RITAS 算法：一种建设性产量监测数据处理算法

产量监测数据集已知含有高比例不可靠记录。现有工具主要局限于基于启发式或经验驱动的统计规则进行极值识别与剔除的观测清洗流程。我们提出一种建设性算法，用于处理有据可查的产量监测数据伪影，而无需删除数据。该四步矩形创建、相交分配与镶嵌、分摊及平滑（RITAS）算法将样本观测建模为重叠、形状不等、大小不规则、按时间排序的面状空间单元，以更好地复现破坏性采样过程的性质。位置数据用于创建矩形面状空间单元。按时间排序的相交区域镶嵌与收获质量分摊生成规则形状与大小的多边形，划分整个收获区域。最后，通过高斯过程平滑为地图使用者提供空间趋势可视化。中间步骤及算法输出在位于美国鱼类与野生动物管理局 Neal Smith 国家野生动物保护区的农业研究站点所采集的五年玉米与大豆籽粒产量图中予以展示。