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边界插值法的统计思路,蛮适合搞土壤或景观空间的朋友。整体插值方法的核心想法就是:边界外的变化不重要,重要的都发生在边界上,边界里的区域就按“差不多一样”。嗯,这种模型说白了就像“一个图斑一类属性”,适配做地理制图、环境建模这些。
模型用得最多的是ANOVAR(标准方差),说白了就是不同区域之间是不是有显著差异,换句话说:你这几个图斑真有区别吗?配合像ArcGIS这种工具,做空间插值的效果还挺不错,效率也高,逻辑也清晰。
如果你平时用SPSS或者Excel做数据,那你会发现这个方法跟你平常做的单因素方差其实差不多,迁移起来不难。甚至用MATLAB也能直接跑一套流程,代码还挺直白的。
不过要注意哦
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变异函数的空间统计方法,是搞空间数据的老朋友了。它的核心是用来衡量空间变量之间的相似度,听着有点抽象,简单说就是你拿一个变量,比如地下水位,看看它在不同位置上变化的规律。你只要理解了γ(h)这个半变差函数公式,空间数据就能得心应手了。
一维空间里,变异函数的定义其实挺直白:两个点之间值的差的平方的平均数的一半,就是它的变异函数值。用在地质、环境监测这些场景多,像测污染物分布、矿产资源预测都离不开它。
如果你是用 MATLAB 的,资源也挺多的,像这个变异函数计算公式 MATLAB 地质统计就写得蛮清楚的,代码也不复杂。
要深入点看性质解析,可以点变异函数性质解析;如果想搞清楚变异函数和协方差函
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