基于Python的栅格数据地理加权回归

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本文结合实例详细讲解了如何使用Python对栅格数据进行地理加权回归（GWR）和多尺度地理加权回归分析（MGWR），关注公众号 GeodataAnalysis ，回复20230605获取示例数据和代码，包含整体的写作思路，上手运行一下代码更容易弄懂。 进行GWR和MGWR的工具有很多，但一般只针对矢量数据。对栅格数据进行GWR和MGWR分析，一般是将其转为矢量，计算后将结果再转为栅格。但在过程中比较容易出现各种问题，比如在一个像元上，有的指标是空值，有的不是，筛选起来就比较麻烦。用代码来做就比较灵活，且计算速度较快，因为栅格数据一般数据量比矢量大得多，计算起来就很复杂。 一、GWR和MGWR简介 地理加权回归 (GWR) 是若干空间回归技术中的一种，越来越多地用于地理及其他学科。通过使回归方程适合数据集中的每个要素，GWR 可为您要尝试了解/预测的变量或 ………………………………