克里格插值法(Kriging)是一种高级的地统计插值技术,它基于统计模型,在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计,并充分考虑空间数据的自
克里格插值法(Kriging Method)又称为空间局部插值法,是以上述变异函数理论及其结构分析为基础,在有限区域内对区域化变量进行线性无偏最优估计(Best Linear Unbiased Prediction,BLUP)的一种方法,在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(Spatial BLUP)。其中,上述“线性”是指克里格插值法对未知点属性数值的估...
克里格插值法(KrigingInterpolation)是一种强有力的空间插值工具;已经成为解决这一问题的常见选择之一。克里格插值法是一种基于空间数据得最佳线性无偏估计(BLUE,BestLinearUnbiasedEstimator)方法它通过利用空间数据的统计特性,如自相关性,来推断未知地点的值。在沉降点插值的实际应用中,这一方法通过考虑各沉降点之间的空间...
剪裁后,即可得到沙洋县土壤有机质含量残差的普通克里格插值完整结果图层。 2.8 土壤有机质含量回归克里格求解 在ArcMap软件中,利用“系统工具箱”→“Spatial Analyst Tools”→“地图代数”→“栅格计算器”模块,将上述残差克里格插值结果图层与前述模型三所对应回归方程计算结果图层相加,从而得到利用回归克里格插值方法计...
克里格插值法是根据无偏估计和方差最小的要求来确定上式中的系数 。 1.构造半变异系数:设和 的距离问为 。设 个样点中 对样点的距离为 ,以他们的含量差 构造的半变异函数为: 2.拟合得出变异系数:将 个样点的含量带入公式,使用直线函数进行拟合 3.构造矩阵和向量:求出任意两个已知点的半变异函数值,构造矩...
克里格插值法目录引言克里格插值法基本原理数据准备与预处理克里格插值法实现过程克里格插值法应用案例克里格插值法优缺点及改进方向引言010102克里格插值法是一种基于地质统计学原理的空间插值方法,通过对已知样本点的空间分布、属性特征及其之间的相关关系进行分析,预测未知点的属性值。该方法以变差函数为工具,在有限区域内对...
ArcGIS中普通克里格插值包括4部分功能:创建预测图(Prediction Map)、创建分位数图(Quantile Map)、创建概率图(Probability Map)、创建标准误差预测图(Prediction Standard Error Map)。 1. 创建预测图(Prediction Map) 其在ArcGIS 中的实现过程与普通克里格的方法雷同,具体步骤为: ...
克里格插值法的主要思想是,根据各个采样点之间的空间位置关系计算权重系数,再以这些权重为基础来对目标点的数值进行预测。克里格插值法的实现过程主要包括:确定插值模型类型、计算空间距离与方向、计算各采样点的权重、预测目标点的数值等几个步骤。 克里格插值法有很多优点。首先,它不需要对大量数据进行修改和处理,直接通...
(Kriging)于1951年提出的一种插值方法发展:克里格插值法在矿业、地质、气象等领域得到了广泛应用特点:克里格插值法具有较高的精度和稳定性,能够处理复杂的数据分布应用:克里格插值法在GIS(地理信息系统)、遥感等领域也得到了广泛应用克里格插值的基本原理和特点基本原理:克里格插值是一种基于已知数据点的插值方法,通过最...