利用MODIS温度产品进行秩修正滤波FRF时空插值

普通克里金方法具有空间结构探索及插值分析(给出插值结果及其精度)的功能。但是,绝大部分的克里金方法主要用于空间插值,在时空插值方面的研究还较少。综合考虑具体的实验区域和观测数据构建基函数,使用秩修正滤波(fixed rank filtering,FRF)方法对MODIS平流层温度数据进行时空插值预测并将其结果与秩修正克里金(Fixed rank Kriging,FRK)方法的插值结果进行对比分析。实验结果表明,在空间数据(空间点)整体分布均匀且有已知点的情况下,FRK方法预测的数据精度更高,略优于FRF;而对于较大空间范围内缺失数据的情况,考虑温度在时间维上具有一定的相关性,FRF方法在缺失空间信息时能够引入更多时空信息从而获得较其他方法更高质量的插值结果。     

一种基于主成分分析的协同克里金插值方法

针对协同克里金插值方法在插值时,辅助变量较多造成计算复杂度增加,而辅助变量较少引起插值精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的协同克里金插值方法（PCA-CoKriging）。该方法首先使用主成分分析对插值相关变量进行将维,得到较少几个综合指标,然后里利用这几个综合指标作为辅助变量进行协同克里金插值。为验证该方法的有效性和数据分布对该方法的影响,本文选取了2016年北京市范围内4个季节中PM_2.5浓度满足正态分布效果不同的4组数据,分别使用PCA-CoKriging和普通克里金插值方法、常规协同克里金插值方法,进行了插值试验。结果表明,本文方法与普通克里金插值方法、常规协同克里金插值法在4组试验中的平均绝对误差分别为4.91、6.04、5.61,平均均方根误差分别为6.65、8.76、7.57。综合比较,本文方法比常规协同克里金插值的平均绝对误差与均方根误差分别提升了10.73%、12.56%,比普通克里金插值法的平均绝对误差与均方根误差分别提升了18.71%、24.09%。     

基于ArcGIS的克里金插值方法及其应用

介绍地统计学的概念和克里金插值的原理及步骤,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模块中克里金插值法的应用,给出克里金插值方法的精度分析及应用优势。     

基于重庆CORS网的电离层VTEC插值研究

通过处理重庆CORS网的5个基准站观测数据,获得5个基准站上空电离层垂直总电子含量(VTEC)。利用其中的4个测站上空的VTEC采用克里金插值和反距离加权插值内插出另外一个测站上空VTEC。将插值结果及广义三角级数函数模型计算的电离层VTEC与实测VTEC进行比较,发现克里金插值和反距离加权插值的精度比广义三角级数函数计算的精度更高,更稳定;且克里金插值精度高于反距离加权插值。     

基于ArcGIS的降水量空间插值方法研究

目前对降水量空间插值方法的研究很多,针对反距离权重插值、样条函数插值、普通克里金插值在降水量空间插值中的缺陷,提出引入月平均总云量影响因子的协同克里金插值方法。并以内蒙古降水量数据为例进行实验,实验结果表明,引入月平均总云量影响因子的协同克里金插值在精度和拟合度方面得到改善。     

土壤重金属的空间插值方法比较分析——以阳谷县为例

空间插值通过采集少量的数据点,利用其中的空间关联,推求该区域内其他位置的属性值。本文以山东省阳谷县土壤重金属Cu采样数据为例进行空间探索性分析,分别采用了反距离权重插值和普通克里金插值两种方法进行空间分布插值模拟。结果表明,针对研究区采样数据,反距离权重插值方法生成的模型平均误差为1.97 mg/kg,总体精度为92%;普通克里金插值模型的平均误差为1.91 mg/kg,总体精度为92.35%,普通克里金插值方法更优。     

不同地磁基准图制备方法的比较研究

地磁基准图制备是实现地磁匹配导航的基础性工作，对提高导航精度具有重大意义。地磁测量技术手段的提高，为地磁数据的获取提供有效途径。文中采用4种方法构建地磁基准图，并对不同算法构建的基准图进行比较和精度评价。首先确定性方法和地统计方法基于数学函数和变异函数反映地磁数据分布的空间结构特性，能在各采样率下取得较优的插值结果；其次低采样率条件下压缩感知算法插值能力最强，实验中均方根误差为14.41 nT,相比泛克里金方法精度提升约38.5%;最后神经网络算法随样本训练数据量增多，精度增加幅度最大，采样率10%～30%情况下，均方根误差从72.85 nT下降至14.38 nT。实验表明，实现高精度地磁基准图制备需依据不同分辨率、不同数据量的地磁数据选用优势更大的插值方法。     

