Question

有谁可以告诉我为什么我会得到这个"Error in (function (classes, fdef, mtable)"？

我看到第二个＆＃34;网格＆＃34; R示例中的数据库。我需要创建吗？到目前为止，我的目标变量，预测变量和坐标都在同一个数据库中。

或者我是否需要指定坐标系（CRS）？

谢谢。

library(gstat)
library(maptools)

clean3145 = read.csv(file="clean3145.csv")
coordinates(clean3145)=~UTMEM+UTMNM
summary(clean3145)

#Variogram of LM residuals
logAs<-lm(logAs1 ~ Elev_m + Basin, clean3145)
residuals(logAs)
variogram(residuals(logAs)~UTMEM+UTMNM, clean3145)
plot(variogram(residuals(logAs)~UTMEM+UTMNM, clean3145), plot.nu=T, pch="+")

#Fit variogram
As.rev=variogram(residuals(logAs)~UTMEM+UTMNM, clean3145)
as.rvgm=fit.variogram(As.rev, vgm(nugget=0.25, model="Exp", range=15000, sill=0.6))
plot(As.rev, as.rvgm, plot.nu=T)
str(as.rvgm)

#Regression Kriging (rk)
library(sp)
AS.rk=krige(logAs, clean3145, as.rvgm)

Answer 1

你认为自己需要grd是正确的。这将为您的克里金插值提供采样网格。我修改了你的代码以包含一个示例网格。您可能需要尝试使用resolution参数来使其适用于您。祝你好运！

##Create sampling grid
x.range <- as.integer(range(clean3145@coords[, 1]))
y.range <- as.integer(range(clean3145@coords[, 2]))

resolution <- 4
grd <- expand.grid(x = seq(from = x.range[1], to = x.range[2], by = resolution), 
               y = seq(from = y.range[1],to = y.range[2], by = resolution))

coordinates(grd) <- ~x + y
gridded(grd) <- TRUE

#Variogram of LM residuals
logAs<-lm(logAs1 ~ Elev_m + Basin, clean3145)
residuals(logAs)
variogram(residuals(logAs)~UTMEM+UTMNM, clean3145)
plot(variogram(residuals(logAs)~UTMEM+UTMNM, clean3145), plot.nu=T, pch="+")

#Fit variogram
As.rev=variogram(residuals(logAs)~UTMEM+UTMNM, clean3145)
as.rvgm=fit.variogram(As.rev, vgm(nugget=0.25, model="Exp", range=15000, sill=0.6))
plot(As.rev, as.rvgm, plot.nu=T)
str(as.rvgm)

#Regression Kriging (rk)
library(sp)
AS.rk=krige(logAs, clean3145, as.rvgm, newdata = grd)

Answer 2

用作krige公式logAs1 ~ Elev_m + Basin的第一个参数，或者在任何情况下用作formula，而不是lm对象logAs。

无法为签名'＆＃34; lm＆＃34;，＆＃34; SpatialPointsDataFrame＆＃34;'找到函数'krige'的继承方法

2 个答案: