三、代码示例 以下是一个完整的使用普通克里金插值的方法,并设置上下限的代码示例: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompyinterpimportKriging# 生成示例数据np.random.seed(42)x=np.random.uniform(0,10,size=50)y=np.random.uniform(0,10,size=50)z=np.sin(x)+np.cos(y)+np.random.normal(0...
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...
python普通克里金（Kriging）法的实现 python普通克⾥⾦（Kriging）法的实现克⾥⾦法时⼀种⽤于空间插值的地学统计⽅法。克⾥⾦法⽤半变异测定空间要素，要素即⾃相关要素。半变异公式为：其中γ(h) 是已知点 xi 和 xj 的半变异，***h***表⽰这两个点之间的距离，z是属性值。假设不存在...
这个时候工具栏会出现如下图标。 点击后,选择地统计向导,就可以开始克里金插值的操作了。什么,你说地统计向导是灰色的? 第一次使用的时候如果出现这样的问题,点击自定义->扩展模块,勾选全部选项就可以了。 四、克里金插值操作步骤1。在指定X、Y和数据字段里,把数据的相应字段对应进去。 步骤2。选择普通克里金方法...
普通克里格方法的基本步骤如下: 二、算法实现 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'...
python 普通克里金(Kriging)法的实现 克里金法时一种用于空间插值的地学统计方法。 克里金法用半变异测定空间要素,要素即自相关要素。 半变异公式为: 其中γ(h) 是已知点 xi 和 xj 的半变异,***h***表示这两个点之间的距离,z是属性值。 假设不存在漂移,普通克里金法重点考虑空间相关因素,并用拟合的半变异...
python 普通克里金(Kriging)法的实现 评分: 克里金法时一种用于空间插值的地学统计方法。 克里金法用半变异测定空间要素,要素即自相关要素。 半变异公式为: 其中γ(h) 是已知点 xi 和 xj 的半变异,***h***表示这两个点之间的距离,z是属性值。假设不存在漂移,普通克里金法重点考虑空间相关因素,并用...
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...
克里金法是一种基于统计理论的空间插值方法,它通过考虑已知点之间的相关性来估计未知点的值,在Python中,可以使用pykrige.ok模块实现克里金法。 from pykrige.ok import OrdinaryKriging 已知点的坐标和值 x = np.array([0, 1, 2]) y = np.array([0, 1, 2]) ...