在经过上面的数据处理过程后,我们已经构建出符合pykrige包进行插值计算所需的全部参数数据,接下来,我们直接调用即可,具体操作代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from pykrige.okimportOrdinaryKrigingOK=OrdinaryKriging(lons,lats,data,variogram_model='gaussian',nlags=6)z1,ss1...
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(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(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...
克里金插值(Kriging Interpolation)是一种基于统计学原理的空间插值方法,特别适用于地理信息系统(GIS)和环境科学等领域。以下是使用Python进行克里金插值的基本步骤: 1. 了解克里金插值的基本概念 克里金插值基于协方差函数对随机过程或随机场进行空间建模和预测(插值)。它能够提供最优线性无偏估计(BLUP),即考虑数据点的...
pykrige的基本使用 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...
在Python中,我们可以按照以下步骤进行克里金插值: 安装pykrige库:在命令行中使用以下命令安装pykrige库: pipinstallpykrige 1. 导入所需库:导入所需的库和模块,包括pykrige、numpy等。 importpykrige.kriging_toolsasktfrompykrige.okimportOrdinaryKrigingimportnumpyasnp ...
克里金python # 克里金插值在Python中的实现指南 克里金(Kriging)插值是一种用于地理信息系统(GIS)和空间统计的重要插值技术,广泛应用于地质勘探、环境工程等各个领域。尽管看起来比较复杂,但只要掌握了基本步骤和相关代码,就能轻松实现。接下来,我将向你介绍如何在Python中实现克里金插值。 ## 1. 实施步骤 首先,...
6、谢别德法谢别德法使用距离倒数加权的最小二乘方的方法。...实际上,最近邻点插值的一个隐含的假设条件是任一网格点p(x,y)的属性值都使用距它最近的位置点的属性值,用每一 个网格节点的最邻点值作为待的节点值。 3.3K100 Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制 IDW计算及空间插值可视化...
plotnine 可视化绘制 使用分类模型将结果计算出,并规整完毕,接下来就可以进行可视化绘制了,这里我们使用Plotnine 包进行绘制,代码如下: 「散点分布图:」 代码语言:javascript 复制 importplotnine from plotnineimport*plotnine.options.figure_size=(5,4.5)point_map=(ggplot()+geom_map(sichuan,fill='none',color='...