MATLAB克里金插值球状模型半变异函数拟合分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于普通克里金的空间插值算法，采用球状模型拟合半变异函数，完成二维空间数据的插值预测与精度评估。系统提供了可靠的误差分析功能，适用于地理信息处理与环境建模研究。

详 情 说 明

克里金插值球状模型半变异函数拟合与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于普通克里金（Ordinary Kriging）的空间插值计算系统，专门采用球状模型（Spherical Model）进行半变异函数拟合。系统能够对二维空间坐标点上的属性值进行插值预测，通过自动优化半变异函数参数，生成高精度的插值曲面，并提供完整的可视化分析和精度评估。

功能特性

• 空间数据预处理：自动处理输入的坐标数据和属性值，确保数据格式合规
• 半变异函数计算：基于样本点空间分布计算经验半变异函数
• 球状模型参数优化：采用优化算法自动拟合最优的基台值、变程和块金值
• 克里金插值计算：构建克里金方程组，求解权重矩阵，实现空间插值预测
• 精度评估：提供插值方差估计，量化预测结果的可靠性
• 可视化分析：生成半变异函数拟合图和插值曲面图，直观展示分析结果
• 参数报告：输出详细的拟合参数和拟合优度指标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备n×2的空间坐标矩阵，包含样本点的x、y坐标 - 准备n×1的属性值向量，对应各坐标点的观测值 - 准备m×2的待预测点坐标矩阵 - （可选）设置球状模型的初始参数

1. 运行系统：

- 执行主程序文件启动插值分析流程

1. 获取输出结果：

- 得到m×1的插值预测值向量 - 获得m×1的插值方差向量 - 查看半变异函数拟合效果图 - 分析插值曲面可视化结果 - 查阅拟合参数报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于参数拟合）
• 统计和机器学习工具箱（可选，用于高级分析）

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据输入与预处理、半变异函数的计算与球状模型拟合、克里金方程组的构建与求解、插值预测执行、结果精度评估以及各类可视化图形的生成。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从原始数据到最终插值分析结果的全自动化处理。