تمثل قيم الترميز لبيانات الشبكة الشبكية الفئوية النموذجية فقط نوع الدلالة ولا تحمل أي معنى رقمي ، مما يجعل من الصعب تطبيق خوارزمية قياس معلومات المكان الحالية على بيانات الشبكة الفئوية. بناءً على هذه المشكلة ، يقترح هذا البحث من منظور تشابه وتنوع الميزات ، طريقة قياس معلومات مكانية لبيانات الشبكة التصنيفية استنادًا إلى معامل حدود المنطقة النمطية للبكسل. تستند هذه الطريقة إلى حساب درجة التشابه بين حدود المنطقة النمطية والمربع ، وتقيم بشكل كمي معلومات الهيئة المكانية التي يعبر عنها البكسل المتجانس في بيانات الشبكة الفئوية ؛ من خلال التنوع الاحتمالي للبكسل الغير متجانس داخل المجال ، تقيم كمياً معلومات الهيكل المكاني التي يعبر عنها البكسل الغير متجانس في بيانات الشبكة الفئوية ؛ باعتبار نشاط مكان البكسل الغير متجانس داخل المجال قيمة الاحتمالية الكبرى التي يمكن تحقيقها كانتروبيا الأقصى للتنوع. في النهاية ، اجريت عدة تجارب مقارنة وأمثلة تطبيقية من عدة مجموعات حول تغيير قيم الترميز الفئوي واتساق الديناميكا الحرارية وتغير الشبكة الشبكية. تشير النتائج الى امكانية اجتياز الطريقة النتائج بتغير قيم الترميز الفئوي ، وتظهر علاقة قوية في اتساق الحرارة وكسر بيانات الشبكة ، كانت الاحتمالية ذات الصلة أكبر من 0.98. تشير النتائج التجريبية وأمثلة التطبيق إلى ان هذه الطريقة قادرة على قياس معلومات الشبكة الفئوية بفعالية.

قياس معلومات المكان;بيانات الشبكة الفئوية;التنوع الاحتمالي;المعلومات الهندسية;المعلومات المكانية الموزعة;اتساق الديناميكا الحرارية;درجة التشابه الشكلي;تصفية البيانات