克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插 值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的统计关系)的统计模型.因此,地统计方法不仅具有产生预

1.算法功能简介 克里金插值法基于一般最小二乘法的随机插值技术没用方差图作为权重函数,被应用于任何点数据估计其在地表上分布的现象,被称为空间自协方差最佳插值法,是一种最优内插法也是一种最常用的空间插值算法,例如地质学中的地下水位和土壤湿度的采样:环境科学研究中的大气污染(例如臭氧)和土壤污染物的研究:以及大气科学中的近地面风场.气温.降水等的单点观测. PIE支持算法功能的执行,下面对等值线生成算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行

克里金插值 克里金插值是依据协方差函数对随机过程或随机场进行空间建模和插值的回归算法. 克里金插值法的公式为: 式中为待插入的各点的重金属污染值,为已知点的重金属污染值,为每个点的权重值. 用BLUP理论求解克里金权重: 将随机场中变量的估计表示为包含随机误差的线性系统,则BLUP可表示为选择线性系统参数使估计值和真实值方差最小: 式中为未知点,{为随机场的样本,为权重系数,通常被称为克里金权重.由方差定义可知,当估计值和真实值的数学期望相同时,两者的方差最小 使用上述BLUP条件求解的权重系数

本篇的亮点是利用kriging.js结合arcgis api for js,实现克里金插值渲染图,截图如下: 具体实现的思路如下: 1.kriging.js开源js,可以实现针对容器canvas克里金插值效果,但是没有结合地图一起的,不能随着地图拖动缩放的,需要跟地图绑定在一起才行的,这里先实现canvas渲染插值效果,kriging.js的plot函数可以达到这样的目的: kriging.plot(canvas, grid, [113.220276, 113.476929], [29.7379

    最近做关于雨量插值的项目,本来使用后台的GP工具做的,但是处理时间比较长需要十几秒钟左右,所以研究怎么通过前台来计算.     参考下克里金例子,思路是生成要计算区域的100乘以100网格,然后通过函数进行计算该网格克里金值,最后利用网格和值进行渲染,使用该方法绘制速度有所提高,七秒左右就能绘制完成,不过速度还是能提高的,提高的要诀是使用多线程.     多线程使用比较简单,只要new worker('krigingworker.js'),然后通过postmessage以及onmessa

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基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string library(sp) data(meuse) head(meuse) x y cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse 1

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右边画红线部分中文已经乱码,左边红线里中文则完美显示出来了. 解决办法   用set  names   utf-8: 效果如图

前言: 很多同学呀,对数据库的操作仅仅只能在于Navicat 等第三方可视化的工具上面!!!! 这是可怕的,数据库的操作十分的重要,甚至,他是程序最重要的部分. 面试经常问题, 了解那个数据? 写一个sql分页 查10w条数据的前50条    .  说说索引.         然后有些同学就 what???      不要着急 万丈高楼平地起!!!!!!!加油,让我们从基础开始一步一步脚印建起属于你的高楼. 从今天开始,让我原生的接触SQl   ,克里斯的 环境是 win10x64    + m

问题描述:今天笔者使用VMware 11.1.0安装了一个windows 7的操作系统,安装完成后进入系统发现 在计算机里的[有可移动存储的设备]下有一个软盘驱动器(A:)如下图所示: 但回到虚拟里设置中的硬件里查看,却没有软盘驱动器(笔者发现新版vmware在创建虚拟机的时候硬件里默认也就就没有软盘) -------------------------------------------------------------------------------------------------

从github下载项目下来,由于项目提交历史过多等各种原因导致文件太大,clone的时候非常的慢,或者直接出现 error: RPC failed; curl 18 transfer closed with outstanding read data remaining fatal: The remote end hung up unexpectedlyfatal: early EOFfatal: index-pack failed 报错,终止下载 两种办法: 1.修改hosts文件,增加映射,

按下列步骤操作: 1. 关闭IDEA,  2.然后删除项目文件夹下的.idea文件夹 3.重新用IDEA工具打开项目

将git全局配置成utf-8格式即可,命令行里输入 git config --global gui.encoding utf-8

管理员模式下开启npf服务,该服务能捕获网络接口,net start npf

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述 该文利用三种以高程作为辅助信息的

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一