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。     

基于Kriging方法的空间数据插值研究

介绍了Kriging插值方法及其实质,提出一种变异函数理论模型参数估计的新方法,给出变异函数理论模型有效性评定的统计指标,并通过算例予以验证。最后,通过实例与反距离加权法相比较,证实Kriging插值的优越性。     

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。     

普通Kriging插值算法研究

地统计学是进行空间变异分析的有力工具.文章说明了地统计学的基本原理及其实现算法,并应用该算法对研究区域的草句白浆土有效磷的空间变异特征进行了分析,通过计算得出的地统计学参数说明了土壤有效磷具有中等空间相关性,并生成了该养分的空间分布图.     

航测数据处理中的空间插值方法比较

航测数据的航线间距与采样点间距差异很大,生成等值线时需要进行空间插值.以云南省江川地区的航测数据为实验数据源,分别采用反距离权重插值(IDW)、规则样条函数插值(Regularized Spline)、张力样条函数(Tension Spline)插值和Kriging插值等4种插值方法,对航测数据进行分析与比较,从中选出...     

基于时空Kriging方法建立深度基准面模型

深度基准面是一个呈阶梯状、不连续的基准面,该特点给海洋测绘及相关活动带来严重的影响。目前建立深度基准面模型的方法有很多,一般采用几何插值方法,其函数模型大多以数据点的位置关系为基础。本文使用时空Kriging法建立深度基准面模型,时空Kriging法综合考虑了海面在时间和空间上的变化特征,通过构建不可分离型时空变异函数,对深度基准值进行插值拟合,并通过实例证实了拟合后的深度基准面模型的精度更高、连续性更好。     

一种矢径最短的抛物线加权平均光滑插值法

本文提出了一种抛物线加权平均曲线光滑插值算法。它满足了一个特殊的要求，即曲线通过全部节点且到弦的垂直距离最短。同时，将张力系数引入该方法中，并给出了包含张力系数的光滑方程。     

利用时空Kriging进行气温插值研究

以黑龙江省近37a的月均气温数据为研究对象,介绍了一类积分式时空协方差(变异)函数模型进行时空Kriging插值。针对月均气温呈现出的明显季节变化,对各站点的气温进行去季节项处理,并在此基础上建立时空变异函数。将空间维的普通Kriging插值扩展至时空维,同时考虑空间和时间相关性对研究变量进行时空估计,并将估计结果与空间Kriging插值效果进行了比较。结果表明,时空插值效果理想,插值精度较空间Kriging更高。     

顾及粗差影响的全球电离层克里金插值及精度分析

针对克里格电离层插值方法受粗差数据影响和全球适用性问题,基于克里金插值的变异函数,构造电离层插值的粗差剔除统计量,实现插值过程自动化粗差剔除。采用全球电离层总电子含量格网产品进行试验验证,得出以下结论:①粗差剔除统计量能有效剔除粗差,保证插值精度与样本精度相当;②基于2014年太阳活动高年样本,克里金插值的精度RMS为1.0~5.0 TECU(total electron content unit)。     

克里金插值模型在地面沉降监测中的应用

变形监测在保障工程安全、建筑物的监测以及地质结构分析等方面扮演着重要的角色。尤其是在城市发展中,地面沉降更是非常突出的问题。本文针对目前通过精密水准或GNSS进行地面沉降监测存在监测点位离散,且分布不均的问题,提出采用克里金插值模型进行沉降量内插的设想,并通过北京局部沉降监测实测数据,对上述差值模型进行了验证和精度分析。结果表明克里金插值模型用于地面沉降监测数据内插是可行的。     

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。     

空间数据插值的自动化方法研究

克里金插值是空间数据插值的常用方法,其关键在于变异函数的正确拟合。目前一些空间统计分析工具及开发包对变异函数的拟合主要以一定的人工经验为先导,通过直观的方法来确定变异函数的一些参数并反复调整,这种人工干预的操作步骤不仅妨碍了克里金插值的自动化,参数设置和模型选择也没有科学理论依据,因此预测的结果往往不精确。针对这一问题,围绕着自动化目标,基于R语言中的变异函数的自动拟合函数实现了自动克里金插值,并对自动拟合模型进行了自动交叉验证。实验结果表明该空间数据插值自动化方法可行。     

