海量空间数据集的多分辨率近似（MRA ）
【摘 要】 卫星和飞机上的自动传感仪器能够收集大空间区域空间场的大量高分辨率观测数据。如果可以有效地利用这些数据集，它们可以为各种问题提供新的见解。然而，传统的空间统计技术（如克里金法）在计算上对于大数据集不可行。我们提出了在空间不规则位置观测到的高斯过程的多分辨率近似 (M-RA)。 M-RA 过程被指定为多个空间分辨率级别的基函数的线性组合，它可以捕获从非常精细到非常大尺度的空间结构。自动选择基函数来近似给定的协方差函数，该协方差函数可以是非平稳的。所有涉及 M-RA 的计算，包括参数推断和预测，对于海量数据集都是高度可扩展的。至关重要的是，推断算法也可以并行化，以充分利用大型分布式内存计算环境。在使用模拟数据和大型卫星数据集进行比较时，M-RA 优于相关的最新技术
【原 文】 Katzfuss, M. (2017) ‘A Multi-Resolution Approximation for Massive Spatial Datasets’, Journal of the American Statistical Association, 112(517), pp. ...