奇怪间隔点数据的插值技术

Question

我有一个空间数据集，其中包含大量沿常规网格线 (500m x 500m) 以及中间的一些任意线和块进行的点测量 (n=10^4)。沿着这些线以大约 0.3-1.0m（变化）的间距进行单次测量（see example 显示每 10 个点）。

可以假设数据呈正态分布，但在某些地区显示出强烈的小尺度变异性。并且有一些海拔（r = 0.5）的趋势可以很容易地消除。

无论编码平台如何，我都在寻找一种好的或“最佳”方法来将这些点插入到整个感兴趣区域 (5000 x 7000m) 上的常规 25 x 25m 网格中。我知道各种各样的克里金技术，但我想知道是否有人对如何处理线之间有相当大间隙的“沿线过采样”有具体的想法。

感谢您的建议！

狮子座

Answer 1

当要插值的点取于规则网格上时，克里金技术表现不佳，因为需要具有广泛的不同点间距离才能很好地估计协方差模型。

您的情况有点特殊......线条上的过采样根本不是问题。主要问题是您的网格中有大洞。如果认为无论您使用何种插值技术，这些孔都会产生问题。

但是，如果克里金法表现良好，先验是很难预测的。无论如何，我建议你尝试一下。

克里金法仅适用于插值。您无法使用克里金元模型进行推断，因此您将无法预测图形左下角的值（因为您在这里没有意义）。

要执行克里金法，我建议您使用以下工具（取决于您更熟悉的语言）：

• DiceKriging R 中的包（我最好使用的那个）
• fields R 中的包（更专注于空间领域）
• DACEmatlab 中的工具箱

奖励：可在线获取克里金法参考书的链接：http://www.gaussianprocess.org/

PS：这类问题比编程更注重统计，可能更适合stats.stackexchange.com 网站。