自定义R中栅格类中的反距离预测

时间:2015-09-02 17:37:17

标签: r raster gstat

我想修改以下代码,以便对于超出定义的最大距离的所有值,我可以使用属于同一土壤顺序类别的点的平均值。有什么建议吗?

# load packages and data
library(gstat)
library(raster)
data(meuse)
data(meuse.grid)
################## 
meuse <- meuse[110:155,]
meuse <- na.omit(meuse)
coordinates(meuse) <- ~x+y
coordinates(meuse.grid) <- ~x+y
gridded(meuse.grid) <- TRUE
spplot(meuse.grid[4], main="soil class")
# inverse distance prediction for maximum distance of 2km.
ca.idw = idw(cadmium ~ 1, meuse, meuse.grid, omax =5, maxdist = 2000)

enter image description here

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

一种方法是将土壤类别添加为(因子)预测变量,并使用普通克里金法和变异函数模型到达窗台(如球形模型)和小范围

ca.ok = krige(cadmium ~ soil, meuse, meuse.grid, vgm(1, "Sph", 100))

给出:

enter image description here

另一种方法是为每个土壤类别分别进行普通克里金法。不同之处在于,在前一个模型中,残差被考虑用于跨越边界的插值(残差插值是全局的,忽略边界),后者则不是。