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百度文库克里金算法详解及实例计算过程

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普通克里金插值算法：

7. 简单克里金（simple kriging）与普通克里金（ordinary kriging）的区别

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点击打开链接https://xg1990.com/blog/archives/222点击打开链接：百度文库克里金算法详解及实例计算过程https://wenku.baidu.com/view/2e14f934ee06eff9aef807d0.html?rec_flag=default&mark_pay_doc=2&mark_rec_page=1&mark_rec_posit... 其中 是点 (xo,yo)处的估计值 这里的 λi是权重系数。它同样是用空间上所有已知点的数据加权求和来估计未知点的值。但权重系数并非距离的倒数，而是能够满足点 (xo,yo)处的估计值与真实值 zo的方差最小的一套最优系数，即 同时满足无偏估计的条件 2 普通 克里金插值 （1）求所有样本点之间的距离，共有n(n-1)/2个不同的距离； （2）对所有距离从小到大排序并分为n组，计算 （3）计算n组距离每组的平均距离，将平均距离代入半方差公式中，计算出每组距离所对应的实验变差值； （4）绘制距离-半方差散点图，求出拟合系数，即对应的参数。 2.在不同距离的半方差值都计算出来后， typora.css主题迭代版本 当前最新版本为：lovexyy-2021.12.04-v1.css 链接： http s://pan.baidu.com/s/18mlGL-Cf3UIVnKQyk9nLrw 提取码：0owt –来自百度网盘超级会员V6的分享 文章目录实战：定制一款编辑&阅读超级舒适的typora主题-2 详细步骤： 一、准备数据 在excel中准备需要进行 克里金插值 的内容，应该包括至少三列：X坐标，Y坐标，数据。在每一列的列首做好标记，方便导入ArcMap后对应。注意存储时存为xls文件。 二、将数据导如导ArcMap 点击下面这个标记，把数据文件添加到ArcMap。 如果是初次使用的化，可能会不知道进入添加数据对话框之后如何操作。这时应该先点击红框标记的图标，连接到文件夹。 普通 克里金插值 是一种常用的地统计学方法，用于估计未知点的值。该方法基于已知点的观测值和它们之间的空间距离进行插值。 首先，需要准备已知点的观测值和它们在空间中的位置坐标。以二维情况为例，我们可以用矩阵表示已知点的观测值，其中每个元素代表一个已知点的观测值。而坐标则用两个分别表示横坐标和纵坐标的矩阵表示。 接下来，需要根据已知点的空间距离，计算出未知点与已知点之间的距离矩阵。可以使用matlab内置的pdist函数或自 定义 计算函数来实现。 然后，需要选择合适的 克里金插值 模型。根据实际问题和数据特征，可以选择不同的 克里金插值 模型，如球型、高斯型、指数型等。 对于选择的 克里金插值 模型，可以使用matlab内置的kcolok函数来拟合已知点的观测值，并利用拟合的模型预测未知点的值。 最后，我们可以通过绘制等值线图或三维曲面图来观察插值结果，并根据实际需求进行后续分析。 总之， 普通 克里金插值 是一种常用的地统计学方法，可用于估计未知点的值。在matlab中，可以通过准备已知点数据、计算距离矩阵、选择 克里金插值 模型、拟合和预测，以及结果可视化等步骤来实现 普通 克里金插值 。 ### 回答2： 普通 克里金插值 是一种经典的地统计学方法，在MATLAB中可以通过kriging函数来实现。该函数可以基于已知的地理位置及其属性值，来估计未知位置的属性值。 在进行 普通 克里金插值 之前，需要确定两个重要的参数： 克里金插值 模型和半方差函数。 克里金插值 模型决定了如何对未知点进行估计，常见的有简单克里金模型、指数克里金模型和高斯克里金模型等。半方差函数描述了地点间的相关性，常见的有球面模型、指数模型和高斯模型等。在MATLAB中，我们可以使用variogramfit函数来拟合半方差函数。接下来，我们可以使用kriging函数，结合已知地理位置和属性值，来估计未知位置的属性值。 在使用MATLAB进行 普通 克里金插值 时，首先需要准备空间点数据，包括地理位置和属性值。然后，可以通过variogramfit函数拟合半方差函数，并通过variogramplot函数可视化拟合结果。接下来，使用kriging函数进行插值计算，并通过krigingplot函数可视化插值结果。 需要注意的是，kriging函数还可以进行交叉验证，评估插值的精度。通过指定"leaveoneout"参数为true，可以进行交叉验证。同时，kriging函数还支持插值误差的计算，可以通过output模块中的"mse"参数来获取。 总之， 普通 克里金插值 是一种常用的地统计学方法，在MATLAB中可以方便地实现。通过利用kriging函数，我们可以根据已知的地理位置和属性值，估计未知位置的属性值，并且可以进行模型拟合、插值计算和交叉验证等操作。 ### 回答3： 普通 克里金插值 是一种常用的地质学和地质建模方法，用于从有限的点数据集合中估计、插值出一片区域的连续性属性值。该方法在Matlab中实现相对简单。 首先，我们需要准备数据。数据可以是在现实世界中采集到的点样本，每个点都有一个已知的属性值。在Matlab中，我们可以使用二维或三维的数组来存储这些点样本的坐标和属性值。 然后，我们可以使用Matlab的kriging函数来进行 克里金插值 。该函数的基本语法为： [Z, var] = kriging(X,Y,Z,Xq,Yq,'ordinary', model, range) 其中，X、Y、Z分别是点样本的横、纵坐标和属性值；Xq、Yq是我们希望进行插值的区域的横、纵坐标；'ordinary'表示使用 普通 克里金插值 方法；model是对插值函数的建模方法，可以选择平稳模型或非平稳模型；range是插值的搜索范围。 最后，输出的Z就是在指定区域内插值得到的连续性属性值，var则是每个插值点处的估计误差。 需要注意的是，在进行 普通 克里金插值 之前，我们需要对数据进行预处理。预处理包括：检查数据的空间分布规律，判断数据的平稳性，选择合适的插值模型和搜索范围等。 总之， 普通 克里金插值 是一种常用的地质学和地质建模方法，在Matlab中可以方便地实现。通过这种方法，我们可以从有限的点数据集合中插值得到一片区域的连续性属性值，并对插值结果进行误差估计。这对于研究地质现象、资源评估等具有重要的应用价值。 Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: vtk.vtkPolyData.VTKInit()J Rlogj: pykrige.ok3d.OrdinaryKriging3D函数定义分析 weixin_53787188: 你好，请问你解决这个问题了吗 python：pycharm 读取项目中的文件：相对路径和绝对路径 maohouer: 为什么我这样写还是显示 no documentation found Windows10 -64 安装tensorflow遇到的：cuda安装后找不到安装文件目录 好好607: 如果已经出现了这种问题，怎么修复？ VTK地自定义8个点绘制立方体 qq_43576040: 在vtk9.0版本下，cubemapper等的SetInput函数更换为SetInputData