中长距离网络RTK大气延迟的Kriging插值方法研究

利用普通Kriging插值的指数函数模型和高斯函数模型,精密地实时估计网络RTK中用户站每一历元的大气延迟。利用一个含6个参考站的GPS网络(参考站间距为38.8～132.7km)的观测数据进行了实验,结果表明,对于长度为79.1km的基线的双差电离层延迟和双差对流层延迟,相应的Kriging插值(指数模型和高斯模型)的精度一般可达2cm和5cm,这表明普通Kriging插值可用于网络RTK用户站的大气延迟内插。     

应用空间统计学理论解译遥感影像信息“缺失”区

借助图像处理软件ERDAS、地理信息系统软件ArcInfo以及空间统计分析软件ILWIS ,在对TM遥感影像进行分类的基础上 ,运用空间统计学理论以及Kriging插值技术 ,内插了影像真实信息“缺失”斑块的信息 ,插值结果通过了精度检验。为解译影像信息“缺失”区 ,提供了一种手段和方法。     

利用MODIS数据研究天山北麓Kriging雪深插值

以天山北麓为研究区,通过MOD10A2获得月最大雪盖,在无雪区构建虚拟气象站,提高了样本点数量和空间均匀性。运用普通Kriging和协Kriging法对12月至2月最大雪深进行了空间插值,利用交叉检验法对插值精度进行了评估。     

薄板样条与大区域高程异常插值

精确确定高程异常是将大地高转换成正常高的基础,也是制约GPS应用于高程测量的关键。目前诸多高程异常的内插或拟合方法都有其局限性与适用条件,尤其对于大区域范围内的高程异常插值没有一个好的办法。本文利用薄板样条在二维曲面插值中的优越性,提出了大区域高程异常插值的薄板样条法,简要介绍了薄板样条理论,给出了薄板样条的实用计算方法,并用模拟算例与样条法进行对比,表明了该方法的可行性与优越性。     

重力卫星加速度数据的插值算法研究

阐述拉格朗日插值法和牛顿插值法的原理,详细地推导其一次、二次微分通用公式,并分别利用推导出来的微分公式对卫星星历模拟数据进行了相应的插值计算,得到对应的卫星加速度数据。通过比较不同公式的计算结果,验证一次、二次微分公式的正确性,并得到一些有益的结论。     

城市路网交通状态的改进Kriging估计方法

在非线性降维算法Isomap的基础上进行了改进,提出了一种基于度量多维标定法的空间变换方法。将原始网络空间中的路网距离转换为新欧氏空间中的近似路网距离,并在此距离度量基础上实现Kriging方法。通过对南昌市真实数据进行交通状态估计的实验发现,该方法比现有的基于欧氏距离度量的Kriging方法具有更高的估计精度,能够有效地解决交通领域中大规模路网交通运行状态监控的问题。     

Estimation of transit trip production using Factorial Kriging with External Drift: an aggregated data case study

Studies in transportation planning routinely use data in which location attributes are an important source of information. Thus, using spatial attributes in urban travel forecasting models seems reasonable. The main objective of this paper is to estimate transit trip production using Factorial Kriging with External Drift (FKED) through an aggregated data case study of Traffic Analysis Zones in São Paulo city, Brazil. The method consists of a sequential application of Principal Components Analysis (PCA) and Kriging with External Drift (KED). The traditional Linear Regression (LR) model was adopted with the aim of validating the proposed method. The results show that PCA summarizes and combines 23 socioeconomic variables using 4 components. The first component is introduced in KED, as secondary information, to estimate transit trip production by public transport in geographic coordinates where there is no prior knowledge of the values. Cross-validation for the FKED model presented high values of the correlation coefficient between estimated and observed values. Moreover, low error values were observed. The accuracy of the LR model was similar to FKED. However, the proposed method is able to map the transit trip production in several geographical coordinates of non-sampled values.