我们可以使用 Sklearn 的 KNN 实现来模拟 IDW。下面给出了执行此操作的代码。 “样本”数据帧包含单个时间戳的车站空气质量数据。我们将经纬度作为解释变量,将 PM2.5 作为需要插值的变量。我们应该使用“kd_tree”作为算法,并将“n_neighbors”设置为站数,在本例中为 8。我们还应该将“权重”设置为执行 IDW 的...
答:(1)IDW 的原理倒数加权距离插值法是一种常用而简单的空间插值方法,它是基于两个物体相似性随他们见的距离增大而减少的基本假设。它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本赋予的权重越大。此种方法简单易行,直观并且效率高,在已知点分布
克里金(Krigin..空间插值问题,就是在已知空间上若干离散点 的某一属性(如气温,海拔)的观测值 的条件下,估计空间上任意一点 的属性值的问题。直观来讲,根据地理学第一定律,