kriging 보간을위한 최소 샘플 수

kriging 방법을 사용하여 보간하도록 요청한 시편 수에 대한 데이터를 얻습니다.
일부 조사 후 Kriging 결과 (기본 매개 변수를 사용하여 ArcGIS Geostatistical Analyst에서 수행)가 만족스럽지 않은 것으로 나타났습니다. 보간 된 값은 측정 (특히 상위 값)과 크게 다르며 표면은 신뢰할 수 없습니다. 사진은 다음과 같습니다
. 주요 문제는 샘플 수가 충분하지 않다고 가정합니다.

신뢰할 수있는 결과를 얻으려면 몇 점을 사용해야합니까?
또는 이러한 다양한 값에 kriging 방법이 적합하지 않습니까?

"기본 값"을 사용하면 실제로 크 래깅되지는 않습니다. 크 래깅 알고리즘을 적용하는 것입니다.이 데이터와 함께 사용하면 크릭 팅 알고리즘이 좋지 않습니다.

(저는 간단한 비난을 위해 비누 상자를 밟을 것입니다. 제 생각에는 컴퓨터 프로그램으로 나쁜 결과를 얻는 가장 빠른 방법은 기본 매개 변수를 사용하는 것입니다. ArcGIS는 나쁜 결과를 얻는 가장 풍부하고 강력한 환경 중 하나입니다. 방법. 도덕적 IS는 당신이 그것을 제어하는 방법을 이해 할 때까지 중요한 일을 위해 소프트웨어를 사용하지 마십시오. 아래를 가두 연설에서 지금은 ...)

kriging이 작동하려면 "variography"로 알려진 데이터에 대한 집중적 인 예비 통계 분석을 수행해야합니다. 이것이 궁극적으로 얼마나 잘 수행되는지는 데이터와 지리 통계 기술에 달려 있습니다. ( Journel & Huijbregts의 정기 광업 지리 통계 및 Yvan Pannatier의 Variowin 을 포함한 변이 법 에 대한 전체 서적이 작성되었습니다 .) 1980 년대 후반) 원칙적으로 2 ~ 3 점 ( 알고리즘을 보여주기 위해이 작업을 수행했습니다)을 사용하여 krige 할 수 있으며 문헌의 엄지 손가락 규칙은 최소 20 점에서 100 점 사이이며 합의 약 30 포인트 인 것으로 보입니다.

귀하의 경우 데이터를 설명하지는 않지만 고도로 치우친 분포 및 뚜렷한 정지성의 증거 부족을 포함하여 몇 가지 명확한 문제가 있습니다. 특수 통계 처리 또는 특수 형태의 크릭 (예 : 공간 일반 선형 모델)이 필요합니다. 매우 많은 양의 데이터가있을 때까지 이러한 데이터를 크릭 할 때 좋은 결과를 얻지 못합니다.

범례에 따르면 실제로 데이터를 보간하지 않고 밀도 그리드 를 만들려고 할 수 있습니다 . 두 프로 시저의 출력은 동일하게 보일 수 있지만, 각각 다른 작업을 수행하고 다른 해석을합니다. 당신은 보간 데이터가 고려 될 때 샘플을 몇 가지 가상 연속 표면에서. 보간은 샘플링되지 않은 값을 예측합니다. 표준 예에는 고도 측정 (지구 표면을 샘플링 함) 및 온도 측정 ( "온도 장"을 샘플링 함)이 포함됩니다. 당신 은 금액에 대한 완전한 정보 가있을 때 밀도를 계산단위 면적당 그 양의 스무딩 된 버전을 나타내려고합니다. (보간과 달리 예측할 샘플링되지 않은 값은 없습니다.) 표준 예는 모집단 밀도입니다. 데이터는 영역 내 모든 개인의 수입니다. 출력은 인구 밀도의 맵입니다.

먼저 Variogram 추정 / 모델링에 사용할 데이터 위치 수와 두 번째로 데이터가 아닌 위치의 값을 보간하기 위해 Kriging 방정식에 사용할 데이터 위치 수의 두 가지 질문이 있습니다. 지역). 움직이는 검색 환경을 사용한다고 가정하면 주변 지역의 15-20 개가 넘는 데이터 위치는 (1) 검색 환경에서 가장 가까운 데이터 위치에만 0이 아닌 가중치가 있으므로 (2) 더 많은 데이터가 있으므로 결과가 저하 될 수 있습니다 거꾸로 될 매트릭스의 크기가 더 크고 위치가 좋지 않은 매트릭스의 증가 가능성. 크 래깅에 필요한 총 데이터 위치 수는 보간 할 위치 수와 해당 점의 공간 패턴 및 데이터 위치에 따라 다릅니다. 요컨대

바리오 그램 추정 / 모델링과 관련하여 매우 다른 문제입니다. 예를 들어

1991 년, Myers, DE, 첫 번째 인터 진행에 대한 Variogram 추정에 관한. 교수 통계 Comp., 체 쉬메, 터키,

1987 년 3 월 30 일 ~ 1987 년 2 판, American Sciences Press, 261-281

1987, A. Warrick 및 DE Myers, Variogram 계산을위한 샘플링 위치 최적화 수자원 연구 23, 496-500

이들은 www.u.arizona.edu/~donaldm에서 다운로드 할 수 있습니다