einyboy 原文LINK Kriging插值法 克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插 值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的

  参考论文:      http://people.ku.edu/~gbohling/cpe940 # -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # Kriging.py # Created on: 2014-06-12 10:14:21.00000 # (generated by ArcGIS/ModelBuilder) # Descr

在ArcEngine时,GP无疑是GIS开发者的神器.自ArcEngine9.2开始新增一个程序集ESRI.ArcGIS.Geoprocessor,它能调用包含扩展模块在内的所有Geoprocessing工具.关于GP的使用问题,做如下总结: 1.许可问题 大家都知道,AE二次开发有两种许可定义方式:一是直接拖放License控件,右键设置其属性,另一种方式是使用IAoInitialize接口实现.但两者只需一种即可,建议使用后者.Program.cs文件Main函数中初始代码示例: //绑定R

前言 openlayers4 官网的 api 文档介绍地址 openlayers4 api,里面详细的介绍 openlayers4 各个类的介绍,还有就是在线例子:openlayers4 官网在线例子,这个也是学习 openlayers4 的好素材. openlayers4 入门开发系列的地图服务基于 Geoserver 发布的,关于 Geoserver 方面操作的博客,可以参考以下几篇文章: geoserver 安装部署步骤 geoserver 发布地图服务 WMS geoserver 发布地

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述 该文利用三种以高程作为辅助信息的

本篇的亮点是利用kriging.js结合arcgis api for js,实现克里金插值渲染图,截图如下: 具体实现的思路如下: 1.kriging.js开源js,可以实现针对容器canvas克里金插值效果,但是没有结合地图一起的,不能随着地图拖动缩放的,需要跟地图绑定在一起才行的,这里先实现canvas渲染插值效果,kriging.js的plot函数可以达到这样的目的: kriging.plot(canvas, grid, [113.220276, 113.476929], [29.7379

    最近做关于雨量插值的项目,本来使用后台的GP工具做的,但是处理时间比较长需要十几秒钟左右,所以研究怎么通过前台来计算.     参考下克里金例子,思路是生成要计算区域的100乘以100网格,然后通过函数进行计算该网格克里金值,最后利用网格和值进行渲染,使用该方法绘制速度有所提高,七秒左右就能绘制完成,不过速度还是能提高的,提高的要诀是使用多线程.     多线程使用比较简单,只要new worker('krigingworker.js'),然后通过postmessage以及onmessa

前言 关于本篇功能实现用到的 api 涉及类看不懂的,请参照 esri 官网的 arcgis api 3.x for js:esri 官网 api,里面详细的介绍 arcgis api 3.x 各个类的介绍,还有就是在线例子:esri 官网在线例子,这个也是学习 arcgis api 3.x 的好素材. 内容概览 基于 arcgis api 3.x 实现克里金插值渲染图 源代码 demo 下载 本篇的亮点是利用 kriging.js 结合 arcgis api 3.x for js,实现克里金插

克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插 值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的统计关系)的统计模型.因此,地统计方法不仅具有产生预

基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string library(sp) data(meuse) head(meuse) x y cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse 1

前言 leaflet 入门开发系列环境知识点了解: leaflet api文档介绍,详细介绍 leaflet 每个类的函数以及属性等等 leaflet 在线例子 leaflet 插件,leaflet 的插件库,非常有用 内容概览 leaflet 实现克里金插值功能源代码 demo 下载 本篇 demo 利用 leaflet api 结合 kriging 实现克里金插值功能,效果图如下: 实现思路kriging 渲染空间插值在容器 canvas,然后 canvas 容器以图片图层形式叠加在 lea

今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容.本篇博客主要介绍查找表的顺序查找.折半查找.插值查找以及Fibonacci查找.本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例.当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo,并且会在github上进行相关Demo的分享. 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找.也就是说我们的查找表是一个线性表,我

Hihocoder-1142 : 三分·三分求极值 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 这一次我们就简单一点了,题目在此: 在直角坐标系中有一条抛物线y=ax^2+bx+c和一个点P(x,y),求点P到抛物线的最短距离d. 提示:三分法 输入 第1行:5个整数a,b,c,x,y.前三个数构成抛物线的参数,后两个数x,y表示P点坐标.-200≤a,b,c,x,y≤200 输出 第1行:1个实数d,保留3位小数(四舍五入) 样例输入 2 8 2 -2 6 样

Mittag-Leffler定理    设$D\subset\mathbb C$为区域,而$\{a_{n}\}$为$D$中互不相同且无极限点的点列,那么对于任意给定的一列自然数$\{k_{n}\}$,定义函数$$\psi_{n}(z)=\sum_{j=1}^{k_{n}}\frac{c_{n,j}}{(z-a_{n})^j},n\in\mathbb N$$ 则必存在$D$上的亚纯函数$f(z)$使得$f$以$\{a_{n}\}$为其极点集,且在每个$a_{n}$附近的Laurent展开式的主要部

插值查询:如果有这样一张表,有一列叫水位,有一列叫库容,比如下面的图. 我现在想做这么一件事情:对于这个测站而言,当我输入某一个水位或者库容的时候,想要查询到对应的水位或者库容呢? 而这个值不一定是存在数据库中的,也许这只是一个推导出来的近似值呢? 算法要点:如果这个输入的值是位于数据库值的某一个区间内的话,那么取最小的区间,然后求这个区间内单位数量的值. 大家听得可能有点不太明白,我画张图. 呵呵,应该有点眉目了吧?这个第一步也是最重要的一步就是确定区间哦 算法的话很简单,用一句公式来概括就是

在AngularJS中显示模型中的数据有两种方式: 一种是使用花括号插值的方式: <p>{{text}}</p> 另一种是使用基于属性的指令,叫做ng-bind: <p ng-bind="text"></p> 这两种方式的效果都是一样的,其主要区别在于,使用花括号语法时,在AngularJS使用数据替换模板中的花括号时,第一个加载的页面,通常是应用中的index.html,其未被渲染的模板可能会被用户看到.而使用第二种方法的视图不会遇到这

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

项目里面有用到插值滤波器的场合,用matlab做了前期的滤波器性能仿真,产生的滤波器系数保存下来输入到FPGA IP中使用即可. 下面是仿真的代码 % clear all close all Nx = ; Tx = ; nx = :Nx-; x = sin(*pi**nx/Tx); L = ; % Ny = L * Nx; % ny = :Ny-; % yi = zeros(,Ny); % yi(:L:Ny) = x; % figure; % stem(yi); Fst1 = 0.05; Fp1

首先呢,插值语法也就是{{}}和ng-bind基本上是没有区别的. 主要区别在于,使用花括号语法时,在AngularJS使用数据替换模板中的花括号时,第一个加载的页面,通常是应用中的index.html,其未被渲染的模板可能会被用户看到.而使用ng-bind方法不会遇到这种问题. 原因是,浏览器需要首先加载index.html页面,渲染它,然后AngularJS才能把它解析成你期望看到的内容. 所以,对于index.html页面中的数据绑定操作,建议采用ng-bind.那么在数据加载完成之前用户

空间插值一般都会用到IInterPolationOP接口等 首先是通过图层的名称获取图层的方法: private ILayer GetLayerByName(string name)        {            ILayer layer = null;            for (int i = 0; i < axmapcontrol.Map.LayerCount; i++)            {                if (name == axmapcontrol