普通克里金插值

2021-10-02 04:38:00 字數 683 閱讀 6676

最近因為專案需要,研究了下克里金插值演算法。在地質學中,克里金插值演算法是一種使用的空間屬性估計技術,克里金插值說到底是個回歸問題,且依據的因素只有兩個位置之間的距離。

克里金插值演算法又分為很多中,比如普通克里金插值,簡單克里金插值等,不同的克里金插值演算法只是假設條件不同。下面以普通克里金為例來說明其原理。

普通克里金插值演算法的假設條件是:空間屬性是均勻的,對於空間任意一點(x,y)都有同樣的數學期望和方差。普通克里金插值的目的是對於空間一點(x,y)找到一組係數

無偏性:

最優性:

參考: 易知,無偏性可以推出

最終,可以寫成:

定義如何求

然後用高斯牛頓迭代法,進行迭代,求出擬合係數。

用擬合的關係式,求出

1)我所用到的已知點的屬性值都很接近,

是乙個稀疏矩陣,逆不存在,即使用偽逆最後的結果也很怪異。最後我採取的辦法是求

2)距離和半方差值得關係式對結果至關重要,既要選取和已知的觀察點比較吻合的關係,表示式也不能太複雜,避免高斯牛頓迭代法計算複雜或者無法收斂。

參考:

克里金插值

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