z1就是我们的插值结果,结果如下: 结果可以看出,其形状为400*400(红框中标出),接下来我们进行插值结果的可视化绘制。 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...
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))...
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...
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...
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。
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 ...
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...
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...
克里金插值,也称为高斯过程回归,是一种地统计学技术,用于估计未观测位置上随机场的取值。它广泛应用于环境科学、水文地质和矿业等领域,用于空间数据分析和插值。以下是对Python中克里金插值算法的概述: 1.数据准备: 导入克里金插值所需的库,比如`scipy.stats`和`pykrige`。 加载具有已知坐标和相应值的的空间数据点...
Python克里金插值函数是一种用于地理空间数据分析的插值方法,通过考虑样本点之间的距离和半变异函数来估计未知点的值。 克里金插值(Kriging Interpolation)是一种基于地统计学的插值方法,用于对空间数据进行插值和预测,它是由南非地质学家Danie Krige于1951年提出的,后来由法国数学家Georges Matheron进一步发展,克里金插值...