克里格法又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。其特点是线性，无偏，方差小，适用于空间分析。所以很适合地质学、气象学、地理学、制图学等。
镁橄榄石
相对于其他插值方法。主要缺点：由于他要依次考虑（这也是克里格插值的一般顺序）计算影响范围，考虑各向异性否，选择变异函数模型，计算变异函数值，求解权重系数矩阵，拟合待估计点值，所以计算速度较慢。而那些趋势面法，样条函数法等。虽然较快，但是逼近程度和适用范围都大受限制。克里格插值又分为：简单，普通，块，对数，指示性，泛，折取克里格插值等。
印务局克里格插值的变异函数有球形模型，指数模型，高斯模型，纯块金模型，幂函数模型，迪维生模型等。
克里格法（Kriging）是地统计学的主要内容之一，从统计意义上说，是从变量相关性和变异性出发，在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计的一种方法；从插值角度讲
是对空间分布的数据求线性最优、无偏内插估计一种方法。克里格法的适用条件是区域化变量存在空间相关性。 克里格法，基本包括普通克里格方法（对点估计的点克里格法和对块估计的块段克里格法）、泛克里格法、协同克里格法、对数正态克里格法、指示克里格法、折取克里格法等等。随着克里格法与其它学科的渗透，形成了一些边缘学科，发展了一些新的克里格方法。如与分形的结合，发展了分形克里格法；与三角函数的结合，发展了三角克里格法；与模糊理论的结合，发展了模糊克里格法等等。
应用克里格法首先要明确三个重要的概念。一是区域化变量；二是协方差函数，三是变异函数。
它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布．确定对一个待插点值有影响的距离范围，然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后进行加权平均来估计块
段品位的方法。但它仍是一种光滑的内插方法 在数据点多时，其内插的结果可信度较高 。
按照空间场是否存在漂移(drift)可将克里格插值分为普通克里格和泛克里格，其中普通克里格(Ordinary Kriging简称OK法)常称作局部最优线性无偏估计．所谓线性是指估计值是样本值的线性组合，即加权线性平均，无偏是指理论上估计值的平均值等于实际样本值的平均值，即估计的平均误差为0，最优是指估计的误差方差最小。
利用克里格法插值时变异函数的确定是其关键。当区域化变量不满足二阶平稳假设存在漂移时，漂移的形式、残余（Ｒｅｓｉｄｕａｌ）变异函数参数的估计比较困难。有人提出利用多元逐步回归法确定漂移的次数；采用矩法和最大似然法相结合估计残余变异函数参数；当区域内数据点个数比较多时，在三角网格剖分过程中一次确定三角形与其内数据点的包含关系，用于快速检索待插点邻域内的数据点。
对于同一个区域化变量，有些人认为满足二阶平稳假设，而另一些人则认为带有漂移，没有一个判定准则。实际应用中，漂移次数的确定可借鉴利用多元逐步回归法确定。
克里格插值一般步骤：
1）计算被估点坐标（网格节点坐标）
（2）根据搜索策略选择满足条件的参估点
（3）根据变差函数参数建立方程组
（4）解方程组，求权系数
（5）求被估点的值
can总线控制器
（6）重复（1）-（5）步，直到网格节点全部求出；
由上可见，克里格插值其实也是对已知值赋权重计算未知值，但是它不仅考虑了距离插值点的距离远近的影响，还考虑了己知点的位置和属性值整体的空间分布和格局。这个权重使用半方差函数模型（生成的表示地理现象连续表面的函数），在半方差函数模型和邻近已知点的空间分布的基础上，对研究区内的各个位置进行预测，权重wi取决于已知点的拟合模型、到插值点的距离和插值点周围的已知样点的空间关系。
男人体照片
水下滑翔机克里格插值的第一项任务即揭示研究数据间的相关（自相关）。一旦有了空间自相关的信
息，就可以运用调整好的模型进行克里格插值的第二项任务即再次运用数据进行预测。
步骤是：
1、确定搜索半径，取可变的还是固定的。
2、选择普通克里格插值法还是全局克里格插值法。台湾问题
选择标准：普通克里格方法是最普通和应用最广的克里格方法。它假设常数的均值是未 知的。这是一个合理的假设除非你有一些科学的理由来否定这些假设。全局克里格方法假设数据中有主导趋势，它可以用一个确定性的函数或多项式来模拟。全局克里格方法将仅用于知道数据的趋势并能合理而科学地描述它的情况，即定性分析。
3、选择模型球状的还是指数的等等，根据需要选择。一般的，球状用于地学类，指数一般用于生物类。
总之，克里格插值法是一种线性、无偏、最优估计的插值方法,但普通克里格插值法要求区域化变量满足二阶平稳假设或是固有假设,但实际应用中这一假设往往无法满足,即存在漂移
现象。由于物化探数据存在有区域异常问题,因此是非平稳的,从而限制了克里格插值方法的应用.通过分析,泛克里格插值法可较好地估计和拟合物化探区域异常,因此可较好地解决物化探数据的插值问题.对物化探数据进行了泛克里格变异函数选取,并完成了物化探区域异常的一次或二次多项式拟合.将克里格插值法和泛克里格插值法应用于物化探数据网格化插值处理,并利用交叉证实法验证,结果表明泛克里格法比普通克里格法具有更好的网格化插值效果,得到的物化探图精度有提高。泛克里格插值法避开了克里格插值法的二阶平稳假设,使插值得到的物化探图更加符合物化探异常特征。
以上是参考了一些看到的克里格插值网格化方法资料整理的一点学习心得笔记，愿与大家交流共享。由于克里格插值网格化方法以前用的不多，也是边学边干，所以若有理解或提法不妥之处请指正，以共同提高。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议