kriging-contour前端克里金插值

原创 已于 2023-08-14 16:36:34 修改 · 698 阅读 · 2 ·
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#gis #openlayers

于 2023-08-14 16:33:33 首次发布
该博客介绍了一个项目，此项目在kriging - contour插件基础上进行封装，增加了自定义区域插值功能，还给出了gitbub地址。

先看效果：

本项目在kriging-contour插件基础上进行了封装，增加了自定义区域插值，gitbub地址。

等值面图绘制-克里金插值(D3.js + kriging.js + turf.js)
weixin_43850100的博客
04-12 3712
离散点克里金训练->插值生成网格->turf转isobands geojson格式->d3绘制 部分代码 ... //values 离散点特征值集合 //xs 离散点坐标x值集合 //ys 离散点坐标y值集合 var extents = [ margin.left, width - margin.right, height - margin.bottom, margin.top ]; var paramter = { krig
Vue+leaflet笔记之克里金插值
fungis
06-25 6887
本文介绍了Web端使用Leaflet开发库进行克里金插值的三种方法 (底图来源:天地图)，分别结合了kriging、kriging-contour组件库实现克里金插值功能，效果如下图所示。
Python 站点数据插值到格点 反距离权重插值 克里金法 径向基函数（RBF）插值
好记性不如烂笔头
03-15 1万+
站点数据插值到格点；反距离权重插值；克里金法；径向基函数插值
Openlayers利用kriging.js实现纯前端插值
HPUGIS的博客
05-24 1万+
关于空间插值这一块，也是GIS一个重要的分析。前端可以通过turf.js后端可以采用contour，如果仅有少量数据需要进行插值分析并进行展示，那应当如何做？可以采用turf.js但是turf.js插值效果是真的烂。通过检索发现可以通过kriging.js去做。kriging.js是基于canvas实现的在OL中可以通过imagecanvas来实现。 一、关于kriging.js 1、GitH...
Kriging-Contour 使用指南
最新发布
gitblog_00561的博客
09-13 1395
Kriging-Contour 使用指南 项目介绍 Kriging-Contour 是一个基于克里金插值算法的开源项目，专门为WebGIS应用场景设计。它允许开发者通过离散点的位置及其权重来生成高质量的等值面矢量数据（GeoJSON格式）和栅格数据（通过Canvas绘制）。这使得生成的地理空间插值成果能够在OpenLayers、Mapbox、Leaflet以及ArcGIS API等多种前端GIS库...
探秘Krigeing Contour：高效地绘制地理等高线地图
gitblog_00042的博客
04-06 1022
探秘Krigeing Contour：高效地绘制地理等高线地图 kriging-contour项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/kr/kriging-contour 在现代地理信息科学中，精确、高效的等高线绘制工具是至关重要的。项目正是这样一款专为地质统计学和地形分析打造的开源库，它基于Kriging插值法，致力于帮助开发者和数据科学家轻松创建等高线图。 项...
克里金插值及DEM等高线生成
01-15
"克里金插值"（Kriging Interpolation）是其中一种广泛应用的方法，由南非矿业工程师丹尼斯·克里金(Daniël G. Krige)提出，尤其适合处理空间连续性数据，如地形高度、土壤含水量等。本主题将深入探讨克里金插值...
kriging克里金插值以及前端渲染jS代码部分解释
振云博客
05-14 3210
.html中的方法调用 //训练使用高斯过程与贝叶斯先验 let variogram=kriging.train(positions.map(pos=>pos[2]),positions.map(pos=>pos[0]),positions.map(pos=>pos[1]),params.krigingModel,params.krigingSigma2,params.krigingAlpha); //网格矩阵或轮廓路径 let grid=kriging.grid(po
arcgis api for js 克里金插值可自定义涂色方式 克里金插值源码kriging.js
天道酬勤、业道酬信！
10-18 2265
// Extend the Array class Array.prototype.max = function () { return Math.max.apply(null, this); }; Array.prototype.min = function () { return Math.min.apply(null, this); }; Array.prototype.m...
Kriging 算法实现 2D和3D地图等高线.zip_2D_3D contour_VC 3D_地图
07-14
Kriging 算法是一种基于统计学的空间插值方法，广泛应用于地质学、环境科学、气象学和GIS（地理信息系统）等领域，用于预测未知点的变量值。在这个项目中，我们关注的是如何使用VC++编程语言来实现Kriging算法，以...
Kriging 算法实现 2维和3维地图等高线-源
06-28
Kriging 算法来实现 2维和3维地图等高线-此附件为源码，编译可通过（VS2008）
Kriging 算法实现 2维和3维地图等高线
02-23
A year and a half year ago, I published this article to the Codeguru site and got a number of requests about the Kriging algorithm contour map. Unfortunately, my project was changed shortly after that article and later I quit the company so I couldn‘t find time to finish this Contour business. A week ago, I happened to need a contour map again so I decided to solve the Kriging algorithm. I searched the Internet for a commercial library but they all look ugly and hard to use. So, I made up my mind to make my own algorithm. The