Open-Source-Methoden für das Kriging?

Antworten:

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Abhängig davon, welchen Kriging-Typ Sie anwenden möchten, stehen verschiedene Pakete zur Auswahl:

Gewöhnliches Kriging

Die gängigste Version ist zum Beispiel implementiert in:

Einfaches Kriging

Beim einfachen Kriging wird der Durchschnitt des gesamten Datensatzes verwendet, während beim normalen Kriging ein lokaler Durchschnitt verwendet wird. Daher kann einfaches Kriging ungenauer sein, führt aber im Allgemeinen zu "glatteren" Ergebnissen. Es ist implementiert in:

Universelles Kriging

Universelles Kriging ermöglicht die Berücksichtigung von Datenverschiebungen. Implementierungen sind enthalten in:

Andere Kriging-Typen

GRASS v.krige unterstützt auch Block Kriging.

HPGL implementiert eine große Anzahl weniger bekannter Kriging-Methoden ( weitere Informationen hierzu finden Sie im Handbuch ):

  • Indikator Kriging (IK)
  • Lokales Varying Mean Kriging (LVM Kriging)
  • Einfaches CoKriging (Markov Modelle 1 & 2)
  • Sequenzielle Indikatorensimulation (SIS)
  • Corellogram Local Varying Mean SIS (CLVM SIS)
  • Lokales variierendes mittleres SIS (LVM SIS)
  • Sequentielle Gaußsche Simulation (SGS)
  • GTSIM (Truncated Gaussian Simulation) [in der Python-Skriptsammlung]

SAGA bietet verschiedene Versionen von Normal- und Universal-Kriging an.

Gstat Krige unterstützt zusätzlich Block und Point Kriging.

Underdunkel
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1
Gute Antwort von Kriging!
Ragi Yaser Burhum
1
Ihre faunalia Links funktionieren nicht ...
Alex Leith
17

Es sieht so aus, als gäbe es mit GRASS GIS einige Optionen. Schauen Sie sich die GRASS Kriging Wiki-Seite an: http://grass.osgeo.org/wiki/Kriging

Ein Google Summer of Code-Projekt im Jahr 2009 produzierte V.krige: http://grass.osgeo.org/wiki/V.krige_GSoC_2009

Das GPL gstat-Paket sollte von selbst funktionieren oder mit GRASS GIS verbunden sein. http://www.gstat.org/

Dylan Beaudette hat ein schönes Beispiel für das Kriging mit GRASS. http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/node/438 (Sein Blog ist voll von großartigen und interessanten Beispielen für die Verwendung von OpenSource GIS und statistischen Tools!)

DavidF
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14

Das R-Projekt hat eine beträchtliche Anzahl von Raumstatistik-Softwarepaketen , aber R hat eine ziemlich steile Lernkurve.

Dodobas
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Die Leute sagen das immer, aber ich frage mich: Steil gegenüber was?
Matt Parker
Ich habe den Kommentar "Steile Lernkurve" einige Male auf R geworfen gesehen - er ergibt für mich einfach keinen Sinn. Ich war ein Jahr in meiner Beziehung zu MATLAB, als ich R entdeckte. Ich fand es so einfach, R zu lernen, dass ich MATLAB den Ein-Finger-Gruß gab und sofort aufhörte, es heftig zu benutzen.
Sharpie
1
Ich denke, es liegt daran, dass die Leute selten versuchen, Statistiken zu verstehen, und deswegen hat es eine steile Lernkurve, was die Syntax
angeht
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Ich denke, syntaktisch gesehen ist es eine der einfacheren Sprachen, die man lernen kann. Was ist ein Beispiel für eine statistische Sprache, die einfach über die Befehlszeile zu lernen ist. Ich denke, die Leute beschweren sich, weil es nicht Excel ist.
TheSteve0
1
Es ist Schritt im Vergleich zu einem GUI-basierten Programm. Wenn Sie Ihr ganzes Leben lang Windows und GUI-basierte Programme verwendet haben, werden Sie ausgeführt, wenn die Befehlszeile angezeigt wird. Der Excel-Vergleich lässt sie tatsächlich laufen. Aber R ist sehr einfach zu benutzen, wenn jemand Ihnen die grundlegenden Tricks zeigen kann. Sie müssen bereit sein, neue Konzepte wie Vektoren, Matrizen, Funktionen und Schleifen zu lernen, die in einer Excel / Windows-Welt nicht existieren. Wenn Sie zuvor Linux verwendet hätten, wäre dies keine Schrittkurve.
Niculita Mihai
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Wenn Sie Ihr Raster gerne in ein Numpy- Array einlesen möchten ( das kann gdal ), können Sie die Implementierung der High Performance Geostatistics Library aus Python oder C / C ++ verwenden.

HPGL implementiert die folgenden Algorithmen:

  1. Einfaches Kriging (SK)
  2. Gewöhnliches Kriging (OK)
  3. Indikator Kriging (IK)
  4. Lokales Varying Mean Kriging (LVM Kriging)
  5. Einfaches CoKriging (Markov Modelle 1 & 2)
  6. Sequenzielle Indikatorensimulation (SIS)
  7. Corellogram Local Varying Mean SIS (CLVM SIS)
  8. Lokales variierendes mittleres SIS (LVM SIS)
  9. Sequentielle Gaußsche Simulation (SGS)
  10. GTSIM (Truncated Gaussian Simulation) [in der Python-Skriptsammlung]

Ich habe es selbst nicht benutzt, aber gute Dinge darüber gehört, insbesondere in Bezug auf die Geschwindigkeit.

fmark
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4

Ich erinnere mich , dass ich vor ein paar Jahren SAGA für die Erstellung von Hochwassermodellen verwendet habe. Open Source und einen Blick wert.

Simon
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4

gvSIG (ein anderes freies GIS) erlaubt Kriging mit Sextante. Dies ist im Grunde dasselbe wie bei der Verwendung von SAGA, aber gvSIG bietet eine eher "typische" (dh ESRI-ähnliche) gis-Erfahrung.

Rudi
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Sie können das Kriging-Modell in Surfpack Version 1.1 (ich habe es geschrieben, als ich noch im DAKOTA-Team war) oder die neueste und beste Version ausprobieren, die mit der "stabilen" Version von DAKOTA geliefert wird (Surfpack ist ein Unterpaket von DAKOTA). macht es universelles Kriging aus der Perspektive von Korrelationsfunktionen und nicht von Halbvariogrammen.

Kürzlich verglich ein Benutzer, Joel Guerrero, es Kopf an Kopf mit einer Reihe anderer Implementierungen und erklärte: "Wir haben immer mit Surfpack zu tun, vergleichen es mit anderen Implementierungen (einschließlich einer kommerziellen) und übertreffen bisher alle von ihnen. zu dem Punkt, der manchmal scheint, dass schwarze Magie tut "

Keith Dalbey
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GSLIB (Geostatistical Software Library) ist eine erstklassige datei- / befehlsgesteuerte Software, die von der Stanford University entwickelt und in den 1990er Jahren veröffentlicht wurde. Einige davon wurden im letzten Jahrzehnt gewartet . Der Quellcode kann unter Linux / Windows mit einem Fortran-Compiler frei heruntergeladen und kompiliert werden. Es stehen Online-Ressourcen und ein Buch zur Verfügung.

Kriging ist eine der Stärken der Software:

  • 1, 2 oder 3-D Gitter Kriging, Kreuzvalidierung, Jackknifing
  • SK, OK, UK, kriging mit externer Drift
  • cokriging
  • Indikator Kriging
Mike T
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