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。 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...
Kriging是一组统计技术,用来将随机场的值(例如,地形的高程,z,作为地理位置的函数)从其在附近位置的观测值中插值到一个未观测到的位置。 令\((x,y)\)为某一空间数据点的坐标,\(Z(x,y)\)表示其值,对于某个点\((x_0,y_0)\)的值记为\(z_0=Z(x_0, y_0)\),则克里金插值公式如下: \(\hat{...
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...
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 ...
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的差异,可以通过实际数据的半方差函数图来选择合适的函数模型。 插值的第二步是确定权重。克里金插值法假设未知点的值是已知点的线性组合,权重由已知点之间的空间相关性决定...
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。
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原则。空间自相关性意味着离得越近的点之间的相关性越高,最小方差原则则保证插值结果...
【Python进阶】克里金插值法的实现过程克里金插值法是一种利用空间相关性进行气象要素场插值的高级方法,它提供了多种半变异函数模型,如球形、高斯、阻尼正弦和指数,其中球形模型在模拟储层参数时表现优秀。它通过考虑参数的随机性和相关性,提供了最佳线性无偏插值,并给出了插值方差,以衡量插值结果的...