3月7日下午四点半，“珞珈资源环境讲坛”第二十八讲在资环学院220学术报告厅举办，学院陈玉敏教授以“空间统计服务研究与应用”为题，为大家带来了一场精彩的讲座，跟大家分享了有关空间统计服务的研究知识。

空间统计分析是空间数据分析的重要组成内容，在很多学科领域有着广泛的应用。当前，各种空间统计软件提供了丰富的空间统计功能，但是对用户的要求较高。因此，建立空间统计网络服务体系，向用户提供便捷的空间统计网络服务，有利于空间数据的分析应用。在此背景下，陈玉敏老师从空间统计服务分类方法、基于空间滤值的PM2.5浓度建模和基于遥感影像的空间滤值算法研究三个方面为我们介绍了空间统计服务研究与应用的重要性。

首先，陈玉敏老师介绍了空间统计服务分类方法的研究，指出了目前空间统计服务分类存在服务数量多、数据来源多和分类角度多的难点。针对这种情况，提出了形式概念分析（FCA）。FCA即借助数学方法，通过对空间统计分析服务及其属性之间关系的分析，形成概念格，并最终归纳出合理的空间统计分析服务分类系统，该分类体系有利于空间统计服务的进一步开发与使用推广。

紧接着，陈玉敏老师就基于空间滤值方法的线性回归做了讲解。其中重要的就是特征函数空间滤值方法，这种算法是将模型中的变量分解成空间影响和非空间影响两部分，将空间影响部分提取出来，滤去变量的空间影响部分就可以采用常用的回归方法进行分析。特征函数空间滤值算法主要包括建立空间邻接矩阵并中心化、计算中心化空间邻接矩阵的特征值和特征向量、前向选择法提取适合的特征向量等几个步骤。它能够有效地处理回归分析中的空间自相关问题，建立准确的回归模型。

最后，陈玉敏老师从空间滤值算法在地面PM2.5浓度建模的应用和遥感影像的空间滤值算法分析及应用两个方面详细介绍了空间滤值算法在实际中的重要应用意义。其中遥感影像的空间滤值算法应用包括了数据分块（技术难点：遥感影像数据量大，必须进行分块处理）、实验数据、三种模型对比等几个方面。

在讲座的最后，陈玉敏老师就现有的研究基础对该项目课题提出了进一步的计划：结合实时的遥感数据，进行实时大范围的PM2.5浓度预测，利用并行化处理技术提高计算效率；研究栅格影响空间滤值回归分析的并行化策略，提高计算效率；研究栅格影像空间滤值回归在其他场景的应用，如土地利用分类、缺失遥感影像数据插值等。讲座结束后，台下同学就讲座过程中的疑惑，与陈玉敏老师进行了提问和交流。

（文本：魏钰 供图：金宇宏）