크릭을위한 오픈 소스 방법?


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Krige 하려는 오픈 소스 소프트웨어 패키지를 사용하는 포인트 데이터 세트가 있습니다. 가능한 경우 추정 과정을 개선하기 위해 프로세스 중에 반 가변 모형을 선택하고 싶습니다.

답변:


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적용하려는 Kriging 유형에 따라 선택할 수있는 다른 패키지가 있습니다.

일반 크릭

가장 일반적인 버전은 다음과 같이 구현됩니다.

간단한 크릭

단순 Kriging은 전체 데이터 세트의 평균을 사용하고 Ordinary Kriging은 로컬 평균을 사용합니다. 따라서 Simple Kriging은 정확도가 떨어질 수 있지만 일반적으로 "스무더"결과를 생성합니다. 다음과 같이 구현됩니다.

유니버설 크리깅

범용 Kriging을 통해 데이터의 드리프트를 고려할 수 있습니다. 구현은 다음에 포함됩니다.

다른 Kriging 유형

GRASS v.krige 는 Block Kriging도 지원합니다.

HPGL은 잘 알려지지 않은 수많은 Kriging 방법을 구현합니다 ( 자세한 내용 은 설명서 를 확인 하십시오 ).

  • 인디케이터 크릭 (IK)
  • 현지 변동 평균 Kriging (LVM Kriging)
  • 간단한 CoKriging (Markov 모델 1 및 2)
  • 순차 지시자 시뮬레이션 (SIS)
  • 코어로 그램 지역 변동 평균 SIS (CLVM SIS)
  • 지역별 평균 SIS (LVM SIS)
  • 순차 가우스 시뮬레이션 (SGS)
  • GTSIM (Truncated Gaussian Simulation) [파이썬 스크립트 모음에서]

SAGA는 일반 Kriging과 Universal Kriging의 다른 버전 을 제공합니다 .

Gstat krige는 Block and Point Kriging을 추가로 지원합니다.


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위대한 Kriging 답변!
Ragi Yaser Burhum

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귀하의 faunalia 링크는 ... 작동하지 않습니다
알렉스 LEITH

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GRASS GIS에는 몇 가지 옵션이있는 것 같습니다. GRASS Kriging Wiki 페이지를 확인하십시오 : http://grass.osgeo.org/wiki/Kriging

2009 년 Google Summer of Code 프로젝트에서 V.krige가 생성되었습니다. http://grass.osgeo.org/wiki/V.krige_GSoC_2009

GPL gstat 패키지는 자체적으로 작동하거나 GRASS GIS와 인터페이스되어야합니다. http://www.gstat.org/

Dylan Beaudette는 GRASS로 kriging을하는 좋은 예입니다. http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/node/438 (그의 블로그는 OpenSource GIS 및 통계 도구를 사용하는 훌륭한 예제로 가득합니다!)


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R-프로젝트 의 상당수가 공간 통계 소프트웨어 패키지를 하지만, R 오히려 단기간에 배울 수 있습니다.


사람들은 항상 그렇게 말합니다.하지만 궁금합니다.
Matt Parker

나는 R에서 몇 번이나 "가파른 학습 곡선"이라는 의견을 보았습니다. 그것은 이해가되지 않습니다. 나는 R을 발견했을 때 MATLAB과의 관계에서 1 년을 보냈습니다. 나는 R이 너무 쉽게 배우기 때문에 MATLAB에 한 손가락 경례를 주었고 즉시 그것을 많이 사용하지 않았습니다.
Sharpie

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저는 사람들이 통계를 이해하려고 거의하지 않기 때문에 학습 곡선 구문이 가파르 기 때문에 통계를 집어 올리는 데 거의 문제가 없습니다.
dodobas

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문법이 현명하다고 생각하면 배우기 쉬운 언어 중 하나입니다. 명령 행에서 배우기 쉬운 통계 언어의 예는 무엇입니까? Excel이 아니기 때문에 사람들이 불평한다고 생각합니다.
TheSteve0

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GUI 기반 프로그램과 비교되는 단계입니다. 평생 동안 Windows와 GUI 기반 프로그램을 사용했다면 명령 행 모양이 보일 때 실행됩니다. Excel 비교는 실제로 실행됩니다. 그러나 누군가가 당신에게 기본 트릭을 보여줄 수 있다면 R은 사용하기가 매우 쉽습니다. Excel / Windows에는 존재하지 않는 벡터, 행렬, 함수, 루프와 같은 새로운 개념을 배울 준비가되어 있어야합니다. 이전에 Linux를 사용했다면 단계 곡선이 아닙니다.
Niculita Mihai

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래스터를 numpy 배열 로 읽으려면 ( gdal 이 할 수 있음) Python 또는 C / C ++에서 고성능 Geostatistics Library 구현을 사용할 수 있습니다 .

HPGL은 다음 알고리즘을 구현합니다.

  1. 단순 크릭 (SK)
  2. 일반 키깅 (OK)
  3. 인디케이터 크릭 (IK)
  4. 현지 변동 평균 Kriging (LVM Kriging)
  5. 간단한 CoKriging (Markov 모델 1 및 2)
  6. 순차 지시자 시뮬레이션 (SIS)
  7. 코어로 그램 지역 변동 평균 SIS (CLVM SIS)
  8. 지역별 평균 SIS (LVM SIS)
  9. 순차 가우스 시뮬레이션 (SGS)
  10. GTSIM (Truncated Gaussian Simulation) [파이썬 스크립트 모음에서]

나는 그것을 직접 사용하지는 않았지만 특히 속도와 관련하여 좋은 점을 들었습니다.



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홍수 모델링 출력을 위해 SAGA 를 사용하여 몇 년 전에이 작업 을 수행 한 것을 기억 합니다. 오픈 소스이며 가치가 있습니다.


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gvSIG (또 다른 무료 GIS)는 Sextante를 사용하여 크 래깅을 허용합니다. 이것은 기본적으로 SAGA를 사용하는 것과 동일하지만 gvSIG는보다 일반적인 (즉, ESRI와 같은) gis 경험을 제공합니다.


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Surfpack 버전 1.1에서 Kriging 모델을 사용할 수 있습니다 (여전히 DAKOTA 팀에있을 때 작성했습니다) 또는 "안정된"DAKOTA 버전 과 함께 제공되는 최신의 가장 큰 버전 (Surfpack은 DAKOTA 의 하위 패키지입니다) 반 변형보다는 상관 함수의 관점에서 보편적 인 Kriging을 수행합니다.

최근 사용자 인 Joel Guerrero는이 제품을 다른 여러 구현과 비교하여 "서핑 팩과 관련하여 항상 다른 구현 (상업용 제품 포함)과 비교하고 있으며 지금까지는 모든 구현을 능가합니다. "매직 마술을하고있는 것 같습니다"


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GSLIB (Geostatistical Software Library)는 Stanford University에서 개발하여 1990 년대에 출시 된 최고 수준의 파일 / 명령 기반 소프트웨어로 지난 10 년간 유지 보수 작업을 수행했습니다. 소스 코드는 Fortran 컴파일러를 사용하여 Linux / Windows에서 무료로 다운로드하여 컴파일 할 수 있습니다. 있습니다 온라인 리소스 a는 예약 가능합니다.

Kriging은 소프트웨어의 장점 중 하나입니다.

  • 1, 2 또는 3D 그리드 크릭, 교차 검증, 잭나이프
  • SK, OK, UK, 외부 드리프트가있는 크릭
  • 코킹
  • 인디케이터 크릭
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