克里金方法內(nèi)插生成高程曲面

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1、杭州師范大學HangzhouNormalUniversity《GIS分析與建模》實驗報告學院班級：理學院地信141實驗名稱：克里金方法內(nèi)插值生成高程曲面學生姓名：趙文彪學生學號：2014212425授課老師：胡潭高提交日期：2016年11月24日-23-目錄1實驗目的32實驗要求33實驗步驟33.1數(shù)據(jù)準備與模塊啟用33.2子集要素43.3正態(tài)分布檢測53.4趨勢分析檢測73.5克里金插值與精度評價（泛克里金插值）83.6克里金插值結果133.7jyg圖層的符號化133.8插值結果轉柵格143.9

2、柵格符號化163.10總結183.10.1子集要素的選擇對插值結果的影響183.10.2泛克里金趨勢剔除理解213.11附加題213.11.1使用簡單克里金插值21-23-1實驗目的通過熟練掌握并理解統(tǒng)計模塊里的六中克里金插值方法，原理和過程，體會在具體應用中的適用性。2實驗要求根據(jù)數(shù)據(jù)特征，至少選用一種克里金插值方法內(nèi)插生成高程曲面，并分析對于此例，該方法的適用性3實驗步驟3.1數(shù)據(jù)準備與模塊啟用啟用地理統(tǒng)計模塊-23-1.1子集要素輸入要素jyg，選擇訓練的子集要素和測試的子集要素的輸出路徑，

3、選擇訓練子集要數(shù)所占總要數(shù)的比例：80（80%），其他默認。單擊ＯＫ。訓練要素（黑色）和測試要素（紅色）分布圖-23-1.1正態(tài)分布檢測按圖找到直方圖統(tǒng)計工具，查看數(shù)據(jù)是否符合正太分布。注：統(tǒng)計源為上一步的訓練數(shù)據(jù)，不是原始數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。-23-直方圖統(tǒng)計QQ正態(tài)圖工具正態(tài)QQ圖-23-由以上兩個統(tǒng)計圖，得到數(shù)據(jù)分布符合正態(tài)分布的假設，不需要進行數(shù)據(jù)變換。1.1趨勢分析檢測按圖找到趨勢分析工具下圖為趨勢分析的結果圖，南北方向具有微弱的趨勢（藍線），而東西方向具有明顯的東高西低的趨勢（綠線），后續(xù)

4、要進行趨勢剔除操作。趨勢分析結果圖-23-1.1克里金插值與精度評價（泛克里金插值）按照下圖找到地理統(tǒng)計導向工具按圖選擇插值方法Kring/CoKinging，右邊的數(shù)據(jù)集為訓練數(shù)據(jù)，字段為默認。克里金的類型選擇泛克里金，并進行趨勢剔除（Orderoftrendremoval為First）-23-趨勢剔除示意圖下圖為半變異/協(xié)方差建模圖，將NumberofLag設為10（在設置分組時，盡量保持每-23-組的樣本數(shù)大于10）搜索領域圖交叉驗證結果圖，顯示了對模型的評價，發(fā)現(xiàn)NumberofLag設為

5、10的精度較好。符合以下模型是最優(yōu)的，標準平均值最接近于0，均方根最小，平均值誤差最接近于均方根誤差，平均標準誤差最接近于1。-23-克里金插值方法參數(shù)報表-23-1.1克里金插值結果1.2jyg圖層的符號化找到iyg的屬性，找符號化界面，參數(shù)如下-23-符號化結果圖1.1插值結果轉柵格右鍵插值結果圖，按圖選擇轉柵格工具-23-輸入輸出柵格的路徑和像元大小，按下圖參數(shù)設置插值結果轉柵格結果圖-23-1.1柵格符號化找到柵格的屬性表，符號化選項卡，按圖進行設置。柵格符號化結果圖-23-泛克里金插值生

6、成高程曲面的結果圖保存文件保存mxd文件-23-1.1總結1.1.1.1子集要素的選擇對插值結果的影響發(fā)現(xiàn)我做的高程曲面插值結果與光盤上的結果不同，可能在取子集的時候有誤，下面是再次進行泛克里金插值的結果圖20%的檢查樣本點（紅色）80%的訓練點（藍色）正態(tài)檢測精度評價-23-插值結果圖為了檢驗子集要素的對插值結果的影響如下，再次新建子集要素（紅色為測試點），與上一次的子集選取有差別的-23-這是插值結果結論：克里金的插值的結果的準確性與子集要素的選擇有極大的關聯(lián)，最好多做幾次子集要素選擇，進行插

7、值結果比較，再確定比較好的子集要素和插值結果。-23-1.1.1泛克里金趨勢剔除理解下圖反映的全局趨勢圖。全局趨勢反映了空間物體在空間區(qū)域上的主體特征，它主要揭示了空間物體的總體趨勢，而忽略了局部的變異。所以為了能更準確地模擬隨機的短程變異，要剔除全局趨勢。我們的所要插值的對象是高程數(shù)據(jù)，在短程變異中比較明顯，所以要進行趨勢剔除操作。1.2附加題1.2.1使用簡單克里金插值關鍵步驟如下正態(tài)分布檢查-23-選擇簡單克里金插值，轉換類型為LOG，并進行趨勢剔除。交叉驗證結果-23-簡單克里金插值結果圖

8、泛克里金插值結果-23-僅僅從結果圖來看，簡單克里金插值結果是比較平滑的。簡單克里金是區(qū)域變化量的線性估計，它假設數(shù)據(jù)變化為正態(tài)分布，并已知區(qū)域變化值的期望，進而可以確定每個點的誤差值。泛克里金插值假設數(shù)據(jù)存在主導趨勢，即該趨勢可以用一個函數(shù)或多項式來擬合。所以簡單克里金是利用統(tǒng)計學的期望進行插值運算，比較適合符合統(tǒng)計學的對象進行插值，如GDP，人口密度等難以用數(shù)學函數(shù)或多項式表達，更加適用于進行統(tǒng)計分析。而泛克里金是利用數(shù)學上的數(shù)據(jù)函數(shù)擬合方式進行插值，在插值對象很符合數(shù)學表達式