二阶段熵值法的完整R语言代码

二阶段熵值法是一种常用的多指标空间分析方法，用于确定每个区域的综合评价等级。以下是使用R语言实现二阶段熵值法的一个简化示例，这个过程通常分为计算熵、归一化、组合权重和加权求和四个步骤：

# 导入必要的包
library(sp)
library(raster)

# 假设df为数据框，包含各指标数据；rasters为 raster 类型的数据集合
df <- data.frame(indicator1 = c(10, 20, 30), indicator2 = c(40, 50, 60))
rasters <- stack("path/to/raster1", "path/to/raster2") # 替换为实际路径

# 计算熵值函数
entropy <- function(x) {
  -x * log(x, base=2)
}

# 算法步骤
# 第一步：计算单个指标的熵值
entropies <- sapply(df, entropy)

# 第二步：归一化
norms <- df / apply(df, 2, sum)

# 第三步：权重设定（这里假设权重已经存在weight变量）
weights <- c(weight1, weight2) # weight1和weight2对应df中的列

# 第四步：加权求和得到综合熵值
final_entropy <- norms %*% weights

# 第五步：排序并确定等级
ranked_areas <- order(final_entropy[rownames(df)])

# 输出结果
ranked_areas

注意：这只是一个基础示例，实际应用中可能需要处理缺失值、异常值，以及对栅格数据进行空间聚合等问题。此外，权重的设定通常是基于专家知识或者通过其他方法如主成分分析等。