1.一种基于空间连续性约束的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）针对目标研究区域及待分析地理现象，选取至少两个用于描述地理响应特征的指标变量与一个以上解释因子，通过构建动态掩膜对所述指标变量与解释因子进行空值剔除，得到无空值的地理数据集；

（2）随机生成包含N个个体的初始种群，每个个体以一组超平面参数进行编码，基于每组超平面参数构造出多个超平面，依据所述超平面对应的空间分割逻辑，将目标研究区域内的每个地理单元划分至对应的地层中，每个个体对应一套独立的候选分层方案；

（3）针对每一种候选分层方案，分别计算各指标变量在该分层方案下的地理探测器q值，结合邻接同质性指数和块状形态指数，构建多目标优化函数，对当前种群中的个体进行非支配排序和拥挤度计算，并基于二元锦标赛筛选出父代个体，形成父代种群；

（4）针对选出的父代个体，进行动态模拟二进制交叉，根据父代个体间目标函数差异，自适应调整模拟二进制交叉的交叉范围，生成初步子代个体；对初步子代个体对应的超平面参数向量分段执行多项式扰动，以产生子代个体，构成子代种群；

（5）将父代种群与子代种群合并，形成新的复合种群；基于二元锦标赛从复合种群中筛选出新一代父代个体；引入模拟退火局部搜索，选取非支配排序中前K个精英个体执行相应邻域扰动，并采用全局最优解保留机制；

（6）重复步骤（3）至步骤（5）过程，当迭代次数达到预设的最大迭代次数时，终止进化，并从最终代的非支配排序的结果中输出最优的区域分层结果；

（7）采用自适应窗口模型对迭代输出的区域分层结果进行空间平滑处理，消除离散地理单元；

步骤（3）所述的地理探测器q统计量值计算公式如下：；式中， 表示基于第i个个体的超平面参数开展类别划分计算所得的地理探测器q值，取值范围为[0,1]， 越接近1，表示该分类对区域内的地理现象的解释力越强；

计算各分层方案下的空间连续性指标：

对栅格相邻的单元进行比较，如果相邻的两个像元属于同一类别则即为同质，否则记为异质，邻接同质性指数AH定义为：；AH的取值范围为[0,1]，AH越接近1，表示大多数相邻像元属于同一类别，即空间连续性强，AH月接近0，表示相邻像元差异较大，即空间破碎；

基于块体的边界复杂性、面积大小与形状紧凑性判断同类像元能否形成较大、规则的连续块体，采用块状形态指数BI进行衡量，计算公式如下：；式中，P表示块体的周长，A表示块体的面积。

2.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（1）所述的动态掩膜定义为：；式中，i，j分别代表行列号，将行列数定义为 ，构造掩码数组 。

3.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（2）所述的每个个体的超平面参数定义为：；式中，j为第j个超平面， 为第i个解释因子对应的超平面参数，b为常数项；

对第i个像素点，其在第j个超平面的判别函数为：；式中， 表示第i个地理单元上第n个解释因子的值；

分类规则为：

；式中， 为第i个像素点在第j个超平面所属的类别，计算第i个像素在所有超平面中的类别，最终得到 的类别标签，h为超平面数量。

4.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（3）所述的目标函数设计为：；式中， 表示第n个y因子的聚类目标值， 表示邻接同质性指数， 表示块状形态指数， 表示多目标优化函数值，用于综合反映候选分层方案在地理解释力与空间连续性两方面的整体性能。

5.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（3）所述的非支配排序包括：对初始种群中的任意两个个体进行基于n个地理指标进行比较：；式中， 表示个体a在第i个地理指标上的目标向量， 表示个体b在第i个地理指标上的目标向量；若满足对于任一个地理指标， 均大于等于 称a支配b；若对于某些目标i，存在 ，而同时又存在其他目标满足，则说明二者在不同目标上各有优势，无法建立支配关系，判定个体a与个体b之间为非支配关系；通过对种群中任意两两个体执行上述支配判定过程，得到整体种群的支配矩阵；系统依据该支配矩阵对所有个体进行分层，形成不同的非支配前沿层级结构；

