克里金插值法，又称空间局部统计或空间局部插值，是地统计学的主要内容。其基本原理在此不表，本篇内容主要讲如何通过GEE来实现克里金插值。如果想看原理，可以 点这里大致了解
第一步你需要在代码开头写下以下内容来引用大佬的库
var oeel=require('users/OEEL/lib:loadAll'); 2.2 使用函数 函数用法： var kriged_result = oeel.Image.kriging(covFun, radius, skipInfomed, kernel，image) 详细解释一下各参数： @ covFun：变异函数 @ radius：搜索半径 @ skipInfomed：不用插值结果替代原值（默认true) @ kernel：定义近邻的权重，权重为0被忽略 @ image：用于插值的图像 下面通过详细案例来具体解释一下重点参数covFun： 以下案例摘录于官方示例（对植被覆盖度插值） var gapFilled=oeel.Image.kriging({covFun:function(dist){return dist.multiply(-0.1).exp().multiply(140);}, radius:15,image:im}); @ covFun：该参数是变异函数模型，一般是是拟合变异函数离散值的最佳模型。 下面首先讲一讲如何在GEE中获取并显示某一位置的变异函数离散值。 var variogram=oeel.Image.semivariogram(image,geometry,radius); print(ui.Chart.feature.byFeature(variogram, 'ditance', 'var')) @ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径 在获得变异函数值之后，选择合适的模型来拟合，即covFun参数 下图展示了官方示例用的变异函数模型拟合值和实际值： 关于如何选择拟合变异函数值的最佳模型： 变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。 将变异函数值导出到本地，通过其他平台选择出误差最小的拟合模型。例如Geostatistics for the Environmental Sciences就可以帮助我们拟合各种变异函数模型。 本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。 IDW反距离权重插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距离权重法。 反距离权重计算过程： ArcGIS实现. 如何用地理统计插值克里金法是一种插值技术，还可以显示标准误差是多少。作者：GIS地理 翻译使用Krigings制作有名的的预测模型现在是时候雕刻自己的年龄预测模型了。该预测在克里金法方面很强。在创建精细的预测表面的过程中，在进入克里金法之前都需要了解一些关键概念。这些概念是什么？阅读以下内容，以获得有关克里金法的逐步核心知识。让我们从一些基础知识开始要真正理解克里金法，您必须知道什么是插... 10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。 CesiumCesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证。关于克里金插值小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279本篇实现效果图如下：温...
var oeel=require('users/OEEL/lib:loadAll');
2.2 使用函数 函数用法： var kriged_result = oeel.Image.kriging(covFun, radius, skipInfomed, kernel，image) 详细解释一下各参数： @ covFun：变异函数 @ radius：搜索半径 @ skipInfomed：不用插值结果替代原值（默认true) @ kernel：定义近邻的权重，权重为0被忽略 @ image：用于插值的图像 下面通过详细案例来具体解释一下重点参数covFun： 以下案例摘录于官方示例（对植被覆盖度插值） var gapFilled=oeel.Image.kriging({covFun:function(dist){return dist.multiply(-0.1).exp().multiply(140);}, radius:15,image:im}); @ covFun：该参数是变异函数模型，一般是是拟合变异函数离散值的最佳模型。 下面首先讲一讲如何在GEE中获取并显示某一位置的变异函数离散值。 var variogram=oeel.Image.semivariogram(image,geometry,radius); print(ui.Chart.feature.byFeature(variogram, 'ditance', 'var')) @ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径 在获得变异函数值之后，选择合适的模型来拟合，即covFun参数 下图展示了官方示例用的变异函数模型拟合值和实际值： 关于如何选择拟合变异函数值的最佳模型： 变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。 将变异函数值导出到本地，通过其他平台选择出误差最小的拟合模型。例如Geostatistics for the Environmental Sciences就可以帮助我们拟合各种变异函数模型。 本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。 IDW反距离权重插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距离权重法。 反距离权重计算过程： ArcGIS实现. 如何用地理统计插值克里金法是一种插值技术，还可以显示标准误差是多少。作者：GIS地理 翻译使用Krigings制作有名的的预测模型现在是时候雕刻自己的年龄预测模型了。该预测在克里金法方面很强。在创建精细的预测表面的过程中，在进入克里金法之前都需要了解一些关键概念。这些概念是什么？阅读以下内容，以获得有关克里金法的逐步核心知识。让我们从一些基础知识开始要真正理解克里金法，您必须知道什么是插... 10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。 CesiumCesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证。关于克里金插值小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279本篇实现效果图如下：温...
