(Kriging插值示意图) 而使用Python进行Kriging插值计算无需自定义复杂的函数,这里我们直接调用pykrige包进行Kriging插值计算,而我们所要做的就是将计算出pykrige包插件计算所需要的参数数据即可。 插值网格制作 无论是自定义还是调用包,我们都需要制作出我们插值区域的网格(grid),方法也十分简单,首先根据地图文件(js)获取...
裁剪结果可视化如下: 添加等值线结果: 总结 到这里,Python的克里金(Kriging)插值计算方法及结果的可视化绘制就介绍完了,还是那句话,有现成的“轮子”可以用,大家尽量使用哈(当然,高度的定制化需求除外),此外,懂得其计算原理也是很重要的哦。下一篇,我们将介绍使用R语言及其优秀的第三包进行克里金(Kriging)插值计算...
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),因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器...
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...