spatial-interpolation

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我正在嘗試插入深度與3D地形（50,599,3）相關的1d（長度爲96）的垂直剖面。但是，我已經嘗試了許多插值方法，如從scipy和其他人interp1d，但沒有成功。因此，我來這裏尋求幫助。在此先感謝鹽度 array([ 34.20546627, 34.19093594, 34.17489749, 34.15761666, 34.13954375, 34.12091659, 3

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Python中時間序列的二維網格插值

我正在處理從netCDF文件導出的氣候數據。來自不同模型的數據具有不同的分辨率 - 因此，有必要將模型「複製」到常見的網格分辨率。數據是三維（時間，緯度，經度）。爲了方便起見，我在每個時間步將舊網格線性插入一個新網格。我正在尋找一種方法來提高循環遍歷每個時間步的效率，因爲scipy.interpolate.interp2d一次只能處理兩個維度。有沒有什麼辦法可以在一個時間序列上有效地對兩個維度

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如何在Python中使用Kriging插入工作站數據？

瀏覽網頁我發現在Python中使用Kriging的一些工具是pyKriging和Gaussian Process Regression。但是，我無法讓他們中的任何一個人工作。第一個，我不工作（甚至不能導入它）： import pyKriging File "~/python3.6/site-packages/pyKriging/krige.py", line 142 except Exc

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使用最小成本路徑創建舞臺高度柵格和r

我有站點ID和舞臺高度的點shapefile。我想創建一個柵格，其中每個單元具有與該單元最近的原位站的舞臺高度值（以米爲單位）。我想讓這個光柵與另一個光柵匹配。所以，如果我可以同時輸入我創建的柵格（下面描述的數據集3）和我的shapefile（1），我會喜歡它。數據集： 1）點shapefile與河三角洲 2）河三角洲程度的Shape文件 3）其中NA的代表土地增量的柵格的階段高度（如果需要的

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R：糟糕的變異函數擬合，壞的克里金結果

我試圖在雅加達灣做一個克里格。我有一組具有適當座標和屬性的測量點（pH，鹽度...）爲了做一個克里金法，我首先需要爲我的變差函數找到一個模型。當我使用「變差函數」函數時，輸出並不完美，但應該沒問題，但是當我嘗試擬合變差函數時，我得到一個同樣的信息：在fit.variogram（ph.vgm，model = vgm（0.12，「Sph」，0.1,0.01））：警告：在變異函數擬閤中的奇異模

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當在R中使用gstat或automap包時重複數據

我想使用普通克里金來根據預測變量使用g中的gstat或automap包預測動物的空間預測數據。我有很多（超過100）重複座標點，我不能扔掉，因爲這些臺站多年來多次採樣。每次我運行普通克里格的代碼時，我都會得到一個LDL錯誤，這是由於重複點造成的。有誰知道如何解決這個問題，而不會拋出數據？我已經嘗試了automap包中的代碼，該代碼旨在糾正重複項，但是我無法使其工作。感謝您的幫助！ coordina

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用於在Matlab

使用interp2已知以下具體點三次插值是有辦法，以實現雙三次內插，而不會產生一個完整的微細間隔的網格?: years = [5,10,20,25,40]; service = 1:3; wage = [50 99 787.685 779 795 850 803 779 388 886 753 486 849 780 598];

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爲固定的位置

之間的最佳劑2D間隔求算法我設計，其中每個的Ñ劑被分配一個值ķ的程序。有Ñ固定位置，每個位置具有座標（X，ÿ），並且每個位置分配一個代理。我可以用什麼算法來的位置之間分發所有代理，使得具有的ķ最高值代理之間的直線距離最大化？（具體地在ķ值最高的五分之一的代理之間。）如果它的事項，Ñ將可能下落在10-30的範圍內。

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OpenCV重映射插值錯誤？

我使用opencv remap函數將圖像映射到另一個座標系。但是，我最初的測試表明，插值有一些問題。在這裏，我給出了一個簡單的例子，對於圖像來說，每個像素的位置都是0，但是在位置[50,50]處都是0。 import cv2 import numpy as np prvs = np.zeros((100,80), dtype=np.float32) prvs[50:51, 50:51]

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R中的二維插值，沒有任何外推

我有一個數據的二維數組，有一些缺失值。有三列： X Ÿ 強度我可以X對Y圖表中GGPLOT2，具有強度色標。我想平滑的顏色之間的過渡，以及所遇到的idw功能，從gstat包。 idw旨在以二維插值NA。它不應該外推，並且儘管它在技術上確實尊重數據的極限（在兩個方向±20），但它也會嘗試填充曲線邊緣的間隙，如下所示：我想避免發生任何超出我所擁有的數據範圍的外推，包括第一張圖中顯示的數據的右下角