Kriging için açık kaynaklı yöntemler?

İdeal bir açık kaynak kodlu yazılım paketi kullanarak Krige yapmak istediğim bir nokta veri setine sahibim . Mümkünse, tahmini geliştirmek için işlem sırasında yarı variogram modelini de seçmek isterim.

Hangi Kriging türünü uygulamak istediğinize bağlı olarak, aralarından seçim yapabileceğiniz farklı paketler vardır:

Sıradan Kriging

En yaygın sürüm, örneğin:

• ÇİM - v.krige
• SAGA - Modül: Sıradan Kriging
• HPGL - normal kriging () (PDF sayfa 12)
• gstat - krige

Basit Kriging

Basit Kriging, tüm veri kümesinin ortalamasını kullanırken Sıradan Kriging yerel bir ortalama kullanır. Bu nedenle, Basit Kriging daha az doğru olabilir, ancak genellikle "daha yumuşak" sonuçlar verir. Uygulandığı yer:

• HPGL - simple_kriging () (PDF sayfa 12)
• Gstat Krige

Evrensel Kriging

Evrensel Kriging, verilerdeki kaymanın dikkate alınmasını sağlar. Uygulamalar aşağıdakilere dahil edilmiştir:

• SAGA - Modül: Üniversal Kriging
• Gstat Krige

Diğer Kriging Çeşitleri

GRASS v.krige ayrıca Blok Kriging'i de destekler.

HPGL çok az sayıda daha az bilinen Kriging yöntemi uygular ( bunlar hakkında daha fazla bilgi için el kitabına bakın):

• Gösterge Kriging (IK)
• Yerel Değişken Ortalama Kriging (LVM Kriging)
• Basit Kodlama (Markov Modelleri 1 ve 2)
• Sıralı Gösterge Simülasyonu (SIS)
• Corellogram Yerel Değişen Ortalama SIS (CLVM SIS)
• Yerel Değişken Ortalama SIS (LVM SIS)
• Ardışık Gauss Simülasyonu (SGS)
• Kesilmiş Gauss Simülasyonu (GTSIM) [Python script koleksiyonunda]

SAGA, Normal ve Universal Kriging'in farklı sürümlerini sunar .

Gstat Krige ayrıca Blok ve Nokta Kriging'i destekler.

GRASS GIS ile birkaç seçenek var gibi gözüküyor. GRASS Kriging Wiki sayfasına göz atın: http://grass.osgeo.org/wiki/Kriging

2009'da bir Google Yazılı Kod projesi V.krige'i üretti: http://grass.osgeo.org/wiki/V.krige_GSoC_2009

GPL gstat paketi kendi başına çalışmalı veya GRASS GIS ile arabirim oluşturmalıdır. http://www.gstat.org/

Dylan Beaudette, GRASS ile kriging yapmanın güzel bir örneğini oluşturuyor. http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/node/438 (Blogunda OpenSource GIS ve istatistiksel araçlar kullanmanın harika ve ilginç örnekleriyle dolu!)

R-proje önemli sayıda mekansal istatistik yazılım paketleri , ancak R oldukça dik bir öğrenme eğrisi vardır.

Rasterinizi düzensiz bir diziye okumaktan memnunsanız ( gdal bunu yapabilir), o zaman Yüksek Performanslı Geostatistics Library uygulamasını Python veya C / C ++ ile kullanabilirsiniz.

HPGL aşağıdaki algoritmaları uygular:

1. Basit Kriging (SK)
2. Sıradan Kriging (Tamam)
3. Gösterge Kriging (IK)
4. Yerel Değişken Ortalama Kriging (LVM Kriging)
5. Basit Kodlama (Markov Modelleri 1 ve 2)
6. Sıralı Gösterge Simülasyonu (SIS)
7. Corellogram Yerel Değişen Ortalama SIS (CLVM SIS)
8. Yerel Değişken Ortalama SIS (LVM SIS)
9. Ardışık Gauss Simülasyonu (SGS)
10. Kesilmiş Gauss Simülasyonu (GTSIM) [Python script koleksiyonunda]

Kendim kullanmadım ama özellikle hız konusunda iyi şeyler duydum.

Bu ücretsiz kitabı kontrol edin, bu R'de jeostatistiği yapmakla ilgili ve SAGA ve GRASS'da da yapmak hakkında bazı bilgiler içeriyor. http://spatial-analyst.net/book/ http://spatial-analyst.net/book/sites/default/files/Hengl_2009_GEOSTATe2c1w.pdf

Bazı sel modelleme çıktıları için birkaç yıl önce SAGA'yı kullandığımı hatırlıyorum . Açık Kaynak ve iyi bir göz atmaya değer.

gvSIG (başka bir serbest GIS), Sextante kullanarak krigasyona izin verir. Bu temelde SAGA kullanmakla aynıdır, ancak gvSIG daha 'tipik' (yani ESRI benzeri) bir ciğ deneyimi sağlar.

Surfpack sürüm 1.1'deki Kriging modelini deneyebilirsiniz (DAKOTA ekibindeyken yazdım) veya DAKOTA'nın "kararlı" sürümüyle gelen en yeni ve en iyi sürümü (Surfpack, DAKOTA'nın bir alt paketidir). yarı-variogramlardan ziyade korelasyon fonksiyonları perspektifinden evrensel Kriging yapar.

Son zamanlarda bir kullanıcı olan Joel Guerrero, bir dizi başka uygulamaya karşı kafa kafaya karşılaştı ve "Her zaman sörf paketiyle ilgili olarak, diğer uygulamalarla (ticari bir tane de dahil olmak üzere) karşılaştırıyoruz, ve şimdiye kadar hepsini geride bıraktığını" belirtti. Bazen kara büyü yapıyor gibi görünüyor. "

GSLIB (Geostatistical Yazılım Kütüphanesi), Stanford Üniversitesi'nden geliştirilen ve son on yılda bir miktar bakım ile 1990'larda yayımlanan birinci sınıf bir dosya / komut tabanlı yazılımdır. Fortran derleyicisi kullanılarak kaynak kodu Linux / Windows'ta ücretsiz olarak indirilebilir ve derlenebilir. Orada çevrimiçi kaynaklar ve bir kitap mevcut.

Kriging, yazılımın güçlü yönlerinden biridir:

• 1, 2 veya 3-B ızgara kriging, çapraz doğrulama, jackknifing
• SK, OK, UK, dış sürüklenme ile kriging
• cokriging
• gösterge kriging