【摘 要】
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贝叶斯最大熵方法（bayesian maximum entropy,简称BME）是现代时空地统计学的重要组成部分。该方法采用统计学中的贝叶斯理论和信息论中熵的概念来认识和处理时空变量,可以将所
【机 构】
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北京师范大学环境学院,北京师范大学地理学与遥感科学学院/遥感科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:91125002;41531174)
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贝叶斯最大熵方法（bayesian maximum entropy,简称BME）是现代时空地统计学的重要组成部分。该方法采用统计学中的贝叶斯理论和信息论中熵的概念来认识和处理时空变量,可以将所研究时空要素的软数据和硬数据系统合理地综合到对该要素的空间估计和分析制图过程中。本文首先结构化梳理贝叶斯最大熵方法的原理,对理论较深奥、公式较复杂的贝叶斯最大熵方法及该方法的特点加以概括,同时归纳与总结贝叶斯最大熵方法在地球科学领域内多个方向的应用研究进展,最后对该方法及其应用作总结与展望。经国内外学者多年的研究和实
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