《表2 参数敏感性测试：基于众数法聚类的多点地质统计学方法》

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《基于众数法聚类的多点地质统计学方法》

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使用训练图像图4(a），对样式大小和多重网格参数进行参数敏感性分析。测试使用的模板为9×9、15×15、21×21、27×27，降维模板大小取1/9分别为3×3、5×5、7×7、9×9。表2为测试结果，研究表明：一重网格下随着样式增大河道百分比一直减少，河道形态特征逐渐接近训练图像。二重、三重网格下样式大小从P=9×9增加到P=15×15时河道百分比减少明显，河道形态变好，但是后续样式大小从P=15×15增加到P=27×27时，河道百分比及河道形态等特征变化不明显。以相邻河道距离为例，从训练图像图4(a）中可以看出，相邻河道之间的距离约为25～50网格。一重网格下9×9、15×15、21×21模板和二重、三重网格下9×9模板提取出的数据样式无法同时包含2条相邻河道，所以不足以刻画出训练图像中相邻河道距离这一特征，所以用这些模板模拟出的结果和训练图像相差较大。随着样式大小增大，或者增加多重网格重数，模拟结果中相邻河道之间的距离逐渐接近训练图像中相邻河道之间的距离，直到相等为止，并不会一直增大。因此可以得出结论：模板太小，提取出样式不足以反映训练图像中的河道结构及分布特征，模拟的结果失真严重；模板增大，数据样式足以捕获训练图像中的结构特征（河道宽度，相邻河道间距等），模拟结果越接近训练图像。当数据样式到已经能够完全包含训练图像的结构特征，到达最小合适样式，再增大数据样式对模拟结果影响不大。对比表中不同网格重数下P=15×15的3个模拟结果，使用相同的模板，三重网格模拟效果最优和训练图像比较接近。使用多重网格则可以扩大样式捕获结构信息的范围，避免定义过大的数据模板。