问题标签 [spatial-interpolation]

我有 500 个点，经度 x、纬度 y、高度 z 以及这些点的值。

另一方面，除了已知的纬度、经度和海拔高度之外，我还有其他 200 个点想要插值。

我想考虑点的高度和这些点之间的地理位置进行插值，我的地图是西班牙。

一个例子：

我有 2 个点 (x,y,z) 和 (x',y',z')。实际距离是黑线，多项式插值是蓝线（近似距离），这两个点之间的欧几里得距离是红线。我想获得蓝线或黑线距离。

以下以 (x,y) 作为输入的示例适合：

https://nbviewer.jupyter.org/github/cjohnson318/geostatsmodels/blob/master/notebooks/KrigingExample.ipynb

但我还想将高度 z 作为输入参数进行管理。

Python中的一些库？一些教程？

我有一个带有观察结果的数据集，我需要在网格上插入它。我使用了 gstat 包中的 idw 函数。它进行插值，但将一些值保留为 NA。我还尝试了 akima 的 interp 函数，专门用于 extrap=TRUE，但它创建了不切实际的值。有谁知道，我怎样才能实现这些缺失的值？代码如下：

我得到这样一张地图：

预先感谢您的帮助！

这是我的数据：

我正在尝试c获取a=732107and b=4.92。我期待~90.79 基于使用基本线性插值的以下计算（浅绿色是原始数据，深绿色中间步骤和粗黑色是结果）：

但是当我将整个表面喂给 Rbf 时，我得到了奇怪的结果：

array(207.6631648)

看起来它正在推断它不应该的地方。

我错过了什么？

我正在使用 scipy.interpolate() 并使用类似于示例的方法创建地图。所以，我需要在另一个软件中使用插值表面的 X、Y、Z 值。如何将以网格格式存储的数据导出为 X、Y、Z 值？非常感谢您的建议...

例子

''' 将 numpy 导入为 np

'''

我正在尝试在一定大小的网格内重新网格化/插值，我的不规则分散位置（纬度）绑定变量值的数据集。我的数据可作为数据框使用，其中的列分别标记变量、纬度和经度的值。

我必须首先通过优化网格大小来对这些数据进行网格化，然后找到最佳方法来平均网格框中不同数量的点。

我按照在线示例尝试了代码。我使用 histogram2d 函数来网格化纬度和经度。我用密度计数（等于网格内所有点的平均值）填充具有散点的网格框。（然后我将不得不使用这个由散点生成的新网格数据来与另一个具有不同网格分辨率的数据集进行比较）。

理想情况下，它应该可以正常工作，但是没有散点的网格框会被填充，而有散点的网格框会被排除在外。在更精细的分辨率或更小的 bin 大小中，失配更大。

我查看了这些示例 -示例 1和示例 2。

这是我的代码的一部分：

以下是生成的图像。

任何帮助都感激不尽。

我有一个多边形数据框：

使用顶点坐标：

R中是否有任何方法可以插入空间对象以使边界更平滑？

我正在尝试从 3D 空间中的一组给定点以 [[X1,Y1,Z1],[X2,Y2,Z2],.....] 之类的集合来近似表面，我发现这个非常好的库叫做geomdl 这非常接近表面。但我无法理解它的输入变量。我尝试了一组随机参数 size_u,size_v,degree_u,degree_v 并且它们运行良好，而另一组随机参数则不能有人请解释这些 u,v,size_u,size_v,degree_u,degree_v 是什么以及如何选择这些? 这是我正在使用的代码：-

输出图像

我的目标是将来自邻近气象站的气象数据插入到具有精确坐标的点中。在 SciPy 文档中，我找到了有关多维插值 ( from scipy.interpolate import griddata) 的信息。但老实说，我不明白如何使这段代码适合我的任务。

我有 df 作为输入的站坐标和大气压力值（以及没有站的地方的坐标）

有人可以帮我解决这个问题吗？

( https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/interpolate.html#id4 ) - 多元数据插值 (griddata)¶

我正在与 Pygrib 合作，尝试使用 NBM grib 数据（如果有帮助，可在此处获得）获取特定纬度/经度坐标的表面温度。

我一直试图获取一个索引值，以用于特定纬度和经度的代表性数据。我能够得出一个索引，但问题是纬度和经度似乎各有 2 个坐标。我将使用佛罗里达州迈阿密（25.7617° N，80.1918° W）作为示例来说明这一点。如果提供了 grib 文件，则格式化为最低可重现性。

当我进行列出的打印时，我得到以下索引：

所以如果我的纬度/经度是一维的，我只会做 temp = data[lat[0]][lon[0]]，但在这种情况下，这会给出非代表性数据。我将如何处理纬度/经度位于 2 个坐标中的事实？我已经验证了 lats[lat_ind[0][lat_ind 1 ] 给出了输入纬度和经度相同。

我正在尝试使用 FRK 包进行协同克里金法。我有三个辅助变量和一个因变量。我浏览了这些链接，在此处输入链接描述并在此处输入链接描述， 但无法弄清楚我哪里出错了。我已确保我的数据参数仅包含因变量值，并且 BAUs 参数具有所有协变量和 fs 值。但我的错误显示：error using SRE model using FRK package

这是因为我的因变量的大量点有 -9999/null 值吗？点文件是否必须具有所有作为因变量和自变量的点的值？

任何帮助将不胜感激。这是我论文的一部分。目前，我正在使用我的点数的一小部分（100），我将进一步将其增加到 1000000。