有时候我们采集到的数据都是以离散的点的形式存在的,只有在采样点上才有具体的值,在其他区域都没有值数据。此时就需要插值分析,将采样点的数值根据一定的算法,推算出其他未采样区域的数值。 插值分析的假定条件是空间上分布的现象是具有空间相关性的,也就是说距离近的要去趋向于具有相似的属性特征。 插值分析有多...
关于累计时间:由于原始数据是12个月x24小时的数据,通过插值分析,我们求出的结果每个相元为1天x2分钟的时间分辨率,因此一个相元就表示这一年中独立的两分钟,我们只需要将所有相元值乘以2即可得到全年的分钟数,即为518400分钟,通过上图中的统计数据可以看到最后结果也确实是这么多。 【END】 (5)如下图,导出属性...
1、空间数据的插值分析-以克里金插值法为例浙江大学环资学院遥感所2014级硕士胡碧峰空间插值空间插值 空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面,它包括内插内插和外推外推两种算法。前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据,后者则是通过已知区域的数据,求未知区域的数据。主要的内插方法...
3、使用线性回归: >zn.lm <- lm(log(zinc) ~ sqrt(dist), meuse)>meuse.grid$pred <- predict(zn.lm, meuse.grid)>meuse.grid$se.fit <- predict(zn.lm, meuse.grid, se.fit=TRUE)$se.fit > spplot(meuse.lm) 方式一、采用krige函数 >meuse.lm <- krige(log(zinc) ~ sqrt(dist), meuse, ...
内容包括空间数据计量分析、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升降尺度技术、模拟偏差订正技术以及数据可视化和知识图谱等方面。通过全面的设计,不仅会掌握大尺度空间数据分析和预测的关键技术,还能运用AI模型应对复杂的不确定性分析,提升科研成果的质量...
为了完成这些分析,我们常常需要用到一种强大的工具——克里金插值法。 简单来说,克里金插值法是一种用于空间数据插值的统计方法。它可以根据已知数据点来预测未知位置的数值。想象一下,你手上有一张地图,上面标注了几个城市的温度。使用克里金插值法,你就可以根据这些已知的温度数据,来推测地图上其他区域的温度。
常见的空间插值技术包括反距离加权插值、克里金插值、贝叶斯插值等。本文将介绍常用的空间插值技术及其在地理空间数据分析中的应用。 1.反距离加权插值 反距离加权插值是一种简单且易于理解的插值方法。其基本思想是对未知点的值进行预测时,根据该点到已知点的距离进行加权计算。距离较近的已知点将得到更高的权重,距离...
通过分割空间为连续的三角形,可生成连续的等高线图等。 4. 其他插值方法 除了上述常用的插值方法外,还有较多的其他插值方法可供选择。例如径向基函数插值(RBF)、样条插值(Spline)等。选择合适的插值方法需要根据具体的数据特征和分析目标进行。 三、空间插值技术的使用教程 以下是空间插值技术的使用教程,以反距离加权...
空间数据的插值分析- 以克里金插值法为例 浙江大学环资学院遥感所2014级硕士胡碧峰 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 49 p. 甲骨文与青铜器北师大 70 p. 甲状腺指南中的中国证据培训 37 p. 甲型H1N1流感讲座 16 p. 用智能工具处理信息广东 23 p. 用数对表示具体情景中的位置五上 87 p. 用友...
2.空间插值方法 本文将对反距离加权插值法、双线性多项式插值法、趋势面插值法以及克里格插值法 等四种主要的空间数据插值方法进行分析与比较。 2.1反距离加权插值法 反距离加权插值法(inversedistance-weightedinterpolation)是GIS中最常用的数据内 插方法之一,它认为某未知采样点的数据值与其周围一定范围内的已知采样点的...