library(gstat) 1 示例数据 本篇主要对武汉市主城区范围的空气质量监测点数据进行插值。 加载空间矢量对象: library(sf) library(tidyverse) library(readxl) load("G:/RStudies/空间插值/wh.rdata") load("G:/RStudies/空间插值/stations.rdata") ggplot() + geom_sf(data = wh) + geom_sf(data = ...
Linux命令gstat是用于显示系统统计信息的命令。它提供了有关系统中各种资源的详细信息,包括CPU使用率、内存使用情况、磁盘IO等。 使用gstat命令可以查看各个核心的CPU使用率以及每个CPU核心的运行状态。它可以帮助我们了解系统的负载情况和CPU的使用情况,从而优化系统的性能。 此外,gstat命令还可以显示内存使用情况,在报告中...
商标名称 GSTAT 古斯塔特 国际分类 第12类-运输工具 商标状态 商标其他情形 申请/注册号 69652544 申请日期 2023-02-17 申请人名称(中文) 侯斯特 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 山东省鱼台县唐马镇后付村142号 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审公告日期 - 注册公告期号 - 注册公告日期 - 专...
协同克里金(Cokriging)假设多种属性值相互之间存在相关性,因此可以同时对多个属性变量进行插值。协同克里金使用的函数是gstat工具包的同名函数: gstat(g, id, formula, locations, data, model = NULL, beta, nmax = Inf, nmin = 0, omax = 0, maxdist = Inf, force = FALSE, dummy = FALSE, set, fil...
简单克里金则是泛克里金的简化版本，其表达式的截距和系数已知，通过krige函数中的beta参数指定。例如，通过线性回归处理泛克里金插值结果来确定系数，再进行可视化。无论是泛克里金还是简单克里金，其插值步骤与普通克里金类似，但后者在已知截距情况下转化为简单克里金。通过比较不同方法的插值结果，可以...
gstatuser’smanual 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 02004006008001000120014001600 s e m i v a r i a n c e distance 57 299 419 457 547 533574 564 589 543 500 477 452 457 415 ln_zinc 0.0536187Nug(0)+0.581735Sph(892.729) EdzerJ.Pebesma ...
scikit-gstat的用户指南文档旨在为用户提供该Python模块功能的使用指南,以及对地理统计学概念的基础性介绍。主要的用例是将这种描述交给学习地理统计学并需要使用scikit-gstat的学生但在介绍变异函数之前,必须先回答一个更普遍的问题,即地质统计学究竟是什么。
代码: http://home.cc.umanitoba.ca/~alvare/tools/gstat.py示例:python /data/BPKit/bpkit/protein/gstat.py $(sequence).txt -ss $(二硫键数) >> 2-gstat.txt 三、理论见另一篇博文参考资料http://home.cc.umanitoba.ca/~alvare/ dali
用法:需要 gstat.exe(免费软件)才能运行( www.gstat.org )。 % 反距离: % 输入: % x :: x 中的样本位置% y :: y 中的样本位置% z :: 样本数据% res :: 插值网格的分辨率% radius :: 插值的最大搜索半径% 方法 = 'invdist' % uselog :: 1 如果 z 值应该对数转换,0 如果不是% name :...
gstat工具包进行反距离权重插值的函数为idw: idw(formula, locations, data, newdata, nmax = Inf, nmin = 0, omax = 0, maxdist = Inf, block = numeric(0), na.action = na.pass, idp = 2.0, debug.level = 1) 主要的参数有: formula:插值表达式,一般为var ~ 1; ...