空间异质性（SH），被称为地理学第二定律，一直是广泛研究的课题。分析 SH 的一种常见方法是比较层间和层内的方差，以评估自变量对因变量的影响。这种方法称为空间分层异质性 (SSH) 分析，通常使用地理检测器模型来执行。随着时间的推移，出现了几种地理探测器的优化版本，重点关注离散化单变量或双变量。然而，离散三个或多个变量的方法仍然局限于交互检测器，空间尺度效应的研究主要集中在单因素上。为了克服这些限制，开发了最佳的多元分层地理探测器（OMGD）模型。该模型包括两个附加模块：因子离散优化和尺度检测器。微调因子离散化涉及使用五种单变量和五种基于聚类的分层方法，根据 GeoDetector q 统计自动探索单因子或多因子组合的最佳离散化方案。然后，尺度检测器可以迭代各种空间尺度，以确定 SSH 分析的最佳空间尺度。此外，所开发的OMGD模型已经通过多个案例数据集进行了测试，以验证其适用性和鲁棒性。研究结果表明，OMGD模型能够有效提取单因素和多因素组合的主要属性，为地理现象提供更好的解释。它还可以自动确定SSH分析的最佳空间尺度，从而增强地理探测器进行SSH分析的整体能力。
相关代码：
https://github.com/gisgyf/OMGD
