20、空间数据与图像处理：原理、存储与操作

空间数据与图像处理：原理、存储与操作

1. 空间数据中的克里金插值

克里金插值是一种重要的空间数据插值方法。点克里金是一种精确的插值方法，即使使用具有块金效应的变差函数，它也能精确重现观测点的值。

• 平滑处理方法
  • 包含测量误差的方差。
  • 块克里金：对一定邻域（或块）内的观测值进行平均。
• 克里金方差 ：仅取决于观测位置和未观测位置之间的距离，主要是信息密度的一种度量。
• 精度评估 ：通过重采样方法或替代测试进行交叉验证来更好地评估克里金的准确性。
• 邻域观测值的影响
  • 近点比远点权重更大。
  • 邻域内点数增加时，点的相对权重减小。
  • 相同距离下，聚类点的单个权重小于孤立点。
  • 数据点可能会被位于其与目标之间的点屏蔽。
• 采样设计 ：克里金的采样设计与变差图的最优设计不同，规则网格（三角形或四边形）可视为最优。

以下是克里金插值相关的一些代码示例（虽然未给出完整代码，但体现了基本思路）：

% 假设这里是克里金插值的相关代码
% 例如读取数据等操作
data = load('spatial