问题标签 [kriging]

我想在网格上使用普通克里金法获取模型预测。在我下面的代码中，GPS 是“SpatialPointsDataFrame”，而 EU 是“SpatialPolygonDataFrame”。用于估计模型的所有协变量都包含在“All_data”中。这些协变量仅涉及 GPS 中的点数据。

有谁知道现在如何进行以获得带有线性模型估计的普通欧洲 kridged 地图？

浏览网页我发现在 Python 中使用 Kriging 的一些工具是pyKriging和Gaussian Process Regression。但是，我无法让它们中的任何一个工作。第一个对我不起作用（甚至无法导入）：

import pyKriging

第二个我不明白如何使用它。我找不到一个简单的工作示例（例如，这个 rroowwllaandd 答案很好，但遗憾的是数据不再可供下载）

所以我的问题是，我如何使用克里金法插入我的数据？我有几个站数据保存在 numpy 数组中，如下所示：

列是年 - 月 - 日 - 降水。我有几个这样的数据数组（st1、st2、st3）和另一个数组，其中包含每个站的 ID 和每个站所在的坐标（stid，所以站 1 位于经度 15.6865、纬度 62.6420 和很快）。

我需要的是每天一个数组（或一个 3D 数组），其中包含每天在这样的网格中用克里金法插值的所有站点的数据：

任何帮助表示赞赏。

我有一些车站数据，我正在尝试将车站数据重新网格化为网格数据。我已经尝试了该autoKrige功能，但出现错误。我想知道是否有人可以帮助我，谢谢。

测试数据可以从https://www.dropbox.com/s/68euncqtb3oijw5/testdata.rdata?dl=0下载

我在创建预测网格（用于 new_data 参数）以与 automap 包中的 autoKrige 函数一起使用时遇到很多困难。

我已经尝试按照本文中的步骤进行操作（如何使用 SpatialPolygon 对 SpatialGrid 进行子集化），但出现以下错误：x@coords[i, , drop = FALSE] 中的错误：（下标）逻辑下标太长另外：警告消息：1：在 min(x) 中：min 没有非缺失参数；返回 Inf 2：在 max(x) 中：max 没有非缺失参数；返回-Inf

我的（有限）理解是错误与没有非缺失参数有关，因为它是一个空网格。这很好 - 我想要的只是一个由 shapefile 中的多边形约束的空网格。

这是我正在使用的代码：

[参见保管箱文件夹“Grid.png”]

[参见保管箱文件夹'Boundary plot.png']

到目前为止没有错误或警告。但是之后...

或尝试通过 autokrige 为 new_data 参数传递对象 clip_grid：

使用非剪裁网格（对象=网格）没有问题。

简而言之，我需要这个 [参见 dropbox 文件夹 'Autokrig plot']，但插值曲面约束（裁剪）到 'Torbay_Box2.shp' 的边界范围

PS 我试图在此处寻求帮助之前插入我的地块的图像和指向我使用过的其他帖子的链接以及指向我的数据的链接，但作为一个新用户，我没有足够的声誉来执行此操作 - 抱歉！

数据和图表可在 Dropbox.com/sh/yqg20z1ibl3h4aa/AACJnHoEuP-S5fTvAXxsnY1za?dl=0 上找到

我有一个 np 坐标数组 -

这表示具有缺失数据区域的点云。

您将如何将其用作某些插值函数（理想情况下为克里金法）的输入数据，该函数将在 X 和 Y 网格上给出插值 Z 值，定义为：

我遇到了麻烦，因为我能找到的所有讨论 2D 插值（2D，因为它们的输入数组是 2D，描述空间中的 3D 点）都使用 mgrid。我不想要网格中的结果数据，我想要原始输入格式，基本上是点云输入和点云输出

我使用spPredictfrom spBayespackage 进行了贝叶斯克里金法和krigefrom gstatpackage 用于非贝叶斯克里金法。我没有使用任何协变量（只有常数均值），而是使用 1283 点进行克里金法。在 1283 个点中，1012 个是新位置，271 个是我有数据的位置。

完成克里金法后，为了检查预测性能，我查看了 271 个位置的克里金法值。然后我意识到它们与 271 个位置的数据完全相同。我已经使用相同的代码（但使用协变​​量）完成了克里金法，并且根本没有遇到过这种问题。我不知道出了什么问题...这是我的简单代码spPredictand krige。我还附上了校准图。我将不胜感激任何建议。

我正在尝试使用克里金法为缺失值创建一个好的热图。

我有以下数据，其中包含已为 RLevel 测量的所有值。

我按照以下链接说明如何使用克里金法。https://rpubs.com/nabilabd/118172

这是我编写的以下代码。在这些步骤之前，我已经从我的 DieData 中删除了所有需要测试值的值。需要测试的值在我的代码中称为 die.data.NAValues。

当我绘制图表时，我从已通过 KRIGING 方法测试的值中得到以下图像。

我的问题是如何用 KRIG 的预测点和已有的点显示一个好的热图。我希望我的图表从我发布的上面的链接中显示类似的内容。

关于我的数据集的描述：我的原始数据集（包括未经测试的 NA 值）包含大约 55057 个点。当我取出 NA 值并使用它作为我的预测网格时，我得到 390 分。RLevel 的大多数值都在 30 的范围内，除了大约 100-200 点高于 100。

谁能帮助我或指导我如何制作好的热图？

我是 R 的新手，在使用 gstat R 执行通用克里金法时遇到了一些麻烦。

作为 Hengl 等人。(2004) 说“通用克里金法应保留用于仅将漂移（或趋势）建模为坐标函数的情况”。所以，我只想在通用克里金法中使用坐标而不是 dist。

谁能告诉我怎么做？我是这样进行的：

谢谢！

我正在学习在 R 中进行 krige 并遇到此错误“对象不是 >=2 列数组”。我通过如下分配坐标将我的初始数据框转换为空间数据框：

我PB.grid使用以下命令创建了一个网格 ( )：

这是我的代码

这是数据文件的链接： https ://www.overleaf.com/read/bwndfyshkncq

我想使用我拥有的数据集中的变量调用“Secchi.Disk”执行克里金法。但是，在拟合变异函数时，我收到以下变暖消息

我一直在为部分门槛、范围和金块尝试不同的值；但是，我仍然收到相同的警告信息。这是我的代码

str(all.data) 的输出

关于如何解决这个问题的任何想法？谢谢