from pykrige.ok import OrdinaryKriging OK = OrdinaryKriging(lons, lats, data, variogram_model='gaussian',nlags=6) z1, ss1 = OK.execute('grid', grid_lon, grid_lat) 注意: 我们使用OrdinaryKriging方法进行插值计算,此外,还有UniversalKriging、RegressionKriging插值方法 variogram_model='gaussian',我们...
Kriging),权重λi取决于已知点的拟合模型、距预测位置的距离和预测点周围的已知点间的空间关系。 利用克里格方法进行预测,必须完成以下两个任务:(1)揭示相关性规则。(2)进行预测。要完成这两项任务,克里格插值方法通过以下两个步骤完成:(1)生成变异函数和协方差函数,用于估算单元值间的统计相关(也叫空间自相关),而...
我们可以使用pykrige库中的Kriging类来实现Kriging插值: frompykrige.okimportOrdinaryKriging# 创建Kriging对象krige=OrdinaryKriging(x,y,z,variogram_model='linear')# 定义插值网格x_grid,y_grid=np.meshgrid(np.linspace(0,6,100),np.linspace(0,6,100))# 计算插值结果z_grid=krige.execute('grid',x_grid,...
kriging插值 其他(colorbar/contour/刻度标签...) 绘图 总结 绘图用cartopy,插值用scipy/pykrige,掩膜用shp2clip。 站点插值绘图与利用tiff绘图稍有不同,主要就区别在插值这块,tiff绘图是直接读取tiif边界坐标,插值成xsize/ysize个点位。 常用shp需要收集,如中国城市、全国国家矢量数据......
克里金(Kriging)插值简介克里金法是一种在特定随机过程如固有平稳过程中，利用协方差函数进行空间建模和预测的最优线性无偏估计方法。它在地统计学中被称为空间最优无偏估计器。使用Python进行克里金插值计算时，我们只需调用pykrige包，无需自定义复杂函数。插值网格制作时，需获取地图的经纬度范围，使用geo...
python kriging插值 在Python中,插值是一种通过已知数据点估算未知数据点的方法,插值函数库主要用于数值计算和数据分析,在本文中,我们将介绍几个常用的Python插值函数库,并给出详细的技术教学。 (图片来源网络,侵删) 1、SciPy库 SciPy是一个用于数学、科学和工程领域的开源软件库,它包含了许多高级的数值计算功能,...
Python-pykrige库克里金插值应用 克里金(Kriging)插值结果可视化绘制 克里金(Kriging)插值简介 克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学...
克里金法(Kriging) 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法。在特定的随机过程,例如固有平稳过程中,克里金法能够给出最优线性无偏估计(Best Linear Unbiased Prediction, BLUP),因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)。
在地理信息系统(GIS)和地质领域中,站点克里金插值(Kriging)是一种常用的空间插值方法。它利用观测点上的数据,通过对空间自相关性的建模,估计未观测位置上的数值。Python提供了一些库和工具,使得实施站点克里金插值变得简单和高效。本文将介绍Python中的站点克里金插值方法,并提供一个简单的代码示例。