函数用法：
var kriged_result = oeel.Image.kriging(covFun, radius, skipInfomed, kernel，image) 详细解释一下各参数： @ covFun：变异函数 @ radius：搜索半径 @ skipInfomed：不用插值结果替代原值（默认true) @ kernel：定义近邻的权重，权重为0被忽略 @ image：用于插值的图像 下面通过详细案例来具体解释一下重点参数covFun： 以下案例摘录于官方示例（对植被覆盖度插值） var gapFilled=oeel.Image.kriging({covFun:function(dist){return dist.multiply(-0.1).exp().multiply(140);}, radius:15,image:im}); @ covFun：该参数是变异函数模型，一般是是拟合变异函数离散值的最佳模型。 下面首先讲一讲如何在GEE中获取并显示某一位置的变异函数离散值。 var variogram=oeel.Image.semivariogram(image,geometry,radius); print(ui.Chart.feature.byFeature(variogram, 'ditance', 'var')) @ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径 在获得变异函数值之后，选择合适的模型来拟合，即covFun参数 下图展示了官方示例用的变异函数模型拟合值和实际值： 关于如何选择拟合变异函数值的最佳模型： 变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。 将变异函数值导出到本地，通过其他平台选择出误差最小的拟合模型。例如Geostatistics for the Environmental Sciences就可以帮助我们拟合各种变异函数模型。 本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。 IDW反距离权重插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距离权重法。 反距离权重计算过程： ArcGIS实现. 如何用地理统计插值克里金法是一种插值技术，还可以显示标准误差是多少。作者：GIS地理 翻译使用Krigings制作有名的的预测模型现在是时候雕刻自己的年龄预测模型了。该预测在克里金法方面很强。在创建精细的预测表面的过程中，在进入克里金法之前都需要了解一些关键概念。这些概念是什么？阅读以下内容，以获得有关克里金法的逐步核心知识。让我们从一些基础知识开始要真正理解克里金法，您必须知道什么是插... 10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。 CesiumCesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证。关于克里金插值小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279本篇实现效果图如下：温...
var kriged_result = oeel.Image.kriging(covFun, radius, skipInfomed, kernel，image)
详细解释一下各参数： @ covFun：变异函数 @ radius：搜索半径 @ skipInfomed：不用插值结果替代原值（默认true) @ kernel：定义近邻的权重，权重为0被忽略 @ image：用于插值的图像 下面通过详细案例来具体解释一下重点参数covFun： 以下案例摘录于官方示例（对植被覆盖度插值） var gapFilled=oeel.Image.kriging({covFun:function(dist){return dist.multiply(-0.1).exp().multiply(140);}, radius:15,image:im}); @ covFun：该参数是变异函数模型，一般是是拟合变异函数离散值的最佳模型。 下面首先讲一讲如何在GEE中获取并显示某一位置的变异函数离散值。 var variogram=oeel.Image.semivariogram(image,geometry,radius); print(ui.Chart.feature.byFeature(variogram, 'ditance', 'var')) @ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径 在获得变异函数值之后，选择合适的模型来拟合，即covFun参数 下图展示了官方示例用的变异函数模型拟合值和实际值： 关于如何选择拟合变异函数值的最佳模型： 变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。 将变异函数值导出到本地，通过其他平台选择出误差最小的拟合模型。例如Geostatistics for the Environmental Sciences就可以帮助我们拟合各种变异函数模型。 本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。 IDW反距离权重插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距离权重法。 反距离权重计算过程： ArcGIS实现. 如何用地理统计插值克里金法是一种插值技术，还可以显示标准误差是多少。作者：GIS地理 翻译使用Krigings制作有名的的预测模型现在是时候雕刻自己的年龄预测模型了。该预测在克里金法方面很强。在创建精细的预测表面的过程中，在进入克里金法之前都需要了解一些关键概念。这些概念是什么？阅读以下内容，以获得有关克里金法的逐步核心知识。让我们从一些基础知识开始要真正理解克里金法，您必须知道什么是插... 10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。 CesiumCesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证。关于克里金插值小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279本篇实现效果图如下：温...
