¿Métodos de código abierto para kriging?

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Tengo un conjunto de datos de puntos que me gustaría Krige , idealmente utilizando un paquete de software de código abierto. Si es posible, también me gustaría elegir el modelo de semi-variograma durante el proceso para mejorar la estimación.

    
pregunta scw 11.08.2010 - 03:46

9 respuestas

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Según el tipo de Kriging que desee aplicar, hay diferentes paquetes para elegir:

Kriging ordinario

La versión más común se implementa, por ejemplo, en:

Kriging simple

Kriging simple usa el promedio de todo el conjunto de datos, mientras que Kriging ordinario usa un promedio local. Por lo tanto, Simple Kriging puede ser menos preciso, pero generalmente produce resultados "más suaves". Se implementa en:

Kriging universal

Kriging universal permite considerar la deriva en los datos. Las implementaciones se incluyen en:

Otros tipos de Kriging

GRASS v.krige también admite Block Kriging.

HPGL implementa un gran número de métodos Kriging menos conocidos (marque el manual para más información sobre esos):

  • Indicador Kriging (IK)
  • Kriging medio local que varía (LVM Kriging)
  • Cokriging simple (modelos Markov 1 y 2)
  • Simulación de indicadores secuenciales (SIS)
  • Corelograma Local SIS media variable (CLVM SIS)
  • SIS media de variación local (LVM SIS)
  • Simulación gaussiana secuencial (SGS)
  • Simulación gaussiana truncada (GTSIM) [en la colección de scripts de Python]

SAGA ofrece versiones diferentes de Kriging Ordinario y Universal.

Gstat krige también soporta Bloqueo y Punto Kriging.

    
respondido por el underdark 11.08.2010 - 18:11
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Parece que hay algunas opciones con GRASS GIS. Visite la página de Wiki de GRASS Kriging: enlace

Un proyecto Google Summer of Code en 2009 produjo V.krige: enlace

El paquete gstat de GPL debería funcionar solo o interconectado con GRASS GIS. enlace

Dylan Beaudette tiene un buen ejemplo de kriging con GRASS. enlace (Su blog está lleno de ejemplos excelentes e interesantes sobre el uso de OpenSource GIS y las herramientas estadísticas.)

    
respondido por el DavidF 11.08.2010 - 04:34
13

El R-project tiene un número sustancial de paquetes de software de estadísticas espaciales , pero R tiene una curva de aprendizaje bastante pronunciada.

    
respondido por el dodobas 11.08.2010 - 12:31
13

Si está feliz de leer su ráster en una matriz numpy ( gdal puede hacer esto), entonces puede usar la implementación de la Biblioteca de geoestadística de alto rendimiento de Python o C / C ++ .

HPGL implementa los siguientes algoritmos:

  
  1. Kriging simple (SK)
  2.   
  3. Kriging ordinario (OK)
  4.   
  5. Indicador Kriging (IK)
  6.   
  7. Kriging medio local que varía (LVM Kriging)
  8.   
  9. Cokriging simple (modelos Markov 1 y 2)
  10.   
  11. Simulación de indicadores secuenciales (SIS)
  12.   
  13. Corelograma Local SIS media variable (CLVM SIS)
  14.   
  15. SIS media de variación local (LVM SIS)
  16.   
  17. Simulación gaussiana secuencial (SGS)
  18.   
  19. Simulación gaussiana truncada (GTSIM) [en la colección de scripts de Python]
  20.   

No lo he usado, pero he oído cosas buenas sobre él, especialmente con respecto a la velocidad.

    
respondido por el fmark 11.08.2010 - 05:17
7

Verifique este libro gratuito, se trata de hacer geoestadísticas en R y también contiene información sobre cómo hacerlo en SAGA y GRASS. enlace enlace

    
respondido por el johanvdw 13.08.2010 - 10:21
4

Recuerdo que usé SAGA para hacer esto hace algunos años para algunos resultados de modelado de inundaciones. Código abierto y vale la pena echarle un vistazo.

    
respondido por el Simon 11.08.2010 - 09:04
3

gvSIG (otro GIS libre) permite kriging, usando Sextante. Básicamente, es lo mismo que usar SAGA, pero gvSIG proporciona una experiencia gis más "típica" (es decir, similar a ESRI).

    
respondido por el Rudi 21.11.2011 - 21:21
3

Puedes probar el modelo Kriging en la versión 1.1 de Surfpack (lo escribí cuando aún estaba en el equipo de DAKOTA), o la última y mejor versión que viene con versión" estable de DAKOTA (Surfpack es un subpaquete de DAKOTA), hace Kriging universal desde la perspectiva de las funciones de correlación en lugar de los semi-variogramas .

Recientemente, un usuario, Joel Guerrero, lo comparó frente a otras implementaciones y declaró que "Siempre relacionado con surfpack, lo estamos comparando con otras implementaciones (incluida una comercial), y hasta ahora las superamos a todas, hasta el punto de que a veces parece que está haciendo magia negra"

    
respondido por el Keith Dalbey 13.11.2013 - 21:45
3

GSLIB (Biblioteca de software de geoestadística) es un archivo de primera categoría / software controlado por comandos desarrollado desde Stanford Universidad y estrenada en la década de 1990, con algo de mantenimiento en la última década. El código fuente se puede descargar y compilar libremente en Linux / Windows usando un compilador Fortran. Hay recursos en línea y un libro disponible.

Kriging es una de las fortalezas del software:

  • kriging de cuadrícula 1, 2 o 3-D, validación cruzada, jackknifing
  • SK, OK, UK, kriging con deriva externa
  • cokriging
  • indicador kriging
respondido por el Mike T 14.11.2013 - 00:03

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