kriging

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我想在R中使用自動填充函數對數據集應用通用克立格。我想爲預測點創建我自己的自定義空間網格（for autokrige的new_data參數）。我正在使用R版本3.2.2（64位）和RStudio版本0.99.486。下面是我到目前爲止已經完成： library(automap) library(sp) library(gstat) library(raster) library(rgdal

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R gstat時空變異函數克里金

我想從R包gstat中使用函數variogramST來計算時空變差函數。有12年的數據在空間和時間不規則點有20'000個數據點（沒有全格或部分格）。我必須使用時空包中的STIDF來處理不規則的數據集。我想要一個時間半變異函數，參考點爲0,90,180,270天，直到幾年等。不幸的是，計算和內存問題都會發生。當命令 samplevariogram<-variogramST(formula=for

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如何在Python中使用Kriging插入工作站數據？

瀏覽網頁我發現在Python中使用Kriging的一些工具是pyKriging和Gaussian Process Regression。但是，我無法讓他們中的任何一個人工作。第一個，我不工作（甚至不能導入它）： import pyKriging File "~/python3.6/site-packages/pyKriging/krige.py", line 142 except Exc

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如何寫一個公式在一個循環爲autoKrige {自動地圖}中的R

我有一個大的矩陣和列名如下： colid=vector(length = 60) for(i in 1"60) { colid[i]=paste0("V",i) } 當我在automap使用autoKrige函數，公式必須寫成這樣的格式：V1〜1。當我試圖做到這一點使用一個循環，出現錯誤： library(automap) value=list() for(i in 1:60

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無法從automap包中正確使用autokrige（R無法很好地讀取預測位置）

我正在嘗試使用R來執行從伊比利亞半島收集的插值數據頻率的映射。（像這樣的https://gis.stackexchange.com/questions/147660/strange-spatial-interpolation-results-from-ordinary-kriging）我的問題是，由於autokrige函數的atributte new_data中的某種錯誤，繪圖並未顯示插值數據

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R'automap'如何創建用於AutoKrige的預測網格（例如meuse.grid）？

創建預測網格（用於new_data參數）與automap包中的autoKrige函數一起使用時遇到了很多困難。我已經嘗試下面在這個崗位（How to subset SpatialGrid using SpatialPolygon）的步驟，但出現以下錯誤：錯誤X @ COORDS [我，放下= FALSE]：（下標）邏輯標太長另外：警告消息： 1：在min（x）中：沒有非缺少參數min;返回

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蟒3D coordiante點雲內插

我有座標的NP陣列 - Data[:,0] = x[:] Data[:,1] = y[:] Data[:,2] = z[:] 這表示缺少數據的區域的點雲。你怎麼會去使用這個作爲數據輸入到一些插補功能（理想克里格），這將給在X和Y網格內插Z值的定義爲： xmax = np.max(data[:, 0]) ymax = np.max(data[:, 1]) xmin = np.min(d

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是否有任何實現多輸出高斯過程的軟件？

我想用高斯過程迴歸實現貝葉斯優化，我想先嚐試多輸出GP。有很多實現GP的軟件，例如MATLAB中的fitrgp函數和ooDACE工具箱。但是我沒有找到實現所謂的多輸出GP的任何可用軟件，即預測向量值函數的高斯過程模型。那麼，是否有任何軟件實現了我可以直接使用的多輸出高斯過程？

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局部塊克里格與gstat本地變差函數

我一直無法找到任何信息，具體到本地塊克里格與使用gstat包河還有就是免費從澳大利亞中心精準農業所謂VESPER，能夠局部變差要做到這一點，從我讀過的應該可以在R中，我可以使用一些幫助，把一個for循環，使gstat函數在本地工作。使用默茲數據集作爲一個例子，我已經能夠計算和適應全球變差函數的數據的集合： library(gstat) data(meuse) coordina

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從Python中的對象獲取數據數組

我使用library，它產生3個給定對象k的圖。我需要計算產生這些圖的數據點(x,y,z)，但問題是這些圖來自於k的函數。我正在使用的庫是pyKriging和this是他們的github存儲庫。其示例code的簡化版本是： import pyKriging from pyKriging.krige import kriging from pyKriging.samplingplan im