稀少监测点沉降量插值方法选取研究

沉降观测具有观测点少、实测精度高、沉降值小的特点,其沉降量插值受插值方法影响较大。本文对常规插值方法进行理论分析,初选了反距离加权插值、克里金插值、谢别德插值三种插值方法进行插值实验与精度分析。根据广州越秀山离职干部休养所基坑沉降观测数据,用不同插值方法绘制了累计沉降观测量沉降曲面图,并基于交叉验证法对各插值方法进行了比对,分析了各种插值方法精度的优劣。通过交叉验证,发现反距离加权插值精度最高,克里金插值次之,谢别德插值精度最差。     

基于MODIS雪盖数据的北疆雪深多元非线性回归克里金插值

为了提高北疆地区雪深时空分布监测的准确性,以该区域48个气象站点2006年12月—2007年1月的月平均雪深观测数据为基础,通过分析月均雪深空间自相关性及其与经纬度、高程的相关性,结合MODIS雪盖数据构建了多元非线性回归克里金插值方法,插值获得了北疆地区较高精度的雪深空间分布数据。将插值雪深数据与普通克里金插值法、考虑高程为辅助变量的协同克里金插值法的预测结果进行比较,结果表明:1相对普通克里金和协同克里金方法,多元非线性回归克里金法的12月份雪深预测精度分别提高了15.14%和9.54%,1月份的提高了4.8%和6.7%;2由于充分利用了经纬度和地形信息,多元非线性回归克里金法的雪深预测结果可提供更多细节信息;3预测结果客观地表达了雪深随经纬度和地形变化的趋势,反映了积雪深度的空间变异性;4基于不显著相关的协变量高程的协同克里金插值法预测的雪深数据精度劣于普通克里金插值法的预测结果。     

一种基于PSO-BP神经网络的重力数据插值方法

重力数据在使用上需要通过进一步的精化和融合,并利用精确的插值技术进行加密处理,以满足实际应用的重力数据基础。本文提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络的方法,并应用于重力数据推估。通过仿真实验对比分析了PSO-BP神经网络、普通BP网络和传统克里金方法在重力异常插值上的效果,发现本文方法在均方差、差值稳定性上具有一定优势,但运算时间较长。利用澳大利亚中部的重力观测数据对PSO-BP神经网络进行训练,结果表明,本文方法在整个区域的插值效果上优于BP神经网络和克里金方法,补充高程数据作为PSO-BP神经网络的输入,能进一步提升利用该方法推估自由空气重力异常场的精度。     

Statistical data fusion of multi-sensor AOD over the Continental United States

This article illustrates two techniques for merging daily aerosol optical depth (AOD) measurements from satellite and ground-based data sources to achieve optimal data quality and spatial coverage. The first technique is a traditional Universal Kriging (UK) approach employed to predict AOD from multi-sensor aerosol products that are aggregated on a reference grid with AERONET as ground truth. The second technique is spatial statistical data fusion (SSDF); a method designed for massive satellite data interpolation. Traditional kriging has computational complexity O(N³), making it impractical for large datasets. Our version of UK accommodates massive data inputs by performing kriging locally, while SSDF accommodates massive data inputs by modelling their covariance structure with a low-rank linear model. In this study, we use aerosol data products from two satellite instruments: the moderate resolution imaging spectrometer and the geostationary operational environmental satellite, covering the Continental United States.     

基于OpenCL的泛Kriging算法并行化研究

针对泛Kriging插值算法在大量数据处理时的高耗时问题,该文从异构平台主机端与OpenCL设备端的交互方式入手,采用OpenCL异构平台开发语言进行泛Kriging算法并行化实现研究,解决了其在进行大数据量处理时数据存储、数据交互、多设备调度等一系列问题。在K20Xm平台上使用不同的数据集和参数对并行泛Kriging算法进行测试,实验结果表明:与Intel Xeon E5-2670CPU平台相比,并行程序插值部分加速比达到40倍以上,整体并行程序加速比达到了18倍。     

使用克里金插值法进行CGCS2000到海南地方坐标系的转换

在工程施工中,通常使用的是地方独立坐标系,各类工程施工图、成果图都要求使用地方平面坐标。如何实现GPS测量坐标到地方坐标的转换,一直是工程施工中的热点问题。本文介绍了从GPS定位坐标至平面坐标的两种转换模型,其中坐标网格法采用格网内插,算法设计简单,计算复杂度低,但精度会受内插网点的影响。在海南岛范围内精度较高,但沿海区域因无差值节点,需将格网外推。克里金内插法计算复杂度较高,但利用变形区域附近的点内插出畸变趋势,转换效果较好。通过对全岛范围约200个静态GPS点位、水准点位的转换结果进行比较,克里金转换算法可以满足一般工程测量的要求。     

