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次のコードは、gstat パッケージを使用して R のクリギング法で 3 か所の v 値を予測するためのものです。

library(gstat);
library(sp);
walk470 <- read.table("D:/kriging/walk470.txt",header=T)
attach(walk470)
coordinates(walk470) = ~x+y
walk.var1 <- variogram(v ~ x+y,data=walk470,width=10)
plot(walk.var1,xlab="Distance",ylab="Semivariance",main="Variogram for V, Lag Spacing = 5")
model1.out <- fit.variogram(walk.var1,vgm(70000,"Sph",40,20000))
plot(walk.var1, model=model1.out,xlab="Distance",ylab="Semivariance",main="Variogram for V, Lag Spacing = 10")
predpts <- matrix(c(60,190,225,50,110,185),ncol=2,byrow=T)
predpts.g <- data.frame(x=predpts[,1],y=predpts[,2])
coordinates(predpts.g) <- ~x+y
g <- gstat(NULL,"new.v",v~1,data=walk470,model=model1.out)
three.pred <- predict(g,predpts.g)
print(three.pred)

バリオグラム モデルをフィッティングするために、事前に vgm() メソッドを使用してシル、ナゲット、および範囲の値を提供する必要がある理由を知りたいです。クリギング理論から、WLS 目的関数を最小化してこれらの値を計算する必要があると考えました。

〜よろしく、チャンダン

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パラメーターの 1 つが球面バリオグラム モデルの範囲であるため、WLS によって解決される最適化問題は非線形です。通常、非線形最適化には初期値が必要であり (例を参照?optim)、それが初期vgm呼び出しに渡されます。渡される実際の値も多少重要です。妥当な値の範囲 (ほぼゼロまたは非常に大きい) から大きく外れている場合、適合は成功しません。

敷居とナゲットのみを適合させる (fit.ranges=TRUEに渡すfit.variogram) 場合、問題は線形になり、原則として初期値なしで実行できます。その場合、データ範囲外の任意の値でも機能します。

于 2015-03-24T08:33:41.913 に答える