本文選題：貝葉斯最大熵 + 地統(tǒng)計學��； 參考：《江蘇農業(yè)科學》2017年18期

【摘要】：貝葉斯最大熵方法(bayesian maximum entropy,簡稱BME)是現代時空地統(tǒng)計學的重要組成部分。該方法采用統(tǒng)計學中的貝葉斯理論和信息論中熵的概念來認識和處理時空變量,可以將所研究時空要素的軟數據和硬數據系統(tǒng)合理地綜合到對該要素的空間估計和分析制圖過程中。本文首先結構化梳理貝葉斯最大熵方法的原理,對理論較深奧、公式較復雜的貝葉斯最大熵方法及該方法的特點加以概括,同時歸納與總結貝葉斯最大熵方法在地球科學領域內多個方向的應用研究進展,最后對該方法及其應用作總結與展望。經國內外學者多年的研究和實踐,貝葉斯最大熵方法已被證明在地球科學領域有著更廣闊的應用前景。
[Abstract]:Bayesian maximum entropy is an important part of modern space-time geostatistics.This method uses Bayesian theory in statistics and entropy concept in information theory to recognize and deal with space-time variables.The soft and hard data systems of the studied spatio-temporal elements can be reasonably integrated into the process of spatial estimation and analysis of the elements.In this paper, the principle of Bayesian maximum entropy method is structured, and the characteristics of Bayesian maximum entropy method, which is more profound in theory and more complicated in formula, are summarized.At the same time, the research progress of Bayesian maximum entropy method applied in many fields in the field of earth science is summarized and summarized. Finally, the application of Bayesian maximum entropy method and its application are summarized and prospected.After many years of research and practice, Bayesian maximum entropy method has been proved to have a wider application prospect in the field of earth science.
【作者單位】： 北京師范大學環(huán)境學院;北京師范大學地理學與遙感科學學院/遙感科學國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(編號:91125002;41531174)
【分類號】：O212.8

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本文編號：1773226