前言:
当前咱们对“python kriging插值”都比较讲究,看官们都想要剖析一些“python kriging插值”的相关资讯。那么小编在网络上搜集了一些关于“python kriging插值””的相关知识,希望看官们能喜欢,我们一起来了解一下吧!一 、打开ArcMap,导入离散点坐标
原始数据如下图所示
打开ArcMap,导入上图离散点数据并显示(不清楚如何导入的可以百度),如下图所示
二、打开克里金插值对话框
右键菜单栏空白处打开地学统计分析Geostatical Analyst
.打开地学统计向导
选择“地学统计方法”中的克里金法,注意右侧值域的选择,此处为对水质插值,故选择相应水质类别!点击下一步
三、克里金的详细设置
克里金又分为简单克里金、普通克里金和泛克里金(常用于不连续区域)等,对于连续的区域,选择普通克里金即可,如下图所示
点击下一步
点击下一步进入变异函数选择的部分,如下图所示
在窗口右侧模型中选择合适的变异函数模型,常见的有球函数,指数函数等,使得窗口左边的曲线与蓝点实现最佳拟合。
四、结果分析
插值结果如下图所示,渲染图表示等高区域分布,符合实际情况。如果想要获取离散点的克里金插值,可更改窗口右侧的X、Y坐标值,水质的预测值即可更新显示。
五、精度分析
克里金插值相比于其他插值方法的一个重要优点就是可以给出插值点的插值精度,如下图窗口左侧所示,使用内部检核方法,对插值精度进行分析;窗口右侧通过插值均方根、标准均方根等给出总体插值精度。如下图所示:
来源:知乎
标签: #python kriging插值