1、有可能是负值用负值也是能進行差值的。
2、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(例如固囿平稳过程)中,克里金法能够给出最优线性无偏估计因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器
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【摘要】:介绍地统计学的概念囷arcgis克里金插值值的原理及步骤,从地统计学的角度出发,借助ArcGIS软件的GA功能,针对试验区域高程点数据进行试验分析,介绍GA模块中arcgis克里金插值值法的應用,给出arcgis克里金插值值方法的精度分析及应用优势
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1. 你如何知道区域内的最小值为2.3呢如果是标注上这么写,那不一定最小值是2.3有可能分类的最小值是2.3,但是实际数据的最小值小于2.3
2. arcgis克里金插值值本来就是非精确插值,采样点位置插值效果与实际不同是很有可能的。
3. arcgis克里金插值值的效果算比较平滑的了如果还是觉得不满意,可以试着调整一下半变异函数的搜索范围和搜索范围内的最大点数量
应该不会出现范围之外的数值插值效果跟插值方法、参数选择、数据质量有关,可以看一下關于地理统计的公开课
1、有可能是负值用负值也是能進行差值的。
2、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(例如固囿平稳过程)中,克里金法能够给出最优线性无偏估计因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器
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