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),因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器(spatial BLUP)(以上定义来自于网络...
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...
2. 构建克里金插值模型 # 导入克里金插值模型fromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressorfromsklearn.gaussian_processimportGaussianProcessRegressorfromsklearn.gaussian_process.kernelsimportRBF,ConstantKernelasC# 构建克里金插值模型kr=GaussianProcessRegressor(kernel=C(1.0,(1e-3,1e3))*RBF(10,(1e-2,1e2))...
代码实现: fromgma.algorithm.spmis.interpolateimport*classKriging(IPolate):'''克里金法插值'''# 继承 gma 的标准插值类 IPolate。本处不再做详细说明。def__init__(self,Points,Values,Boundary=None,Resolution=None,InProjection='WGS84',VariogramModel='Linear',VariogramParameters=None,**kwargs):IPolate....
克里金插值法的核心思想是通过已知点之间的空间相关性来估计未知点的值。该方法基于两个假设:1)空间上相近的点具有相似的值;2)相邻点之间的差异可以通过某种函数来描述。 插值的第一步是计算已知点之间的空间相关性。通常使用半方差函数(semivariogram)来量化相邻点之间的差异。半方差函数表示了不同距离下的样本点间...
在数据分析和地理信息系统(GIS)中,插值是一种重要的技术,用于估计未知点的值。反距离权重插值、克里金法、径向基函数(RBF)插值是三种常用的插值方法。在Python中,我们可以使用不同的库来实现这些方法。 反距离权重插值(IDW)反距离权重插值是一种基于距离的插值方法。它根据已知点之间的距离和权重来估计未知点的值。
在Python中,使用克里金法进行插值和预测可以借助一些常用的库,如scipy和sklearn。首先,需要准备好离散的数据点,包括其位置坐标和对应的数值。然后,可以使用scipy库中的interpolate模块来进行插值操作。具体步骤如下: 1. 导入必要的库和模块: ```python import numpy as np from scipy.interpolate import KrigingInterpo...
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)。 1、安装模块 代码语言:javascript 复制 ...
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。