ЭлБиб

Многомерный анализ почвенного покрова на основе полевой и дистанционной

информации

257

ляются независимые линейные комбинации характеристик рельефа и ДДЗ,

которые минимизируют дисперсию внутри групп (градаций, классов, типов и

т.п.) и максимизируют дисперсию между группами полевой характеристики

(обучающая выборка). Относительное качество дискриминации определяется

как доля верно отнесенных в ходе анализа групп, к измеренным в натуре. Да-

лее полученные отношения распространяются для всех точек, и определяется

вероятность их принадлежности к каждой из групп. Линейные комбинации

«внешних» переменных, описывающие различия между группами, названы

осями дискриминантного анализа, которые, по сути, являются непрерывным

и ортогональным отображением варьирования характеристики геосистемы,

описанным через его связь с варьированием «внешних» характеристик, в

наибольшей степени связанных с рассматриваемой.

Полученное множество дискриминантных осей является основой для

многомерного исследования взаимосвязей в пространственном варьировании

характеристик. У каждой характеристики пространственная изменчивость в

той или иной степени специфична. Эта специфичность определяется разли-

чиями в механизмах их формирования и функционирования. С другой сторо-

ны, пространственная дифференциация многих характеристик может подчи-

няться общим закономерностям. Если такие закономерности существуют, то

можно предположить наличие общих причин и сходных процессов, опреде-

ляющих пространственную дифференциацию характеристик геосистем.

Взаимосвязи между характеристиками определяются снижением раз-

мерности (обобщением) характеристик, представленных через оси дискри-

минантного анализа, методом главных компонент (Электронный учебник…,

2001). В основе метода лежит процедура, которая путем подгонки линии рег-

рессии описывает наибольшую дисперсию исходного пространства перемен-

ных. После того как определена линия регрессии, для которой дисперсия пе-

ременных максимальна, часть дисперсии исходных переменных остается не-

описанной. И процедура повторяется вновь. Так как каждая последующая

регрессия определяется так, чтобы максимизировать изменчивость, остав-

шуюся от предыдущих, то они оказываются взаимно независимыми. Полу-

ченные в результате расчета регрессии переменные называют главными ком-

понентами или факторами.

Главные компоненты, имеющие значительные связи с несколькими из

характеристик, остаются для дальнейшего анализа и, в терминологии синер-

Электронная Научная СельскоХозяй твенная Библиотека