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反距离权重（IDW）和克里金（Kriging）的比较与应用
ArcGIS Pro中的插值工具集 反距离权重（IDW）和克里金（Kriging）是两种最常用的空间插值方法，各有优劣，适用于不同的场景。 克里金（Kriging） 克里金是一种更为复杂的插值方法，考虑了数据间的空间相关性，能结合局部变化和整体趋势。它不仅能预测值，还能提供不确定性的评估。 优点： 空间高效：适用于复杂空间结构的数据。 结果的误差分布如下图所示： IDW误差分布 克里金误差分布 结果如下： IDW Kriging 0.510031 0.398007 但并不是所有情况下克里金都优于 反距离权重，这要取决于数据的空间特征
3.4K10编辑于 2024-10-21 - 来自专栏Python in AI-IOT
高质量编码-克里金插值地图可视化(后台缓存优化)
前面在使用kriging.js进行克里金插值可视化时，计算分为三个步骤： 模型训练(kriging.train) 网格生成(kriging.grid) 绘制结果(kriging.plot) 实际在web 模型训练(kriging.train) 2021-08-20_135354.png 网格生成(kriging.grid) 2021-08-20_140600.png 绘制结果(kriging.plot https://underscorejs.net/js/underscore.js"></script> <script type="text/javascript" src="static/lib/<em>kriging</em>.js flatten(china.geometry.coordinates,true); console.time(); window.variogram = <em>kriging</em>.train exponential', 0, 100); console.timeEnd(); console.time(); window.grid = <em>kriging</em>.grid
2.1K20发布于 2021-08-20 - 来自专栏Python in AI-IOT
高质量编码-克里金插值地图可视化(高级技巧)
上文介绍的克里金插值地图可视化是由各个站点的经纬度和PM2.5值，使用kriging.js 生成canvas，然后将canvas叠加到地图上。 下面介绍几个高级技巧： 1.根据合适经纬度宽度生成多个canvas同时叠加到地图上 因为坐标系投影的问题，使用kriging.js生成的canvas只根据BMap.Bounds添加BMap.GroundOverlay image.png 2.自定义分级色彩 由于kriging.plot方法生成canvas时会将颜色数组的第一个颜色和最后一个颜色对应为最小值最大值，一般上我们想自定义数值范围来分级色彩表示，这时需要在调用 kriging.plot方法生成canvas时需要传入动态计算的colors数组。
2.4K20发布于 2021-07-15 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制
插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下： Python - IDW插值计算及可视化绘制 R-gstat-ggplot2 IDW计算及空间插值可视化绘制 本期推文，我们将介绍如何使用Python进行克里金(Kriging 主要涉及的知识点如下： 克里金(Kriging)插值简介 Python-pykrige库克里金插值应用 克里金(Kriging)插值结果可视化绘制 克里金(Kriging)插值简介 克里金法（Kriging (Kriging插值示意图) 而使用Python进行Kriging插值计算无需自定义复杂的函数，这里我们直接调用pykrige包进行Kriging插值计算，而我们所要做的就是将计算出pykrige包插件计算所需要的参数数据即可 克里金(Kriging)插值结果可视化绘制 这里都是常用的方法了，我们直接给出代码，大家不懂的可以查看之前的文章哈。 下一篇，我们将介绍使用R语言及其优秀的第三包进行克里金(Kriging)插值计算和插值结果可视化展示。
18.2K31发布于 2021-02-22 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
R-gstat+ggplot2-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制
上篇推文我们介绍了使用Python-pykrige包实现了克里金(Kriging)插值计算及对应的可视化结果绘制，详细内容点击下方链接：Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制 本期推文，我们就推出使用R-gstat包实现克里金(Kriging)插值的计算及对应结果的可视化绘制，主要知识点如下： gstat.krige()实现克里金插值计算 插值结果的可视化绘制 gstat.krige 总结 到这里，R版本的克里金(Kriging)插值计算结果及可视化绘制就完成了，相比于Python-pykrige包计算的结果，由于计算及部分参数设置的不同，导致结果有所偏差，大家可以根据自己的实际情况进行选择
4.5K32发布于 2021-02-22 - 来自专栏好奇心Log
