克里金方法

克里金插值是一种在地理信息系统（GIS）和统计学中广泛应用的高级空间插值技术，由南非矿业工程师丹尼尔·吉拉德·克里金提出。它利用地质统计学原理，通过考虑数据之间的空间相关性和误差结构来估计未知位置的空间变量值。本程序使用C#编程语言在.NET平台实现克里金插值，采用了指数模型作为协方差函数。指数模型通过半变函数描述同一变量在空间上不同距离的变化率，其形式为C(h) = σ² * exp(-|h|/λ)，其中σ²是方差，λ是特征长度。程序还包括数据处理、等高线生成等步骤，提高预测精度。

这是一段克里金插值的Matlab代码，专门用于将工程、气象、水文等领域的离散观测数据插值为均匀网格值，以达到高精度的目的。

用于小组成员：潘岳（Yue Pan）和范德瑞（Fandré Josianne） 主管：Jemil Avers Butt 博士 环境和先决条件：- Matlab（2019 或更高版本） 实施细节：- 代码架构：https://github.com/josi-fandre/PPE_Kriging- 演示：https://www.youtube.com/watch?v=61adYg8-24s 数据集：- DEM 数据集 半变异函数：- 球状模型- 高斯模型- 指数模型 插值结果：- 密集数据集- 稀疏数据集 插值错误：- 密集数据集- 稀疏数据集 参考：- 克雷西·诺埃尔（Cressie，Noel）。“克里金的起源。”数学地质 22.3（1990）：239-252。

KrigingToolboxV2.0 是一款兼容 Matlab 7 及以上版本的工具箱，为用户提供便捷的克里金插值功能。

Matlab克里金工具箱的最新版本为3.0，专门用于空间自协方差的最佳插值方法。

该工具箱提供金鹰优化器 (GEO) 和多目标金鹰优化器 (MOGEO) 元启发式算法的源代码和用户界面，其相关论文的信息如下： 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.107050 预印本链接：https://www.researchgate.net/publication/347685369_Golden_Eagle_Optimizer_A_nature-inspired_metaheuristic_algorithm 如有疑问，请联系：geo.algorithm@gmail.com

• 包括学生信息输入，例如学生的基本数据和所在班级； • 学生信息查询，包括学生的基本数据； • 学生信息修改； • 学生成绩信息输入； • 学生成绩信息修改； • 学生成绩信息查询； • 学生成绩信息统计； • 奖助学金信息输入； • 奖助学金信息设置和修改； • 奖助学金评定信息输入； • 奖助学金评定信息修改； • 奖助学金评定信息查询。

图10.77 析取克里格内插生成的预测图2. 创建概率图（Probability Map）其在ArcGIS中的实现过程与指示克里格的方法雷同，对jsGDP_training创建概率图的结果如下图10.78所示：图10.78 析取克里格内插生成的概率图58。

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