Vi föreslår en probabilistisk modell för att förfina grovkorniga rumsliga data genom att använda extra rumsliga datamängder. Befintliga metoder kräver att de rumsliga granulariteterna hos hjälpdatamängderna är desamma som den önskade granulariteten hos måldata. Den föreslagna modellen kan effektivt använda hjälpdatamängder med olika granulariteter genom att hierarkiskt införliva Gaussiska processer. Med den föreslagna modellen, en distribution för varje hjälpdata som på det kontinuerliga utrymmet modelleras med hjälp av en Gaussian process, där representationen av osäkerheten tar hänsyn till nivåerna av granularitet. De finkorniga måldata modelleras av en annan Gaussian process som beaktar både den rumsliga korrelationen och de kompletterande datamängderna med deras osäkerhet. Vi integrerar Gaussian processen med en rumslig aggregeringsprocess som omvandlar finkorniga måldata till grovkorniga måldata, genom vilken vi kan härleda den finkorniga mål Gaussian processen från grovkorniga data. Vår modell är utformad så att slutsatsen av modellparametrar baserade på den exakta marginella sannolikheten är möjlig, där variablerna för finkorniga mål och hjälpdata är analytiskt integrerade. Våra experiment på verkliga rumsliga datauppsättningar visar hur effektiv den föreslagna modellen är.
En Gaussisk processbaserad modell föreslogs nyligen för raffinering av grovkorniga areal data genom att använda hjälpdata uppsättningar med olika granulariteter REF.
Refining Coarse-grained Spatial Data using Auxiliary Spatial Data Sets with Various Granularities
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}