Python气象数据处理 | 克里金(Kriging)插值与可视化
克里金法（Kriging） 是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。 # 生成经纬度网格点 grid_lon = np.linspace(120.8, 122.1,1300) grid_lat = np.linspace(30.6, 31.9,1300) 4、克里金(Kriging
11.6K42发布于 2021-11-29 - 来自专栏气象学家
Nature Geoscience | AI重建缺失的气候信息
同时，作者还利用目前常用的kriging插值和PCA方法对缺失数据进行插补，来验证AI是否更有优势。 ? 相比于kriging和PCA方法的结果，20crAI和cmipAI的结果都与原始数据更加接近，尤其是在早期缺失值较多的时候，较好地纠正了由于数据缺失造成的暖偏差，显示了AI的优越性。 ? 图3. 1877年7月全球温度分布 (a)HadCRUT4原始数据，(b)20crAI，(c)kriging，(d)PCA 为了检验AI对于HadCRUT4缺测值的重建效果，作者选取了一次强厄尔尼诺期间 HadCRUT4数据在选取的月份缺测非常多，但是20crAI重建的温度空间分布较好地重现这次厄尔尼诺事件，而kriging插值法则完全没有能力重现厄尔尼诺期间的温度分布形态，PCA方法抓住了温度的空间分布形态
1K11发布于 2020-06-17 - 来自专栏机器学习养成记
模型解释器——Global Surrogate Models介绍
3 python案例展示 在Python中使用代理模型的一个常见案例是通过Kriging代理模型来近似一个复杂的仿真模型或函数。 以下是一个简单的示例，展示如何使用Python中的scikit-learn库来构建和使用Kriging代理模型。 生成一些用于训练的数据点 X_train = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10).reshape(-1, 1) y_train = complex_simulation(X_train) # 创建Kriging 使用模型进行预测 X_test = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100).reshape(-1, 1) y_test = gp.predict(X_test) # 可视化原始仿真模型和Kriging y_test_mean, y_test_std = predict(X_test, return_std=True) # 绘制置信区间 plt.plot(X_test, y_test_mean, label='Kriging
66110编辑于 2024-04-10 - 来自专栏Python in AI-IOT
高质量编码-克里金插值地图可视化(前端代码)
https://underscorejs.net/js/underscore.js"></script> <script type="text/javascript" src="static/lib/<em>kriging</em>.js flatten(china.geometry.coordinates,true); console.time(); window.variogram = <em>kriging</em>.train exponential', 0, 100); console.timeEnd(); console.time(); window.grid = <em>kriging</em>.grid _.map(lats, function(n) { [minY, maxY] = [n, n + height] <em>kriging</em>.plot
1.3K20发布于 2021-07-16 - 来自专栏点点GIS
ArcGIS PRO基础教程（二）
前言 大家好，我是南南 今天我们来学习arcgis pro基础教程的第二期 另外由于公众号改版，大家可以加个给我星标，不然可能会收不到消息 操作要求 对Pnt按kriging（克里格插值），获得整个范围的 zonal statistics统计地块的PH属性表 属性关联 更新字段PH 操作步骤 已知：有采样点的PH，在pnt表，请对地块dk表赋PH 实验数据 创建工程projet 添加数据 对Pnt按kriging
1.5K10发布于 2021-08-19 - 来自专栏Python in AI-IOT
高质量编码-克里金插值地图可视化
image.png 看到Github已经有JavaScript语言版本的同时克里金插值计算和可视化的库-kriging.js （Github链接:https://github.com/oeo4b/kriging.js
97840发布于 2021-07-15 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
Google Earth Engine（插值与重采样）
还有就是如何把低空间分辨率的影像进行重采样 克里金插值 克里金插值是我们常用的插值方法，在GEE中为kriging，类似的还有反距离权重插值（inverseDistance） 主要函数：kriging }), ee.Feature(ee.Geometry.Point(116.402833, 39.678339), {value: 26.56}) ]); var area = point.kriging
