Spatial Outlier Detection Algorithm by matlab

资 源 简 介

Spatial Outlier Detection Algorithm by matlab

详 情 说 明

空间离群点检测是一种在空间数据中识别异常值的技术，广泛应用于地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划等领域。MATLAB 提供了强大的数值计算和可视化功能，能够高效实现空间离群点的检测与分析。

### 核心思路 空间自相关性分析：检测某个位置的观测值是否显著不同于其邻近区域的值。常用方法包括局部莫兰指数（Local Moran’s I）、Getis-Ord Gi* 统计量等。 距离权重矩阵：通过定义空间邻域关系（如欧氏距离、K最近邻）计算权重矩阵，衡量不同位置的空间影响。 统计检验：对计算出的统计量进行假设检验，判断离群点的显著性，通常结合 Z-Score 或 P 值进行筛选。

### MATLAB 实现要点 空间数据预处理：确保数据格式适合分析，如经纬度坐标转换为投影坐标。 邻域定义：使用 `pdist2` 或 `rangsearch` 计算点间距离，构建邻接矩阵。 统计计算：通过自定义函数或工具箱（如 Spatial Statistics Toolbox）计算空间统计量。 可视化：利用 `geoscatter` 或 `mapshow` 标注离群点，增强结果可解释性。

该算法可帮助识别环境污染源、交通异常点等，结合 MATLAB 的高效计算，能快速处理大规模空间数据集。