克里金(Kriging)插值结果可视化绘制 这里都是常用的方法了,我们直接给出代码,大家不懂的可以查看之前的文章哈。 #转换成网格 xgrid, ygrid = np.meshgrid(grid_lon, grid_lat) #将插值网格数据整理 df_grid =pd.DataFrame(dict(long=xgrid.flatten(),lat=ygrid.flatten())) #添加插值结果 df_grid["Krig_g...
我们计算每个点之间的距离并生成协方差矩阵。 fromscipy.spatial.distanceimportpdist,squareformdefkriging(x,y,values,target_points):"""使用克里金插值进行插值"""# 计算距离矩阵dists=squareform(pdist(np.vstack((x,y)).T))# 计算协方差矩阵cov=np.exp(-dists)# 指数衰减的协方差函数inv_cov=np.linalg....
在普通克里金的假设下,属性值在各个空间位置的数学期望都是同一个常数,而与空间位置和其他属性无关。泛克里金(Universal Kriging)则允许属性的数学期望与空间位置或其他属性相关,如在实际中对空气污染浓度进行插值时不仅要考虑已知监测点的浓度,还可以考虑海拔、人口密度等因素的影响。 除了其他要素外,属性值还可能具有...
除了Rbf类之外,还可以使用scipy.interpolate.KNeighborsRegressor类来实现基于最近邻的插值方法。与克里金插值算法相比,基于最近邻的插值方法更加简单,但可能在某些情况下不如克里金插值算法准确。KNeighborsRegressor类的使用方法与Rbf类类似,可以参考官方文档了解更多细节。需要注意的是,克里金插值算法需要已知数据点之间存在...
一、克里金插值法介绍 克里金算法提供的半变异函数模型有高斯、线形、球形、阻尼正弦和指数模型等,在对气象要素场插值时球形模拟比较好。既考虑了储层参数的随机性,有考虑了储层参数的相关性,在满足插值方差最小的条件下,给出最佳线性无偏插值,同时还给出了插值方差。
我们需要对这个数据表进行克里金插值,以得到一个规则网格上的插值结果,以下是实现这一目标的步骤: 1、导入所需库: import pandas as pd import numpy as np from pykrige.ok import OrdinaryKriging import matplotlib.pyplot as plt 2、准备数据: data = {'经度': [116.3, 116.4, 116.5, 116.6], ...
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...
然后，KrigingAlgorithm的getMetamodel方法返回一个对数据进行插值的函数。
克里金插值简要介绍 克里金(kriging)插值是在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法(用于估计在空间上有相关性的值,比如空气质量,相隔很近的位置的数值接近)。无偏指的是估计值和实际值之差的期望等于零,最优指的是估计值和实际值的方差最小。基于这一特点使得克里金插值的效果比其他插值方法要好很多...
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...