問題タブ [gstat]

補間を作成するためにgstatライブラリを使用するコードをRで記述しようとしています。私はすでにgstatマニュアルを読み、インターネット上のいくつかの例に基づいて、このコードを書くことができました（これはほんの一部です）：

私の問題は、通常のクリギング補間で結果を取得する代わりに、最後のコマンド（predict）を実行すると、逆距離加重（IDW）で結果を取得することです。gstatのマニュアルで、「バリオグラムが指定されていない場合、逆距離加重補間がデフォルトのアクションです。バリオグラムが指定されている場合、デフォルトの予測方法は通常のクリギングです」と読みました。

しかし、私のコードでわかるように、経験的バリオグラムと理論的バリオグラムの両方を指定します。なぜ私が通常のクリギングの代わりにIDWを取得し続けるのか知っていますか？私が持っている座標のタイプと関連付けることができますか？たとえば、座標が互いに近い場合、または関心領域が大きすぎる場合はどうなりますか？どんな助けでも本当に役に立ちます。

よろしくお願いしますディミトリス

geoRパッケージのca20-Datasetの相互検証を行いたい。たとえば、meuse-datasetの場合、これは正常に機能しますが、このデータセットの場合、SpatialPointsDataFrameのディメンションで奇妙な問題が発生します。たぶん、これを自分で試して、autoKrige.cv関数が機能しない理由を説明することができます（いくつかのnfold-valuesを試しましたが、これはエラーメッセージのlocations-valueのみを変更します...）：

誰かが問題を再現できることを願っています。私のRバージョンは2.15で、すべてのパッケージが最新です（少なくとも1か月ほど前ではありません...）。

ご協力いただきありがとうございます！！

gstat パッケージを使用して、通常のクリギングを実行したいと考えています。OK には不十分な 17 の場所しかないため、バリオグラムを作成するための補助データとして各ノードの一時データも使用しました。ただし、このエラーを思いついたので、この問題について教えてください。さらに、gstat は近い座標を扱うことができません。r で OK の別の強力なパッケージを知っている場合はお知らせください。

私が使用しているコード:

エラー：

データ：

そして、コードをこれに変更した後：

私はこのエラーを思いついた：

[通常のクリギングを使用]

変数 T (温度) の空間モデリングを行います。文献で一般的に使用されているものを使用します。回帰を実行し (高度などの変数を使用)、IDW を使用して残差を空間的に補間します。R パッケージ gstat には次のオプションがあるようです:

しかし、idw()彼らのドキュメントには次のように書かれています：

関数 idw は [...] を実行します。数式で予測変数を使用しないでください。

実際、結果は、残差の空間補間を行わずに回帰のみを実行した場合とまったく同じように見えます。私は手動でそれを行うことができることを知っています:

しかし、これには多くの欠点があります。モデルが 1 つのオブジェクトに含まれていないため、要約を直接実行したり、逸脱や残差をチェックしたり、最も重要なこととして交差検証を実行したりすることはできません。すべてを手動で行う必要があります。そう、

Rの1つのモデルで回帰とIDWを行う方法はありますか?

IDW はモデリングのこの分野で使用されており、これらの目的のために十分にテストされているため、空間補間の別の方法を使用したくないことに注意してください。

Spatial*DataFrame(* = ポイント、ライン、ポリゴン、ピクセル、グリッドなど) のデータをどうにかして簡単に操作することは可能ですか? 特に、値を割り当てて操作するのが困難です。

どちらの場合も、かなり醜い回避策を見つけました。

しかし、これらは単なる初心者の試みであり、あまりにも醜くて複雑です.Rでははるかに簡単に違いありません!

が に設定されている場合でも、応答変数または予測変数に欠損値 ( )が含まれている場合、関数idw()およびkrige()fromパッケージはエラーを報告し続けます。gstatNAna.actionna.omit

これはバグですか？実際に手動でデータをフィルタリングし、結果を元のデータ フレームにマージする必要がありますか? もっと簡単な解決策はありませんか？では、なぜそのna.actionオプションがあるのでしょうか。

ggmap にヒートマップをプロットしたい。

私が得るエラーは次のとおりです。

テスト変数は次のとおりです。

提案？変数 test にはさらに多くのエントリがあります。プロットしたいのは、gstat ライブラリの関数 krige によって取得されたクリギングの結果です。

それを行うより良い方法はありますか？

私は非常に異なる解決策に対してオープンです

ggmap にヒートマップをプロットしたい。

測定キャンペーンを行ったので、4460 の地理参照ポイントがあります。

予測マップを作成するために、クリギングで予測を計算する合計 160000 ポイントのグリッド 400*400 を作成しました。私の 3 km * 3 km での現象の全体像を把握するには、何らかのヒート マップが必要だと思います。(ファイルを参照) ポイントをプロットするために使用するコードは次のとおりです。

したがって、基本的に問題は、ポイントが道路に沿っていることです。そのため、ヒート マップに問題があり (ここを参照)、それらを個別にプロットするには多すぎます。助言がありますか？

他の関連する質問は、私のデータが gstat の従来の形式である SpatialPointsDataFrame であるということです。これは、ggplot を使用するためにそれらを強制的にデータフレームにする必要があることを意味します。

クリギング補間の出力であるグリッドと、補間が必要ないくつかのポイントとの間の距離を計算する必要があります。

問題は、グリッドが非常に大きく、グリッドのポイントとパッケージgeodDistからの関心のあるポイントとの間の距離を計算するサイクルの平凡な2倍にするのに永遠にかかることです。oce

グリッド内のどの点が関心のある点に近いかを計算するより良い方法はありますか??

これが私の平凡なサイクルです

これは単なるベスト プラクティスの質問なので、データは含めません。問題ないことを願っています。