顾及最大绝对误差的频率域矢量数据压缩算法

针对传统的基于离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）的矢量数据压缩算法局部误差较大和计算复杂度高的问题,提出了一种顾及矢量数据最大绝对误差的快速近似DCT压缩方法。首先,结合现有矢量数据拓扑关系,构造矢量数据块;其次,根据近似DCT变换正交性的特点,计算约定矩阵的最优化解,将计算复杂度最低的解设为近似DCT变换的转换矩阵;最后,结合矢量数据近似DCT变换和精确DCT变换的总能量差,计算重构数据的最大绝对误差,对超过误差阈值的数据进行三次样条插值,最大限度地保证矢量数据精度。实验结果表明,该方法计算复杂度较低,压缩速度快,在降低压缩率的同时,能较好地保持空间数据的拓扑关系和数据精度。     

A high accuracy surface modeling method based on GPU accelerated multi‐grid method

A high accuracy surface modeling method (HASM) has been developed to provide a solution to many surface modeling problems such as DEM construction, surface estimation and spatial prediction. Although HASM is able to model surfaces with a higher accuracy, its low computing speed limits its popularity in constructing large scale surfaces. Hence, the research described in this article aims to improve the computing efficiency of HASM with a graphic processor unit (GPU) accelerated multi‐grid method (HASM‐GMG). HASM‐GMG was tested with two types of surfaces: a Gauss synthetic surface and a real‐world example. Results indicate that HASM‐GMG can gain significant speedups compared with CPU‐based HASM without acceleration on GPU. Moreover, both the accuracy and speed of HASM‐GMG are superior to the classical interpolation methods including Kriging, Spline and IDW.     

The Discontinuous Nature of Kriging Interpolation for Digital Terrain Modeling

Kriging is a widely employed method for interpolating and estimating elevations from digital elevation data. Its place of prominence is due to its elegant theoretical foundation and its convenient practical implementation. From an interpolation point of view, kriging is equivalent to a thin-plate spline and is one species among the many in the genus of weighted inverse distance methods, albeit with attractive properties. However, from a statistical point of view, kriging is a best linear unbiased estimator and, consequently, has a place of distinction among all spatial estimators because any other linear estimator that performs as well as kriging (in the least squares sense) must be equivalent to kriging, assuming that the parameters of the semivariogram are known. Therefore, kriging is often held to be the gold standard of digital terrain model elevation estimation. However, I prove that, when used with local support, kriging creates discontinuous digital terrain models, which is to say, surfaces with "rips" and "tears" throughout them. This result is general; it is true for ordinary kriging, kriging with a trend, and other forms. A U.S. Geological Survey (USGS) digital elevation model was analyzed to characterize the distribution of the discontinuities. I show that the magnitude of the discontinuity does not depend on surface gradient but is strongly dependent on the size of the kriging neighborhood.     

基于Kriging方法的负偏态分布数据的空间插值研究

Kriging插值方法的前提是数据符合或基本符合正态分布的假设,或通过对非正态数据进行正态变换,使其满足要求。但对于拖尾的负偏态分布数据,正态变换方法无法奏效,若直接对数据进行Kriging插值,精度较低。文中在对样本数据深入分析的基础上,借助GIS平台,从不同透视角度对数据进行趋势分析,利用二次多项式模型对数据进行全局趋势拟合,并对随机的短程变异进行Kriging插值,选取不同的变异函数模型进行拟合比较,最终确定最优的模型参数,达到较为理想的插值结果。     

不同轨道类型LEO卫星轨道拟合及预报精度研究

低轨道地球卫星(LEO)的精度直接影响到LEO卫星的应用领域,因此研究合适的模型提高LEO卫星轨道插值/预报精度是一项很有意义且必要的工作. 本文详细研究了滑动切比雪夫多项式、克里金算法在不同类型LEO轨道的拟合、预报精度. 结果表明:采用合适的拟合策略,两种算法均能获得毫米级的插值精度;相较于滑动切比雪夫多项式,克里金算法拟合轨道的空间误差分布更为集中,未随着历元变化出现大幅波动. 克里金算法预报轨道的精度低于滑动切比雪夫多项式;采用克里金算法预报60 s,各颗LEO卫星轨道预报的精度在1~2.5 m;采用滑动切比雪夫多项式预报120 s,各颗LEO卫星可获得优于5 m的轨道精度.      

用遗传算法改进模糊隶属度克里格插值的研究

克里格法是一种应用广泛的空间插值方法,本文研究了指示克里格法和模糊隶属度克里格法,讨论了用遗传算法对模糊隶属度克里格法进行改进的可能性及效果,并在空气污染数据插值中对3种方法的效果进行了比较。实验结果分析表明,遗传算法改进的模糊隶属度克里格插值在结果上要优于前2种方法,且具有鲁棒性较高和适应性较强等优点。