@ covFun：变异函数 @ radius：搜索半径 @ skipInfomed：不用插值结果替代原值（默认true) @ kernel：定义近邻的权重，权重为0被忽略 @ image：用于插值的图像
var gapFilled=oeel.Image.kriging({covFun:function(dist){return dist.multiply(-0.1).exp().multiply(140);}, radius:15,image:im}); @ covFun：该参数是变异函数模型，一般是是拟合变异函数离散值的最佳模型。 下面首先讲一讲如何在GEE中获取并显示某一位置的变异函数离散值。 var variogram=oeel.Image.semivariogram(image,geometry,radius); print(ui.Chart.feature.byFeature(variogram, 'ditance', 'var')) @ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径 在获得变异函数值之后，选择合适的模型来拟合，即covFun参数 下图展示了官方示例用的变异函数模型拟合值和实际值： 关于如何选择拟合变异函数值的最佳模型： 变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。 将变异函数值导出到本地，通过其他平台选择出误差最小的拟合模型。例如Geostatistics for the Environmental Sciences就可以帮助我们拟合各种变异函数模型。 本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。 IDW反距离权重插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距离权重法。 反距离权重计算过程： ArcGIS实现. 如何用地理统计插值克里金法是一种插值技术，还可以显示标准误差是多少。作者：GIS地理 翻译使用Krigings制作有名的的预测模型现在是时候雕刻自己的年龄预测模型了。该预测在克里金法方面很强。在创建精细的预测表面的过程中，在进入克里金法之前都需要了解一些关键概念。这些概念是什么？阅读以下内容，以获得有关克里金法的逐步核心知识。让我们从一些基础知识开始要真正理解克里金法，您必须知道什么是插... 10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。 CesiumCesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证。关于克里金插值小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279本篇实现效果图如下：温...
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@ covFun：该参数是变异函数模型，一般是是拟合变异函数离散值的最佳模型。
下面首先讲一讲如何在GEE中获取并显示某一位置的变异函数离散值。 var variogram=oeel.Image.semivariogram(image,geometry,radius); print(ui.Chart.feature.byFeature(variogram, 'ditance', 'var')) @ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径 在获得变异函数值之后，选择合适的模型来拟合，即covFun参数 下图展示了官方示例用的变异函数模型拟合值和实际值： 关于如何选择拟合变异函数值的最佳模型： 变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。 将变异函数值导出到本地，通过其他平台选择出误差最小的拟合模型。例如Geostatistics for the Environmental Sciences就可以帮助我们拟合各种变异函数模型。 本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。 IDW反距离权重插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距离权重法。 反距离权重计算过程： ArcGIS实现. 如何用地理统计插值克里金法是一种插值技术，还可以显示标准误差是多少。作者：GIS地理 翻译使用Krigings制作有名的的预测模型现在是时候雕刻自己的年龄预测模型了。该预测在克里金法方面很强。在创建精细的预测表面的过程中，在进入克里金法之前都需要了解一些关键概念。这些概念是什么？阅读以下内容，以获得有关克里金法的逐步核心知识。让我们从一些基础知识开始要真正理解克里金法，您必须知道什么是插... 10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。 CesiumCesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证。关于克里金插值小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279本篇实现效果图如下：温...
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var variogram=oeel.Image.semivariogram(image,geometry,radius); print(ui.Chart.feature.byFeature(variogram, 'ditance', 'var')) @ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径
@ image：用于计算的单波段影响或影像集 @ geometry：计算变异函数值的位置 @ radius：搜索半径
在获得变异函数值之后，选择合适的模型来拟合，即covFun参数 下图展示了官方示例用的变异函数模型拟合值和实际值： 关于如何选择拟合变异函数值的最佳模型： 变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。 将变异函数值导出到本地，通过其他平台选择出误差最小的拟合模型。例如Geostatistics for the Environmental Sciences就可以帮助我们拟合各种变异函数模型。 本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。 IDW反距离权重插值介绍 反距离权重 (IDW) 插值：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距离权重法。 反距离权重计算过程： ArcGIS实现. 如何用地理统计插值克里金法是一种插值技术，还可以显示标准误差是多少。作者：GIS地理 翻译使用Krigings制作有名的的预测模型现在是时候雕刻自己的年龄预测模型了。该预测在克里金法方面很强。在创建精细的预测表面的过程中，在进入克里金法之前都需要了解一些关键概念。这些概念是什么？阅读以下内容，以获得有关克里金法的逐步核心知识。让我们从一些基础知识开始要真正理解克里金法，您必须知道什么是插... 10.这一步是半变异函数的设置，如果你会用GS+软件，可以根据GS+软件的计算结果来修改相关参数，如果不会你就按照我的设置来就可以了，因为我曾经比较过GS+软件计算的参数和ArcGIS自己计算的参数，结果是ArcGIS自己计算的参数效果会比较好一点。对于这一步参数的设置，我的建议是，除了各向异性选择True（各项异性就是说你的数据在各个方向的分布趋势都是不相同的，如果是近似相同的，那么此项就选择fasle），其余保持默认设置就可以了。如果数据高度偏斜，可选择对数据进行变换，看是否可以使数据更接近正态分布。 CesiumCesium 是一款面向三维地球和地图的，世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证。关于克里金插值小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279本篇实现效果图如下：温...
变异函数的常见模型主要有球状模型、指数模型、高斯模型等。目前GEE暂不持拟合出最佳模型，我在这边给出一个解决方法。