所述拥挤度计算包括：

在按层级选取预设数量的优势个体过程中，若某一层级的个体总数超过该层级计划选取的优势个体配额，则对该层级内所有个体的拥挤度进行量化计算：；式中， 为第j个个体的拥挤度，m为初

始种群个体总数， 表示第x个个体在第i个地理指标上的地理探测器q值。

6.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（3）所述的非支配排序和拥挤度计算之后，还包括利用二元锦标赛对子代个体进行筛选：；式中，a.rank为a个体的非支配排序等级，b.rank为b个体的非支配排序等级， 为a个体的拥挤度， 为b个体的拥挤度排序；

为对比函数表示：若个体a的非支配排序等级更优，则直接保留个体a；若个体a与个体b归属于同一非支配排序层级，则以拥挤度作为二次判定依据，优先选择拥挤度数值更小的个体进入后续种群，通过两两竞争逻辑逐步筛选出兼具优排序与低拥挤度的子代个体。

7.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（4）所述的交叉变异计算步骤如下：对多个目标函数进行聚合构建父代个体评价指标，地理解释力指标Q为：；式中， 表示第1个y因子的聚类目标值， 表示第2个y因子的聚类目标值， 表示第3个y因子的聚类目标值；

空间连续性指标S聚合为：

；式中， 表示邻接同质性指数， 为邻接同质性指数的权重； 表示块状形态指数， 为邻接同质性指数的权重；

综合评价指标W为：

；式中，Q表示地理解释力指标， 为地理解释力指标的权重；S为空间连续性指标， 为空间连续性指标的权重；

则父代个体间的多目标差异为：

；式中， 表示父代个体i所对应的分层方案的综合评价指标， 表示父代个体j所对应的分层方案的综合评价指标， 表示两个个体的综合适应度差异；D值越大，表示两者在多目标整体表现上差距越大；D值越小，表示两个性能相似，可用于局部细化；

根据差异度 自适应调整交叉范围控制参数 ，差异度越大， 增大，交叉范围越广；

差异度越小， 较小，交叉范围越窄；对两个父代染色体进行动态模拟二进制交叉，生成子代如下：；式中， 和 分别为两个父代个体的参数向量， 和为交叉后的两子代个体；

在模拟二进制交叉之后，进行多项式变异，定义变动量如下：；式中， 为变异分布指数，当 较大时，变异越小；当 较小时，变异越大；u为（0，1）的随机数；

根据变动量更新个体：

；式中，为经过动态模拟二进制交叉后的子代个体， 表示单个参数的变动量，U和L分别为个体的上界和下界，由输入的数据决定， 表示变动量更新后的个体；

对更新后的个体进行边界处理：

；式中， 表示变动量更新后的个体，U为个体的上界，L为个体的下界， 表示进行边界处理后的子代个体，取值范围为[L,U]。

8.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（5）所述的模拟退火局部搜索包括：选取部分精英个体，对其参数进行高斯扰动，把每个参数约束在预设的合理区间内，通过非支配关系判断机制，对比扰动后个体与原始个体性能差异；利用二元竞标赛规则初步进行筛选；对于筛选中被淘汰的个体以概率接受，概率P计算如下：；式中， 为扰动个体的拥挤度， 为未扰动个体的拥挤度，T为退火温度，T越大，接受劣解的概率越大；T越小，接受劣解的概率越小，温度冷却计算公式为：；式中， 表示第k次迭代时的退火温度， 表示第k+1次迭代时的退火温度，表示控制冷却速度的超参数。

9.根据权利要求1所述的多目标耦合地理分层方法，其特征在于，步骤（7）所述的自适应窗口模型包括：窗口大小决策：计算待处理地理单元的局部异质性指数HI，其计算公式为：；式中，为窗口内所有有效值的标准差， 为窗口内所有有效值的平均值，为极小的数；

定义自适应窗口大小决策函数：

；式中，为经验阈值， 为局部异质性

指数，当 时为低异质性区域，采用大窗口；当 时为高异质性区域，采用小窗口；

自适应滤波：基于所确定的窗口大小，以当前地理单元为中心开取相应窗口，统计该窗口内所有有效地理单元的属性值，并将该属性值的众数赋予当前地理单元，以完成滤波平滑。