Ordinary kringing算法

资 源 简 介

Ordinary kringing算法

详 情 说 明

普通克里金法是一种经典的地统计空间插值方法，它基于变差函数模型来估计未采样位置的值。该方法通过考虑空间自相关性来提供最优线性无偏估计。

核心原理是通过已知采样点的空间分布模式和变差函数模型来构建权重系统。变差函数作为关键输入参数，描述了区域化变量在空间上的变化特征。算法会计算待估点与所有已知采样点之间的空间相关性，并基于最小化估计方差的原则分配各采样点的权重。

该实现的特点在于采用了全观测点参与计算的策略，虽然计算效率不如基于搜索邻域的优化版本，但保持了算法的完整性和教学价值。需要注意的是，当采样点超出空间自相关范围时，包含所有观测点可能导致不必要的计算开销。理想情况下可结合k近邻等空间搜索算法进行优化。

应用场景包括环境监测、地质勘探、农业土壤分析等需要空间预测的领域。输出结果不仅能给出预测值，还能提供估计方差作为不确定性度量，这对风险评估和决策支持具有重要意义。