Los valores de codificación de la categoría de datos de la cuadrícula solo representan el tipo semántico y no tienen ningún significado numérico, lo que hace que los actuales algoritmos de medición de la información espacial sean difíciles de aplicar a los datos de la cuadrícula. Para resolver este problema, este artículo propone un método de medición de la información espacial de los datos de la cuadrícula basado en la similitud y la diversidad. Este método cuantifica la forma espacial de los datos de la cuadrícula calculando el grado de similitud entre los bordes de los píxeles vecinos y los cuadrados; y cuantifica la estructura espacial de los datos de la cuadrícula utilizando la probabilidad de diversidad de los píxeles heterogéneos en la región. Tomando el valor máximo de la entropía de la diversidad que los píxeles de diversidad en la región pueden lograr como peso, se calcula la información espacial de los datos de la cuadrícula de manera integral. Finalmente, se realizaron múltiples experimentos comparativos grupales y ejemplos de aplicación al cambiar los valores de codificación de la categoría, lo que muestra que los resultados del método no se ven afectados por los cambios en los valores de codificación de la categoría, y están altamente correlacionados con la coherencia termodinámica y la fragmentación de los datos de la cuadrícula, con coeficientes de correlación superiores a 0.98. Los resultados experimentales y ejemplos de aplicación muestran que este método mide eficazmente la información espacial de los datos de la cuadrícula.

Medición de la información espacial; datos de la cuadrícula; entropía de la información; información geométrica; información espacial; coherencia termodinámica; similitud de forma; filtrado de datos