基于GIS的贝叶斯统计推理技术在印度野牛生境概率评价中的应用

• 作者: 孟鸣 张军 张洪亮 李芝喜 王人潮
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 地理信息系统 贝叶斯统计推理 生境 西双版纳
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 所属期刊栏目: 地理信息系统及多技术集成
• 页码范围: 66-70,图版Ⅰ
• 页数: 6页
• 分类号: TP79|Q958
• 字数: 4035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4619.2000.01.013

摘要

目前,GIS技术已被广泛应用在野生动物生境研究中.但是,作为空间数据分析和处理工具,GIS缺乏进行启发式推理的能力.因此,与擅长于此的贝叶斯统计推理技术相结合则是解决这一问题的重要途径.以西双版纳纳板河流域生物圈保护区为试验区,综合应用GIS技术和多元统计技术建立印度野牛生境的两个逻辑斯蒂多元回归模型:趋势表面模型和环境模型,第一个模型的自变量是位置坐标,第二个模型的自变量是一组环境因子,然后应用贝叶斯统计合并这两个模型产生贝叶斯综合模型.结果表明,贝叶斯综合模型优于环境模型,可应用于野生动物生境概率评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王人潮	浙江大学环境与资源学院	120	5550	45.0	70.0
2	李芝喜	西南林学院资源学院	17	258	7.0	16.0
3	张军		6	203	6.0	6.0
4	张洪亮	西南林学院资源学院	7	312	7.0	7.0
5	孟鸣		2	62	2.0	2.0