Die Codierungswerte der Kategoriedaten des Rastergitters stellen nur den semantischen Typ dar und haben keine numerische Bedeutung, was die aktuellen Algorithmen zur Messung räumlicher Informationen schwierig macht, auf Rastergitterdaten anzuwenden. Um dieses Problem zu lösen, schlägt dieser Artikel eine Methode zur Messung räumlicher Informationen von Rastergitterdaten auf der Grundlage von Ähnlichkeit und Vielfalt vor. Diese Methode quantifiziert die räumliche Form von Rastergitterdaten, indem sie den Grad der Ähnlichkeit zwischen den Rändern benachbarter Pixel und Quadraten berechnet; und quantifiziert die räumliche Struktur von Rastergitterdaten, indem die Wahrscheinlichkeit der Vielfalt von heterogenen Pixeln in der Region verwendet wird. Indem der maximale Wert der Vielfaltentropie, der von den Vielfaltpixeln in der Region erreicht werden kann, als Gewicht genommen wird, wird die räumliche Information der Rastergitterdaten umfassend berechnet. Schließlich wurden mehrere Gruppenvergleichsexperimente und Anwendungsbeispiele durchgeführt, um die kodierten Kategoriewerte zu ändern, und die Ergebnisse zeigen, dass die Messergebnisse nicht von Änderungen der kodierten Kategoriewerte betroffen sind und stark mit der thermodynamischen Konsistenz und Fragmentierung der Rastergitterdaten korrelieren, wobei die Korrelationskoeffizienten größer als 0,98 sind. Experimentelle Ergebnisse und Anwendungsbeispiele zeigen, dass diese Methode räumliche Informationen von Rastergitterdaten effektiv misst.

Messung räumlicher Informationen; Rastergitterdaten; Informationsentropie; geometrische Informationen; räumliche Verteilungsinformationen; thermodynamische Konsistenz; Formähnlichkeit; Datenfilterung