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',我们设置高斯(gaussian)模型,其结果和一般的线性(linear)结果可能会有不同。 pykrige提供 linear, power, gaussian, spherical, exponential, hole-effect几种variogram_model可供选择,默认的为linear模...
from pykrige.okimportOrdinaryKrigingOK=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',我们设置高斯(gaussian)模型,...
用球体模型拟合散点: 注释:数据如果不存在空间自相关的这种特性或不满足克里金算法的假设条件,模型拟合效果可能很差,最终效果就不理想。 References: http://wiki.gis.com/wiki/index.php/Kriging#Ordinary_kriging_equation https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/3d-analyst-toolbox/how-kriging-w...
创建Kriging模型：选择核函数（covariance function），通常使用RBF（径向基函数）作为空间相关性模型。在GPy...
本次我们采用SMT (Surrogate Modeling Toolbox)包来实现 Kriging 替代模型,替代一个水头+溶质运移模拟的过程。SMT 包的理论可以看该作者的论文A Python surrogate modeling framework with derivatives。 模型直接采用之前介绍的基于mf6的溶质运移模型。 1 安装模块 ...
接下来,我们将使用scikit-learn库来训练一个克里金插值模型。首先,我们需要选择一个合适的克里金模型,并设置一些参数,如变异函数和块大小。然后,我们可以使用Kriging类来训练模型。 fromsklearn.gaussian_processimportGaussianProcessRegressorfromsklearn.gaussian_process.kernelsimportRBF# 定义克里金插值模型model=Gaussian...
克里金变差函数模型(Kriging variogram model)是地质学、地理学、环境科学等领域中常用的空间插值方法之一。它可以通过已知点的观测值,预测在未知点上的值,并且提供了对预测结果的可靠性估计。克里金变差函数模型通过计算样本点之间的空间变异性,建立了一个函数模型,从而实现对未知点的插值预测。 克里金变差函数模型的基...
ok3d = OrdinaryKriging(data[:,0], data[:,1], data[:,2], variogram_model="linear")# 模型# variogram_model是变差函数模型,pykrige提供 linear, power, gaussian, spherical, exponential, hole-effect几种variogram_model可供选择,默认的为linear模型。# 使用不同的variogram_model,预测效果是不一样的,应...
克里金法(Kriging)是一种空间插值方法,常用于地质、地理、环境等领域的数据分析和预测。Python作为一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现克里金法。 克里金法的基本原理是根据已知的离散数据点,通过建立一个数学模型来插值未知位置的数值。它基于两个核心假设:空间自相关性和最小方差...
克里金插值法(Kriging)是一种用于空间插值的统计方法,常用于地质学、地球物理学、环境科学等领域。它通过样本点的空间分布信息,推断未知点的值,并生成一幅连续的表面。 一、克里金插值法的原理 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...