最大熵模型的巴基斯坦遗址预测分布研究

作     者：吴瑞婵 甘淑 于丽君 朱建峰 刘芳 WU Ruichan;GAN Shu;YU Lijun;ZHU Jianfeng;LIU Fang

作者机构：昆明理工大学国土资源工程学院昆明650032 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101 

出 版 物：《测绘科学》 (Science of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2021年第46卷第3期

页      面：96-103页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 

基　　金：“十二五”国家科技支撑计划课题项目(2015BAK01B01,2013BAK08B06) 中国科学院A类先导专项(XDA19030502)。 

主　　题：遗址分布概率 最大熵模型 Logistic回归模型 Kvamme增益统计 

摘      要：针对巴基斯坦的遗址分布问题,该文通过对巴基斯坦的遗址分布进行预测,基于674处遗址点,选取DEM、土壤类型、土地利用类型、离水距等环境变量作为自变量,构建Maxent遗址预测模型,利用Logistic模型验证Maxent模型的精度,并用Kvamme增益值进一步验证两模型的精度。结果表明,印度河流域遗址分布概率高,北部高地地区遗址分布概率低。Maxent模型和Logistic模型都具有较高的准确度,而Maxent模型的增益值远大于Logistic模型,模型精度更高;在局部尺度下,Maxent模型表现更加稳定,其增益值基本保持不变,而Logistic模型在不同的子区域内增益值并不稳定。Maxent模型对于小规模数据集的预测效果也优于Logistic模型。