[发明专利]一种随机分布型地理要素的多目标协同抽样方案设计方法

权利要求书

1.一种随机分布型地理要素的多目标协同抽样方案设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，选择多个具有随机分布特征的地理要素作为抽样指标，获取指标的预采样样点数据，将抽样区域进行格网划分，形成的网格单元作为抽样单元，抽样区域内的抽样单元集合作为抽样框；

步骤2，利用普通克里金法探索预采样数据的空间变异结构，拟合生成各个指标的理论半变异函数，根据理论半变异函数和步骤1中的预采样样点数据，采用高斯序贯随机模拟方法得到各个指标的空间分布总体；

步骤3，根据指标的精度要求和先验方差计算最小协同样本量，并设置协同微粒群算法参数；

步骤4，利用协同微粒群算法对现有预采样样点方案进行优化，得到多指标协同抽样方案，所述现有预采样样点方案即步骤1所述的获取指标的预采样样点数据。

2.根据权利要求1所述的一种随机分布型地理要素的多目标协同抽样方案设计方法，其特征在于，所述的步骤3中，计算最小协同样本量的步骤如下：定义抽样样本空间A，抽样单元数为N，抽样指标数量为V，设指标i存在一个最优的抽样设计，其精度要求是p_i，对应的样本容量为n_i；

步骤3.1，设定指标1的精度要求p₁、总体均值μ₁、指标1抽样均值以及标准差s₁，采用传统随机抽样方法中的最小样本量计算公式确定指标1的最小样本容量为n₁，形成的抽样样本为ξ₁；

其中，n1=p12s12(x1n‾-μ1)2]]>式一；

步骤3.2，依据指标2的抽样精度要求检验样本ξ₁，剔除不符合指标2抽样设计要求的样点后，形成一组新的样本

步骤3.3，依据指标2的精度要求，推算出样本所能代表的最大子样本空间A₂及其剩余样本空间

步骤3.4，在剩余样本空间中依据指标2的抽样设计要求采用随机抽样方法确定容量为n₂的一个样本ξ₂，则容量为n₁+n₂的样本ξ₁∪ξ₂是同时满足指标1和指标2抽样设计的一组最小样本；

步骤3.5，重复执行步骤3.1至步骤3.4，重复执行次数为v-1次，其中，N₀＝n₁+n₂+…+n_v，且ξ₁，ξ₂，Λ，ξ_v相互独立，则N₀就是满足多指标协同抽样设计的最小样本容量。