Câu trả lời:
Tùy thuộc vào loại Kriging bạn muốn áp dụng, có các gói khác nhau để lựa chọn:
Phiên bản phổ biến nhất được triển khai ví dụ trong:
Kriging đơn giản sử dụng mức trung bình của toàn bộ tập dữ liệu trong khi Kriging thông thường sử dụng mức trung bình cục bộ. Do đó, Simple Kriging có thể kém chính xác hơn, nhưng nó thường tạo ra kết quả "mượt mà" hơn. Nó được thực hiện trong:
Universal Kriging cho phép xem xét sự trôi dạt trong dữ liệu. Triển khai được bao gồm trong:
Các loại Kriging khác
GRASS v.krige cũng hỗ trợ Block Kriging.
HPGL triển khai một số lượng lớn các phương pháp Kriging ít được biết đến (kiểm tra hướng dẫn để biết thêm thông tin về các phương pháp đó):
SAGA cung cấp các phiên bản khác nhau của cả Kriging thông thường và phổ quát.
Gstat krige cũng hỗ trợ Block và Point Kriging.
Có vẻ như có một vài lựa chọn với GRASS GIS. Kiểm tra trang Wiki GRASS Kriging: http://grass.osgeo.org/wiki/Kriging
Một dự án Google Summer of Code năm 2009 đã sản xuất V.krige: http://grass.osgeo.org/wiki/V.krige_GSoC_2009
Gói gstat GPL nên tự hoạt động hoặc giao tiếp với GRASS GIS. http://www.gstat.org/
Dylan Beaudette có một ví dụ hay về việc thực hiện thủ thuật với GRASS. http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/node/438 (Blog của anh ấy có đầy đủ các ví dụ tuyệt vời và thú vị về việc sử dụng OpenSource GIS và các công cụ thống kê!)
Các R-dự án có số lượng đáng kể của các gói phần mềm thống kê không gian , nhưng R có đường cong học tập khá dốc.
Nếu bạn đang hạnh phúc để đọc raster của bạn thành một NumPy mảng ( GDAL thể làm điều này), sau đó bạn có thể sử dụng High Performance địa thống kê Thư viện thực hiện từ Python hoặc C / C ++.
HPGL thực hiện các thuật toán sau:
- Kriging đơn giản (SK)
- Kriging thông thường (OK)
- Chỉ số Kriging (IK)
- Thay đổi địa phương có nghĩa là Kriging (LVM Kriging)
- CoKriging đơn giản (Mô hình Markov 1 & 2)
- Mô phỏng chỉ báo tuần tự (SIS)
- Corellogram Ý nghĩa khác nhau SIS (CLVM SIS)
- Biến đổi trung bình địa phương SIS (LVM SIS)
- Mô phỏng Gaussian tuần tự (SGS)
- Mô phỏng Gaussian bị cắt ngắn (GTSIM) [trong bộ sưu tập tập lệnh Python]
Tôi đã không sử dụng nó cho mình nhưng đã nghe những điều tốt về nó, đặc biệt là về tốc độ.
Kiểm tra cuốn sách miễn phí này, đó là về việc thực hiện kiểm soát địa lý trong R và cũng chứa một số thông tin về việc thực hiện nó trong SAGA và GRASS. http://spatial-analyst.net/book/ http://spatial-analyst.net/book/sites/default/files/Hengl_2009_GEOSTATe2c1w.pdf
Bạn có thể dùng thử mô hình Kriging trong Surfpack phiên bản 1.1 (Tôi đã viết nó khi tôi còn ở trong nhóm DAKOTA) hoặc phiên bản mới nhất và tuyệt vời nhất đi kèm với phiên bản DAKOTA "ổn định" (Surfpack là gói phụ của DAKOTA) , nó thực hiện phổ Kriging từ góc độ của các hàm tương quan chứ không phải là bán bản đồ.
Gần đây, một người dùng, Joel Guerrero, đã so sánh trực tiếp với một loạt các triển khai khác và tuyên bố rằng "Luôn liên quan đến Surfpack, chúng tôi đang so sánh nó với các triển khai khác (bao gồm cả một triển khai thương mại), và cho đến nay nó vượt trội hơn tất cả, đến mức đôi khi dường như đang làm phép thuật đen "
GSLIB (Thư viện phần mềm địa lý) là phần mềm điều khiển tệp / lệnh hàng đầu được phát triển từ Đại học Stanford và được phát hành vào những năm 1990, với một số bảo trì trong thập kỷ qua. Mã nguồn có thể được tải xuống và biên dịch tự do trên Linux / Windows bằng trình biên dịch Fortran. Có tài nguyên trực tuyến và một cuốn sách có sẵn.
Kriging là một trong những thế mạnh của phần mềm: