使用ArcGIS实现空间点的克里金（Kriging）插值详细步骤

最新推荐文章于 2025-01-24 08:52:56 发布
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文章标签： 克里金插值 Kriging 离散点插值 ArcGIS
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克里金插值是一种基于变异函数理论和结构分析的线性、无偏插值，在地理信息和气象学方面有着广泛的应用，如进行空间高程的插值、气温的插值，克里金插值的原理和过程可以参考(http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/3d-analyst-toolbox/how-kriging-works.htm) ，下面以插值高程为例演示ArcGIS克里金插值的详细过程（不足或错误之处还望不吝指出）

一 、打开ArcMap，导入离散点坐标

原始数据如下图所示
原始数据.xls
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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述.打开地学统计向导

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地学数据三维可视化基于克里金插值的三维可视化
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GEE：克里金 Kriging 空间插值（以陕西省2013年生物量为例）
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蒹葭苍苍
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克里金（克里格）（Kriging）插值又称空间局部插值法，以变异函数和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。克里金方法的适用范围为区域化变量存在空间相关性，即如果变异函数和结构分析的结果表明区域化变量存在空间相关性，则可以利用克里格方法进行内插或外推；否则，是不可行的。其实质是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未知样点进行线性无偏、最优估计,本文介绍了ArcGIS提供的6种克里金插值方法，包括普通克里格、简单克里格、泛克里格、指示克里格。
ArcGIS之克里金插值教学
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10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。
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本文将根据克里金插值的原理，在matlab中逐步进行运算，之后在arcgis中进行克里金插值，并将两种计算方法的结果进行对比。
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普通克里金插值的详细步骤，主要是通过自己学习普通克里金插值对其计算过程的一个描述，对于刚接触克里金插值的人来说，是很好的一个了解资料，可以快速掌握，并根据资料编程实现，资料中省去了克里金插值中较为繁琐的公式推导。若要看公式的详细推导，文档中也给出了可参考的文献以及部分伪代码。
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协同克里金法使用多种变量类型的信息。主要的感兴趣变量是 Z1，可利用 Z1 的自相关性和 Z1 与所有其他变量类型间的互相关性进行更好的预测。
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arcgis api 3.x for js大连市地图克里金插值渲染demo源码，利用 kriging.js 结合 arcgis api 3.x for js，实现克里金插值渲染图，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...
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ArcGIS中如何使用协同克里金插值（co-kriging interplotation ）对气象数据插值ANUSPLIN气象站点数据插值局限性百度搜索ArcGIS 克里金插值搭建梯子搜索ArcGIS co-krigingArcGIS协同克里金插值（co-kriging interplotation）实现 ANUSPLIN气象站点数据插值局限性 唉，虽然ANUSPLIN在进行气象站点数据插值的时候有一定优势，但是由于我国西部自然条件恶劣，人迹罕至，因此气象监测十分困难，造成了气象站点稀少的问题。 在气象站点
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1. 准备数据：需要有一组已知数据点（包括其位置和属性值），其中属性值可以是连续型或离散型。 2. 创建插值模型：在ArcGIS中，选择“插值”工具箱中的“Kriging”工具来创建插值模型。在创建模型时，需要选择合适的参数，如插值方法、半变异函数、搜索半径等。 3. 执行插值：在模型创建完成后，选择需要插值的数据集并执行插值操作。插值结果将会以栅格图层的形式呈现。 4. 分析和评估：对插值结果进行分析和评估，如误差分析、可信度分析等。 5. 可视化和输出：将插值结果可视化并输出为各种格式，如图像、表格、地图等。
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