是否可以在 R 中使用 gstat 进行各向异性 IDW 估计（和交叉验证）？

【问题标题】：Is it possible to do anisotropic IDW estimation (and cross validation) using gstat in R?是否可以在 R 中使用 gstat 进行各向异性 IDW 估计（和交叉验证）？
【发布时间】：2019-11-19 14:44:59
【问题描述】：

我正在使用 R 中的 gstat 库比较 3D 数据集的不同变异函数模型的交叉验证（“留一个”）结果。我也想比较反距离估计的类似交叉验证结果，但我看不到如何在 gstat 中使用 IDW 进行各向异性估计（或交叉验证）。 gstat估计中的IDW是否仅限于各向同性估计，如果不是，可以应用什么语法？

【问题讨论】：

标签： gstat

【解决方案1】：

假设无法在 gstat 中进行各向异性 IDW 估计，我将数据位置转换为各向同性，然后使用 krige.cv 进行交叉验证。

从具有 X、Y、Z、HM 值的 csv 文件开始（X、Y 和 Z 平移以使点各向同性 - 在本例中 XY 旋转 15 度，然后 X 坐标乘以 3.333 和 Z 值乘以30：“hm_assays_iso.csv”）。我使用的 R 会话如下：

> 库（gstat）

> 库(sp)

> hm_iso

> 坐标(hm_iso)

> hm_idw.cv

> write.csv(hm_idw.cv, file="hm_cv_idw3.csv")

【讨论】：