在GIS中，如何结合Voronoi图与熵值进行离群值检测？并请解释其背后的理论原理及实践意义。

在地理信息系统(GIS)中进行离群值检测时，结合Voronoi图与熵值的方法不仅可以帮助我们识别数据集中的异常点，而且可以深入理解这些离群值的理论基础和实践价值。Voronoi图是一种空间划分方法，能够将平面划分成由相邻离散点控制的区域，每个区域代表了一个离散点的领域。这种图在处理具有不同密度和分布的数据时尤其有效，因此，在空间数据分析中经常被用来识别局部异常点，即离群值。

参考资源链接：[地理信息系统中的离群值检测：Voronoi图与熵的应用](https://wenku.csdn.net/doc/eojy6h4mux?spm=1055.2569.3001.10343)

在具体操作中，首先需要构建Voronoi图，然后计算每个Voronoi多边形的熵值，以评估其内部的空间异质性。熵值越高，表示该区域内的数据越分散，即可能存在离群值。从理论上讲，熵是度量系统无序度的指标，它能够反映数据分布的不确定性，因此在GIS中用熵值来评价区域内的空间变化情况是合理的。

实践中，离群值的检测对于数据清洗和质量保证至关重要。例如，通过识别离群值，我们可以过滤掉不准确的数据点，确保后续分析的准确性和可靠性。此外，离群值可能代表异常事件或特殊情况，如环境监测中的污染物扩散异常、交通规划中的异常流量聚集等，因此，离群值的分析能够为这些领域提供决策支持。

为了深入理解和掌握这一技术，推荐参考《地理信息系统中的离群值检测：Voronoi图与熵的应用》一书。该书不仅详细介绍了如何使用Voronoi图进行离群值的识别，还深入探讨了熵在空间数据分析中的应用，提供了从理论到实践的全面指导。通过阅读这本书，读者可以了解GIS中离群值检测的深刻含义，并学习如何将这些方法应用到实际的地理空间数据分析中。

参考资源链接：[地理信息系统中的离群值检测：Voronoi图与熵的应用](https://wenku.csdn.net/doc/eojy6h4mux?spm=1055.2569.3001.10343)