Kriging 内插算法

资 源 简 介

Kriging 内插算法

详 情 说 明

Kriging 内插算法是一种广泛应用于地理统计和空间预测的方法，主要用于通过已知离散点的测量值来估计未知点的值。它的核心思想是基于空间自相关性，即在相近位置的点通常具有相似的特征。

Kriging 内插算法的关键步骤包括：

变异函数计算：分析已知点之间的空间相关性，通常使用半变异函数（Semivariogram）来描述数据在空间上的变化规律。变异函数能够反映数据随距离变化的趋势，帮助确定最优的插值权重。

权重优化：Kriging 通过最小化预测误差的方差来求解最优权重，确保插值结果在统计上无偏（即预测均值与实际均值一致）且方差最小。

预测与误差评估：在计算最优权重后，算法可以估计未知点的值，并给出预测误差（Kriging 方差），用于衡量预测的不确定性。

Kriging 内插算法的优势在于它不仅提供预测值，还能量化预测的可靠性。常见的变体包括普通克里金（Ordinary Kriging）、泛克里金（Universal Kriging）和协同克里金（Co-Kriging），适用于不同的数据分布和空间趋势。该方法广泛应用于地质建模、环境监测、气象预测等领域。