间和n′个地理子空间，所述n′由所述样本总体N确定；

S3.根据所述地理子空间，得到由n个采样单元构成的初始采样点布局数据，所述n为预设值；

S4.根据所述初始采样点布局数据，得到n个采样点的布局数据，所述采样点布局数据包括辅助变量特征子空间中的采样点布局数据以及地理子空间中的采样点布局数据；

所述辅助变量特征子空间采样点布局数据满足：

特征子空间布设的采样点/采样点数n＝特征子空间中栅格单元的个数/样本总体N；

所述地理子空间采样点布局数据满足：

地理子空间布设的采样点/采样点数n＝地理子空间中栅格结构的个数/样本总体N；

在步骤S2中，所述辅助变量特征子空间包括：连续数值型变量特征子空间以及类别型变量特征子空间；

所述连续数值型变量特征子空间的获取步骤包括：

将所述连续数值型变量进行排序，获得连续数值型变量数据累积分布曲线；

根据所述连续数值型变量数据累积分布曲线，通过等频数方法，将所述连续数值型变量划分成R段，形成R个子空间，每个子空间中的采样单元个数相同，其中，即为大于的最小整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述类别型变量特征子空间的获取步骤包括：

将所述类别型变量进行排序，获得类别型变量数据累积分布曲线；

根据所述类别型变量数据累积分布曲线，通过类别型变量的类别值个数R’，将所述类别型变量划分成R’个子空间，子空间中的采样单元个数为对应类别值所占的栅格单元数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述n′个地理子空间的获取步骤包括：

获取地理子空间在x轴方向上的间距d_x以及在y轴方向上的间距d_y，所述d_x与d_y的计算公式如下：

$d_x=\frac{(x_{max}-x_{\min })}{n_s},d_y=\frac{(y_{max}-y_{\min })}{n_s};$

其中，x_min,x_max,y_min,y_max分别为根据采样区域的外接矩形的最小、最大x轴坐标及最小、最大y轴坐标，n_s为x轴和y轴坐标上的分段数，所述n_s的计算公式如下：

$n_s=ceil\left(\sqrt{\frac{S_{rect}}{S_{sarea}}\×n}\right);$

式中，ceil()函数表示大于自变量的最小整数，S_rect为采样区域外接矩形面积，S_sarea为采样区域面积，n为预设值；

根据所述d_x与d_y，将采样区域外接矩形分割成n_s×n_s个子矩形，利用子矩形与采样区域进行叠加，去除与采样区域没有相交的子矩形，得到n′个地理子空间。