问题标签 [kriging]

我有两个问题：

我正在使用 automap 中的 autoKrige 函数来生成一些栅格数据，并试图弄清楚如何提高输出的分辨率。当我在 QGIS 中打开它时，输出太细了。

到目前为止，我所知道的只是它可能涉及“newdata”参数。我创建了一个 3000x3000 米的网格并将其用作“新数据”，但该过程需要很长时间，我不确定它是否会在崩溃前完成。

Q1) 如何设置 autoKrige 输出的分辨率？

Q2) R 的多核包可以与 automap 一起使用吗？我意识到它只使用了我的两个核心之一。

我正在尝试使用该函数将文本、线条、次要刻度线和/或个性化轴添加到变异plot.variogram函数。当我尝试使用传统的函数调用（即）添加任何这些时，即使变异函数的绘图窗口已打开，text("Text Here")它也会返回错误。plot.new has not been called yet

这是我的代码：

我试图通过调用“欺骗”R：

然后运行上面的代码。这允许传统函数工作，但遗憾的是它们不在适当的位置（即 x=5 不在 x 轴上的 5 处）。

有关“欺骗” R 以正确绘图的更好方法的任何建议？任何自动将文本、轴等添加到变异函数图的函数？

如果您还有什么想知道的，请告诉我。

谢谢！

我正在尝试使用以 21x31km 的定期 300m 间隔收集的点数据来制作一组地球磁场的栅格层。我已经尝试了 150 种不同的克里金变量组合，最终使用 Universal 进行二阶趋势去除，其余为默认设置。这给出了最准确的预测和最平滑的轮廓。

将栅格（以 10m 分辨率）的强度转换为纵横栅格以获得磁方向时会出现问题。我在原始数据点的位置之间得到了这些伪影，从而产生了一系列 X。磁场方向在 5-6 个像素上跳跃 20 度，然后无缘无故下降 20 度。

为什么要这样做？有关此类数据的更好克里金方法的任何想法？

我一直在努力为我的二维矩阵中的“空”像素插入数据。基本上，我了解（但不深入）插值技术，例如反距离加权、克里金法、双三次等。我不确切知道起点（在问题陈述或 Python 案例中）。

问题定义： 我有 MxN 矩阵（规则网格），其中每个像素代表一定的测量值（下图和该图中使用的数据在 这里）。我想使用我拥有的现有数据作为蓝色像素来插入“问号空间”（空白区域也由相同大小但空的像素组成）区域的数据。

我的问题：

1）如何插入这些数据。谁能给我一个简单的例子（例如 3x3 矩阵）来清楚地理解这一点？

2) 谁能指导我如何在 Python 环境中执行解决方案的步骤？

3) 如何使用 Python 比较精度意义上的插值技术？

4) 你认为根据数据的密度使用不同的插值是个好主意吗？

我将感谢您的回答和建议。

我正在处理每小时的气温数据集，该数据集在相对较小的区域内约 200 个站点记录。我选择了一个时空变异函数（例如总和度量）来拟合我的数据，现在我正在尝试对我的相同站点进行预测，以填补 NA（缺失值）空白。在每日汇总数据上使用 krigeST() 函数时，一切似乎都很顺利，但是当我以原始每小时分辨率使用它时，我总是收到以下错误：

我用谷歌搜索，发现它与一个不完全正定的矩阵有关。但是，我不确定为什么会发生这种情况，并且想知道你们中是否有人知道解决此问题的方法（避免它的解决方法）。

我有一个空间数据集，其中包含大量沿规则网格线 (500m x 500m) 和一些任意线和块之间的点测量值 (n=10^4)。沿着这些线以大约 0.3-1.0m（变化）的间距进行单次测量（参见显示每 10 个点的示例）。

可以假设数据呈正态分布，但在某些地区显示出强烈的小尺度变异性。并且有一些海拔（r = 0.5）的趋势可以很容易地消除。

无论编码平台如何，我都在寻找一种好的或“最佳”方法来将这些点插入到整个感兴趣区域（5000 x 7000m）上的常规 25 x 25m 网格中。我知道广泛的克里金技术，但我想知道是否有人对如何处理线之间有相当大间隙的“沿线过采样”有具体的想法。

感谢您的任何建议！

狮子座

我可能在这里做错了，但我发现如果我通过删除不相关的列来简化我的数据框，automap 库中的 autoKrige 函数会给出不同的结果。我已经用 automap 库中的 meuse 数据重现了这个问题。

这些情节的细节也有所不同。

这是预期的行为吗？

谢谢，比尔

有哪些好的克里金法/插值方法/选项可以让重权点在绘制的 R 地图上流过轻权点？

康涅狄格州有八个县。我找到了质心并想绘制这八个县中每个县的贫困率。其中三个县人口众多（约 100 万人），其他五个县人口稀少（约 100,000 人）。由于这三个人口稠密的县拥有该州总人口的 90% 以上，我希望这三个人口稠密的县完全“压倒”地图并影响跨县边界的其他点。

KrigR包中的函数fields有很多参数，还有可以调用的协方差函数，但我不知道从哪里开始？

这是可重现的代码，可快速生成硬边界地图，然后生成三个不同权重的地图。希望我可以对这段代码进行更改，但也许它需要更复杂的东西，比如geoRglm包？三张加权地图中的两张看起来几乎相同，尽管一张的权重是另一张的 10 倍。

https://raw.githubusercontent.com/davidbrae/swmap/master/20141001%20how%20to%20modify%20the%20Krig%20function%20so%20a%20huge%20weight%20overwhelms%20nearby%20points.R

谢谢！！

编辑：这是我想要的行为的图片示例-

我有一个数据点网格，我目前使用双线性插值来查找网格中的缺失点。我被指出了 Kriging aka thee best linear unbiased estimator 的方向，但我找不到好的源代码或代数解释。有谁知道我可以使用的任何其他插值方法？

--更新@Sam Greenhalgh 我考虑过双三次插值，但使用我找到的代码示例收到的结果似乎不对。

这是 Bicubic 的代码示例

请注意，我使用 C# 进行编码，但我也欢迎其他语言的示例。

我有一个小的位置数据集和以 mg/kg 为单位的苯浓度

我正在尝试像这样对网格中的值（这些井所在的属性）进行计算

这是我开始克里格的时候

但是，当查看这个的输出时

我明白

前 5000 行的这些值不会改变...（无法查看更多信息，因为 max.print = 5000... 也不知道如何更改，但这是一个切线..）

我意识到我的

范围和门槛，可能是问题所在。

geoR.pdf ，第 19 页描述了cov.pars 的预期，但是我不确定我应该如何决定这些协方差参数需要是什么。

有没有一种方法可以从我现有的数据中找到适当的值，或者我可以将它们设置为通用值，我的输出将类似于在 ESRI 的 ArcGIS 的空间分析包中执行的克里金法？

ZR

：：：：编辑：：：

我的地理数据对象转换不正确......这是正确的方法

也......对于变异函数，