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引用信息： Shifen Cheng, Wenhui Zhang, Peng Luo, Lizeng Wang, Feng Lu* (2024). An explainable spatial interpolation method considering spatial stratified heterogeneity. International Journal of Geographical Information Science. DOI: 10.1080/13658816.2024.2426067 原文链接： https://doi.org/10.1080/13658816.2024.2426067 01 内容导读 空间插值对处理稀疏和缺失的空间数据至关重要。但是，空间数据的分层异质性以及机器学习模型的“黑箱”特征给传统机器学习方法带来巨大挑战。 空间数据在区域尺度上往往呈现分层异质性（Spatial Stratified Heterogeneity，SSH），这使参数全局统一的机器学习模型难以表达区域的精细特征，而考虑分层异质性的机器学习模型通常分别在各个地层建模并采用简单的全局加权平均来集成层内特征和层间特征，忽略了层间特征对层内不同位置的差异化贡献（即异质的层间关联，Heterog
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