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空间自回归模型-统计

空间自回归模型（spatial autoregression model），指在普通经典线性回归模型的基础上，融入空间依赖性或空间自相关性指标，从而形成能处理空间自相关性的空间线性回归模型。

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空间回归-统计

空间回归（spatial regression），指考虑空间相邻因素和空间相依性影响的回归模型，根据模型形式可分为空间自回归模型、空间误差模型等。

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逻辑型趋势插值法-统计

逻辑型趋势插值法（logical trend interpolation），指当预测空间中的变量为某种现象存在与否的逻辑型变量时，通过极大似然估计拟合非线性概率表面模型，从而对未知点进行预测的插值方法。

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线性趋势插值法-统计

线性趋势插值法（lineartrend interpolation），指通过多项式回归将最小二乘表面与各输入点进行拟合，基于趋势面对未知点进行预测的插值方法。

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趋势面插值法-统计

趋势面插值法（trend surface interpolation），根据样本点的属性值和空间坐标的关系，对整个研究区域的样本点采用全局多项式、最小二乘法进行拟合，生成反应要素整体渐变趋势的平滑表面，从而对未知点进行插值的一种全局多项式插值法。 ...

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牛顿插值法-统计

牛顿插值法（Newton interpolation），又称“Newton 插值法”，指基于 n 个已有观察值，利用n 阶差商的思想构建牛顿多项式，并以此对未知样本点预测的一种插值方法。

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拉格朗日插值法-统计

拉格朗日插值法（Lagrange's interpolation），指又称“Lagrange 插值法”。基于多个已有观测值构建拉格朗日多项式，获得可通过所有已有观测点的n-1次插值多项式，从而对未知点进行预测的一种插值方法。

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多项式插值法-统计

多项式插值法（polynomial interpolation），指通过对样本点建立多项式回归，从而拟合光滑面，利用趋势分析来对空间对象的属性进行预测插值的一种不精确插值方法。

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叶帕涅奇尼科夫核函数核函数-统计

叶帕涅奇尼科夫核函数核函数（Epanechnikov kernel function），又称用“Epanechnikov 核函数”，指通过对样本点间的标化距离平方进行简单的数学变化，并设置相应的边界带宽使距离大于1 的样本点对应函数值为0 的一类钟形分布函数。

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高斯核函数-统计

高斯核函数（Gaussian kernel function），指通过指数函数对所估算样本点间的欧式距离平方进行非线性映射，在指数部分引入负号使函数值随着离中心点距离的增加而减小，并除以带宽参数调控函数作用宽度和平滑程度，从而形成沿径向对称的标量函数。 ...

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伽马核函数-统计

伽马核函数（Gamma kernel function），指通过指数函数对所估算样本点间的欧式距离平方进行非线性映射，在指数部分引入负号使函数值随着离中心点距离的增加而减小，并乘以调节参数调控函数值衰减速度的一类函数。

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三角核函数-统计

三角核函数（triangle kernel function），指假设每个观测点周围区域的权重呈现线性递减趋势的一类函数，其函数值在区间[-1，1]内线性递减，呈现三角形。

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均匀核函数-统计

均匀核函数（uniform kernel function），指假设每个观测点周围区域的权重相同的一类分布函数，其函数值在区间[-1，1]内为常数，呈现矩形。

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核密度估计法-统计

核密度估计法（kernel density estimation），指在没有任何先验密度假设的前提下，以核函数为核心，基于观测样本点构建概率密度函数，从而获得单变量或多变量属性值概率密度的平滑估计值的一种非参数方法。

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自然邻域插值法-统计

自然邻域插值法（natural neighbor interpolation），指使用德劳内三角形，对所有样本点创建泰森多边形，利用距样本点最近的待插样本子集，按比例进行加权插值的一种空间局部插值法。

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B 样条插值法-统计

B 样条插值法（B-spline interpolation），指通过构建基于 B 样条曲线的分段多项式函数，使之充分逼近已知样本点数据，从而对未知空间点进行插值预测的方法。

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三次样条插值法-统计

三次样条插值法（cubic spline interpolation），指基于一定节点将样本分段，在每个子区间构建不超过三次的多项式方程，从而拟合一个可充分逼近所有已知样本点的三次样条函数，以该函数对未知点进行预测的插值方法。

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样条函数插值法-统计

样条函数插值法（spline interpolation），指以最小曲率充分逼近各观察点，在保证整个薄板表面的曲率最小的原则下对未知空间点进行插值的一种多用途插值方法。

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贝叶斯克里金法-统计

贝叶斯克里金法（Bayesian Kriging），指通过先验和后验分布对基础半变异函数进行最大似然估计，并基于该半变异函数进行预测的空间插值统计方法。

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神经网络克里金法-统计

神经网络克里金法（neural Kriging），指基于已知空间样本点，通过人工神经网络训练获得兴趣变量与辅助环境变量间（如地表参数、遥感图像、地质、土壤和土地利用等）的复杂关系，并基于该训练网络对未知样本点属性值进行预测的一种空间插值统计方法。 ...

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