问题标签 [gstat]

我正在尝试使用 R 中的 gstat 包通过添加的协变量进行一些预测。

我通过以下方式生成 gstat 对象 g：

所以 g 对象看起来像这样：

如果我尝试使用这个 g 对象进行预测，我会收到以下错误：

其中 R1.ctm.data 具有以下结构：一个 2220 观测 SpatialPoints DataFrame，具有北距、东距以及 pm2.5 和 pm10（协变量）信息。如果我删除协变量，我没有问题。

谢谢你的帮助

我正在了解 R 工具中的 gstat 包如何实现克里金法。我已经了解经验半变异函数的计算和拟合半变异函数模型。但我不明白它如何实现矩阵求逆来计算克里金估计量的权重。我有一个包含 50000 个经纬度三元组的大型数据集。为了获得权重，必须对大小为 50000x50000 的矩阵进行理论上的求逆。虽然这个大矩阵需要几 GB 的内存，但这是特别不切实际的。

我的问题是，克里格函数如何在一秒钟内完成所有这些工作？

问候，

钱丹

以下代码用于使用 gstat 包在 R 中使用克里金法预测三个位置的 v 值。

我想知道为什么为了拟合变异函数模型，我们需要预先使用 vgm() 方法提供窗台、块金和范围值。根据克里金理论，我认为我们必须通过最小化 WLS 目标函数来计算这些值。

〜问候，钱丹

我正在尝试使用 Gstat 包在 R 中进行通用协同克里金。我有一个脚本，我得到了帮助，但现在我被卡住了，无法从原始来源寻求帮助。问题是我无法更改 cokriged 数据的输出分辨率。我想将插值地图导入 ArcMap，而点对点栅格的分辨率非常低。

我的脚本如下：

加载我的数据集，其中包含坐标和采样值：

在与前一个相同的坐标处加载深度值，这是我的协变量：

这应该为我的插值设置边界，该文件是从 ArcMap 导出的 shapefile：

这应该为 cokriging 创建一个网格， res= 应该让我指定我希望输出的分辨率，但无论我使用什么数字，输出都不会改变。

我删除重叠点：

我加载深度协变量光栅文件。这是从 ArcMap 到 ascii 格式的深度栅格导出：

我去掉呐！来自叠加深度值的值（这些值应与先前在相应坐标处加载的深度协变量表相同，但如果我不考虑该部分，脚本将停止运行）

对于理解 gstat cokriging 和整体脚本的任何帮助将不胜感激！

以下 R 程序使用 gstat 包中的 walker Lake 数据使用 470 个数据点创建插值曲面。

该程序为 2688 个点中的每个点计算以下内容

gstat 包是否正在使用一些聪明的方法进行计算。我从之前的 stackoverflow 查询中知道它使用 cholesky 分解进行矩阵求逆。一台机器算这么快算正常速度吗。

我想对二进制存在-不存在和主机网格数据执行回归克里金法 (RK) 作为常数预测器。我已经使用逻辑函数来估计二元结果和预测变量之间的关系，但是我认为它没有通过 RK 假设？预测变量在模型中并不显着。有没有其他方法可以解决它？

代码数据：https ://drive.google.com/folderview?id=0B7-8DA0HVZqDYk1BcFFwSkZCcjQ&usp=sharing

然后，当涉及到实际的克里金法时，我已经从教程中构建了这段代码，但似乎 glm 的实际残差没有输入到krige函数中。可以在gstat中改进吗？

我有 33 个来自传感设备的 SO2 读数，这些设备安装在一个大区域的 33 个位置（每个城市一次观测）。样本量是固定的，不能因安装的设备数量而增加。现在（地理）-统计上它是一个相当小的样本，因为许多作者指出样本量应该在 100-150 之间以获得可靠的变异函数。有人可以指导我如何处理这么小的数据吗？此外，它实际上将是一个时空分析，但在每个时间瞬间又有 33 个观测值。我真正想问的是，增加区域大小（分辨率），而整体样本点的数量仍然保持不变，对变异函数估计有什么影响？

我想发布一张图片，但没有足够的声誉。

在上述两种情况下，不同对之间的相对距离仍然保持不变。这就是 dist(z_1, z_2)/dist(z_2, z_3) 在两个尺度上保持不变。

我想从 R 中的一些半方差数据创建一个变异函数拟合。

我意识到变异函数拟合需要一个由 vgm 生成的对象，以及由变异函数生成的 raw.vgm，例如：

但是，如果我已经有了 gamma（半方差）和距离值，我如何从中获取 gstat 对象？

以下引发错误：

错误如下：

我只有伽玛和距离滞后。如何创建 gstatVariogram 或 variogramCloud？谢谢。

我正在学习空间数据框。我创建了一个简单的示例，它使用反距离加权 (IDW) 根据一组初始点在网格中插入值。我现在想获得每个初始点的插值。我认为这应该相对容易，但很难找到一种优雅的方式。换句话说，我想在“geog2.idw”中为40个点（x，y）中的每一个找到最近的网格值。

代码

我正在使用 R 处理空间数据集。

资料说明

我的主数据集是SpatialPointsDataFrame格式的，并且每个月都有地表温度数据（列名 - “ruralLSTday”、“ruralLSTnight”）。数据片段如下所示：

主数据 - （SpatialPointsDataFrame 格式）

坐标：

我想在上述数据中添加有关降雨量和气温的列 - 该数据存在于SpatialGridDataFrame每个月的“secondary_data”表中。“secondary_data”的片段如下所示：

辅助数据 - （以 SpatialGridDataFrame 格式）

坐标：

问题

如何通过匹配纬度经度和月份将辅助数据中的列添加到我的主数据中？目前上述两个表格中的纬度/经度信息不会完全匹配，因为主数据是一组点，辅助数据是网格。

有没有办法在我的主数据的纬度/经度落入的“辅助数据”上找到网格的正方形并进行插值？