Kriging algorithm is easy to find, but this algorithm needs a Matrix and solver (LU-Decomposition). Again, I couldn‘t find suitable code for this. I tried to use GSL first but this made my code too big and was slower. Finally, I went back to "Numerical Recipe in C"—yes, that horrible-looking C code—and changed the code there to my taste.If you read this article before, the rendering part hasn‘t been changed much. I added the Kriging algorithm and revised the codes a little bit. Following is the Kriging Algorithm:templatedouble GetDistance(const ForwardIterator start, int i, int j){ return ::sqrt(::pow(((*(start+i)).x - (*(start+j)).x), 2) + ::pow(((*(start+i)).y - (*(start+j)).y), 2));}templatedouble GetDistance(double xpos, double ypos, const ForwardIterator start, int i){ return ::sqrt(::pow(((*(start+i)).x - xpos), 2) + ::pow(((*(start+i)).y - ypos), 2));}templateclass TKriging : public TInterpolater{public: TKriging(const ForwardIterator first, const ForwardIterator last, double dSemivariance) : m_dSemivariance(dSemivariance) { m_nSize = 0; ForwardIterator start = first; while(start != last) { ++m_nSize; ++start; } m_matA.SetDimension(m_nSize, m_nSize); for(int j=0; j<m_nSize; j++) { for(int i=0; i<m_nSize; i++) { if(i == m_nSize-1 || j == m_nSize-1) { m_matA(i, j) = 1; if(i == m_nSize-1 && j == m_nSize-1) m_matA(i, j) = 0; continue; } m
Kriging内插等值线并绘制三维图形
11-06
极其好用的等值线内插算法源代码，有2、3维两种显示方式。适合于水下地形、水深数据以及地质可视化
kriging算法实现等高线
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试用kriging算法，实现2维，3维的地图等高线
Kriging-Contour 开源项目使用教程
gitblog_00805的博客
09-12 442
Kriging-Contour 开源项目使用教程 项目概述 Kriging-Contour 是一个基于 Kriging 插值算法的开源库，专门设计用于地理信息系统（GIS）中高效生成等高线图。它支持从离散点数据创建二维和三维地图的等值面，并提供矢量（GeoJSON格式）和栅格（Canvas绘制）两种输出方式。本教程旨在引导您了解项目的基本架构、启动关键文件以及重要配置项。 目录结构及介绍 krig...
Kriging中一些技巧
05-11 1539
1.reshape函数 B=reshape(A,m,n) 矩阵重新构造成m*n的矩阵，元素由A列获得。 A=[ 1   4  7   10 2   5   8  11 3   6   9  12] B=reshape(A,2,6) B=[ 1  3  5  7  9  11 2  4  6  8  10  12] 2.mesh(A,B,C) A,B分别为矩阵，则生成
kriging算法matlab实现,克里金插值算法matlab
weixin_42356137的博客
03-16 2376
【实例简介】克里金插值算法matlab仿真实现，国外一个基金支持下开发的程序！【实例截图】【核心代码】EasyKrig_V3.0_Matlab2012a└── EasyKrig_V3.0_Matlab2012a├── Description.doc├── EasyKrig_fixes_for_MatlabR2012a.docx├── bin│ ├── bessel0.m│ ├── degm...
【亲测免费】 探索地理空间的精细之美：Kriging-Contour开源项目深度解析
gitblog_00025的博客
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探索地理空间的精细之美：Kriging-Contour开源项目深度解析 在数字地图的无尽探索中，精准地展示地表特征成为了技术追求的至高点。今天，我们要向您隆重推荐一个开源宝藏——Kriging-Contour。这不仅是一个解决传统等值面生成痛点的工具，更是每一位WebGIS开发者梦寐以求的技术伙伴。 项目介绍 Kriging-Contour，基于克里金插值算法的现代杰作，弥补了d3-contour...
（超全面，超基础）Kriging插值推导理论笔记，算法，普通克里金
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最近老师让我再重新推导一下克里金插值的方法如何求出预测结果，于是我又无数次地打开了大神的推导原理过程链接????：克里金(Kriging)插值的原理与公式推导 作者：xg1990，但是不可避免地在推导过程中，数学知识基础薄弱的我卡住在一些公式推导的步骤中。 所以就想基于上面大神的推导过程，将里面的推导写得更具体些，当然觉得毫不吃力可以进行推导的大神们可以不看我的注释，直接点开链接看就好。 我看到csdn中很多关于克里金推导的博客里面的内容直接截屏或者复制了上面链接里大神发表的内容，也不注
Python实现克里金插值与空间数据可视化
克里金插值（Kriging）是一种广泛应用于地理信息系统（GIS）、环境科学、地质勘探和气象学等领域的空间插值方法。它起源于地统计学，由南非矿业工程师D.G. Krige提出，并由法国数学家Georges Matheron进一步发展为一...
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