Spatiotemporal Point Process：A New Data Model, Analysis Methodology and Viewpoint for Geoscientific Problem

Abstract

栅格计算因其具有简单的构架成为目前地学分析的主流模型，然而，由于栅格计算平均分配计算和存储资源的弱点，不仅容易产生冗余，更重要的是难以凸显研究对象的突变部分，从而使研究者有可能忽略地学现象的变化特征。为此，本文提出将时空点过程模型应用于地学研究。时空点过程不仅适用于模拟以点事件为基本单元的地学现象，而且由于大多数地学过程可以转化为时空点过程，故其具有更广泛的应用范围。因此，时空点过程不仅是一种数据模型，同时也是地学问题的分析方法，更是观察和理解地学问题的一种新视角。为了实现从点过程数据中提取模式，作者经过多年研究提出了时空点过程层次分解理论框架，该理论与信号处理理论中的谱分析思路类似，首先，假设任意点集为有限多个均匀点过程的叠加，然后，通过点局部密度表达工具K阶邻近距离，将空间点转换为混合概率密度函数，再应用优化方法将混合密度函数进行分解得到丛集点和噪声，最终利用密度相连原理从丛集点中提取模式。该理论框架可适用于绝大多数点集数据，初步实现了点集数据的“傅里叶变换”。