3.1K21编辑于 2022-04-29 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
OEEL高阶应用——反距离插值和克里金插值的应用分析
简介 反距离插值（Inverse Distance Weighting，简称IDW）和克里金插值（Kriging）是常用的地理信息系统（GIS）和空间数据分析中的插值方法。 克里金插值（Kriging） 克里金插值是一种基于空间自相关性的插值方法。它的基本思想是在已知点的值之间建立空间相关模型，通过该模型来估计未知点的值。
1.2K10编辑于 2024-04-25 - 来自专栏点点GIS
ArcGIS PRO基础教程（二）
前言 大家好，我是南南 今天我们来学习arcgis pro基础教程的第二期 另外由于公众号改版，大家可以加个给我星标，不然可能会收不到消息 操作要求 对Pnt按kriging（克里格插值），获得整个范围的 zonal statistics统计地块的PH属性表 属性关联 更新字段PH 操作步骤 已知：有采样点的PH，在pnt表，请对地块dk表赋PH 实验数据 创建工程projet 添加数据 对Pnt按kriging
1.4K21发布于 2021-08-18 - 来自专栏一个有趣的灵魂W
kri插值实例，批量气象插值（文件对应关系）
np.array(x_hour) y_hour=np.array(y_hour) conqx=np.column_stack((x_hour,y_hour,train_hour)) kriging = test_gaussian.SimpleKriging(training_data=conqx) predict = kriging.predict(test_data=testpoint
1.1K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏一个有趣的灵魂W
一个是idw插值（idw源码），另一个是补缺插值~其实还是一个东西
float') idw_tree = test_idw.tree(listpm1[:,0:2], listpm1[:,2]) pre = idw_tree(testpoint2) # kriging = test_gaussian.SimpleKriging(training_data=listpm1) # predict = kriging.predict(test_data=testpoint
85131发布于 2020-09-15 - 来自专栏好奇心Log
数据处理与可视化 | 站点插值格点+空间区域掩膜
克里金插值 克里金法(Kriging)是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。 对于克里金插值可以直接调用pykrige包进行Kriging插值计算。 cb = fig.colorbar(im, cax=cbar_ax, orientation='horizontal') plt.savefig(f'{outpath}{os.sep}kriging_mask_chinamap.png
2.4K20发布于 2021-02-12 - 来自专栏气象学家
基于扩散模型的全球历史气候重建：重新评估极地增温与极端事件频率
与传统统计插值方法（如Kriging、ADW）相比，该方法通过无条件预训练学习地球系统动力学的时空联合分布，能够在数据稀疏区域（尤其是极地）恢复被过度平滑的极端事件和内在变率。 现有IPCC第六次评估报告（AR6）依赖的主流数据集（如HadCRUT5、Berkeley Earth、CRU TS）均采用统计插值方法（如Kriging、角距离加权ADW），这些方法虽能生成长期格点数据 合成数据验证：超越现有方法 在仅保留5%随机观测的合成测试中（ERA5/CMIP6验证集）： • 温度重建：DM-Fid的全球平均绝对误差（MAE）为0.06°C，显著低于LaMa（0.16°C）和Kriging • 高阶统计：DM-Fid对滞后1阶自相关（AC1）、方差、偏度和峰度的偏差分别仅为0.01、0.06、0.04、0.09，而Kriging的方差偏差高达0.47，峰度偏差达0.78。
16910编辑于 2026-03-26 - 来自专栏MeteoAI
数据处理与可视化 | 站点插值格点+空间区域掩膜
克里金插值 克里金法(Kriging)是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。 对于克里金插值可以直接调用pykrige包进行Kriging插值计算。 cb = fig.colorbar(im, cax=cbar_ax, orientation='horizontal') plt.savefig(f'{outpath}{os.sep}kriging_mask_chinamap.png
2.7K32发布于 2021-02-07 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——数据全解析专辑（CPOM/CryoSat2/ANTARCTICA_DEM）南极洲10m精度DEM数据集
Certainty of elevation model derived from RMS of elevation residuals in observed grid cells and the kriging
28610编辑于 2024-02-02
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