Геостатистика цепей Маркова
Геостатистика цепей Маркова использует цепей Маркова пространственные модели моделирования , алгоритмы и связанные с ними меры пространственной корреляции (например, трансиограмму ) на основе теории случайных полей цепей Маркова, которая расширяет одну цепь Маркова в многомерное случайное поле для геостатистического моделирования . Случайное поле цепи Маркова по-прежнему остается единой пространственной цепью Маркова. Пространственная цепь Маркова перемещается или прыгает в пространстве и определяет свое состояние в любом ненаблюдаемом месте посредством взаимодействия со своими ближайшими известными соседями в разных направлениях. Процесс взаимодействия данных можно хорошо объяснить как локальный последовательный байесовский процесс обновления внутри окрестности. вероятности одношагового перехода Поскольку матрицы трудно оценить по разреженным выборочным данным и они непрактичны для представления сложной пространственной неоднородности состояний, трансиограмма , которая определяется как вероятности перехода функция с задержкой расстояния, предлагается в качестве сопутствующей пространственной меры. случайных полей цепи Маркова.
Ссылки
[ редактировать ]- Ли, В. 2007. Случайные поля цепей Маркова для оценки категориальных переменных. Математика. Геология, 39(3): 321–335.
- Ли, В. и др. 2015. Косимуляция случайных полей байесовской цепи Маркова для повышения точности классификации земного покрова. Математика. Geosci., 47(2): 123–148.
- Ли, В. и К. Чжан. 2019. Случайные поля марковской цепи с точки зрения пространственных байесовских сетей и оптимальных окрестностей для моделирования категориальных полей. Вычислительные науки о Земле, 23(5): 1087-1106.
- http://gisweb.grove.ad.uconn.edu/weidong/Markov_chain_spatial_statistics.htm