克里金插值法代码（克里金插值法原理）

今天给各位分享克里金插值法代码的知识，其中也会对克里金插值法原理进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、谁能提供一个克里金插值的matlab程序，下载了个工具箱，但是不会用，也看不懂。谢谢。
• 2、哪位有克里金网格化插值算法以及fortran程序，或其它C,C++程序，急求，谢了
• 3、克里金三维插值matlab
• 4、几种GIS空间插值方法
• 5、想利用克里金(Kinging)插值法来扩充自己采集的一些数据，Kinging.m代码应该怎么实现？

谁能提供一个克里金插值的matlab程序，下载了个工具箱，但是不会用，也看不懂。谢谢。

这种网上一般都有现成的代码下载，下面这个链接就可以下载

另外，matlab工具箱的话，先在File-set path中添加所要加载的工具箱（工具箱必须复制到matlab安装目录中的toolbox中），添加之后就可以像调用系统函数一样直接调用工具箱中的函数，最好先在网上找找工具箱使用的简单例程

哪位有克里金网格化插值算法以及fortran程序，或其它C,C++程序，急求，谢了

搜克里金插值近似网格算法在栅格数据投影变换中的应用，这里面有程序。

克里金三维插值matlab

theta = [10 10]; lob = [1e-1 1e-1]; upb = [20 20];

[dmodel, perf] = dacefit([lat,lon], tem, @regpoly0, @corrgauss, theta, lob, upb);

LonLat = gridsamp([min(latlim) min(lonlim);max(latlim) max(lonlim)], 60);

TemNew = predictor(LonLat, dmodel);

LatNew = reshape(LonLat(:,1),[60,60]);

LonNew = reshape(LonLat(:,2),[60,60]);

TemNew = reshape(TemNew, size(LonNew));

geoshow(LatNew,LonNew,TemNew,'DisplayType','surface');

hold on

plotm(lat,lon,'k.');

colorbar;

几种GIS空间插值方法

GIS空间插值方法如下：

1、IDW

IDW是一种常用而简便的空间插值方法，它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均，离插值点越近的样本点赋予的权重越大。 设平面上分布一系列离散点，已知其坐标和值为Xi，Yi, Zi （i =1，2，…，n）通过距离加权值求z点值。

IDW通过对邻近区域的每个采样点值平均运算获得内插单元。这一方法要求离散点均匀分布，并且密度程度足以满足在分析中反映局部表面变化。

2、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。

在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计（Best Linear Unbiased Prediction, BLUP），因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器（spatial BLUP）。

对克里金法的研究可以追溯至二十世纪60年代，其算法原型被称为普通克里金（Ordinary Kriging, OK），常见的改进算法包括泛克里金（Universal Kriging, UK）、协同克里金（Co-Kriging, CK）和析取克里金（Disjunctive Kriging, DK）；克里金法能够与其它模型组成混合算法。

3、Natural Neighbour法

原理是构建voronoi多边形，也就是泰森多边形。首先将所有的空间点构建成voronoi多边形，然后将待求点也构建一个voronoi多边形，这样就与圆多边形有很多相交的地方，根据每一块的面积按比例设置权重，这样就能够求得待求点的值了。个人感觉这种空间插值方法没有实际的意义来支持。

4、样条函数插值spline

在数学学科数值分析中，样条是一种特殊的函数，由多项式分段定义。样条的英语单词spline来源于可变形的样条工具，那是一种在造船和工程制图时用来画出光滑形状的工具。在中国大陆，早期曾经被称做“齿函数”。后来因为工程学术语中“放样”一词而得名。

在插值问题中，样条插值通常比多项式插值好用。用低阶的样条插值能产生和高阶的多项式插值类似的效果，并且可以避免被称为龙格现象的数值不稳定的出现。并且低阶的样条插值还具有“保凸”的重要性质。

5、Topo to Raster

这种方法是用于各种矢量数据的，特别是可以处理等高线数据。

6、Trend

根据已知x序列的值和y序列的值，构造线性回归直线方程，然后根据构造好的直线方程，计算x值序列对应的y值序列。TREND函数和FORECAST函数计算的结果一样，但是计算过程完全不同。

想利用克里金(Kinging)插值法来扩充自己采集的一些数据，Kinging.m代码应该怎么实现？

Bars bar = new Bars();

bar.setId(rs.getLong("id"));

bar.setName(rs.getString("name"));

bar.setType(rs.getInt("type"));

bar.setCreatorId(rs.getLong("creator_id"));

resultList.add(bar);

if (currentNum == skipEnd - 1)

break;

}

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