Cesium Cesium 是一款面向三维地球和地图的,世界级的JavaScript开源产品.它提供了基于JavaScript语言的开发包,方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用,并在性能,精度,渲染质量以及多平台,易用性上都有高质量的保证. 关于克里金插值 小专栏下有一篇文件已经详细介绍了 https://xiaozhuanlan.com/topic/5064381279 效果图如下 温度数据 全国气温数据可以从 http://data.cma.cn/dataGis/gis.html 

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

克里金插值 克里金插值是依据协方差函数对随机过程或随机场进行空间建模和插值的回归算法. 克里金插值法的公式为: 式中为待插入的各点的重金属污染值,为已知点的重金属污染值,为每个点的权重值. 用BLUP理论求解克里金权重: 将随机场中变量的估计表示为包含随机误差的线性系统,则BLUP可表示为选择线性系统参数使估计值和真实值方差最小: 式中为未知点,{为随机场的样本,为权重系数,通常被称为克里金权重.由方差定义可知,当估计值和真实值的数学期望相同时,两者的方差最小 使用上述BLUP条件求解的权重系数

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

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

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

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

    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

as.data.frame(lapply(data,as.numeric))

1.算法功能简介 克里金插值法基于一般最小二乘法的随机插值技术没用方差图作为权重函数,被应用于任何点数据估计其在地表上分布的现象,被称为空间自协方差最佳插值法,是一种最优内插法也是一种最常用的空间插值算法,例如地质学中的地下水位和土壤湿度的采样:环境科学研究中的大气污染(例如臭氧)和土壤污染物的研究:以及大气科学中的近地面风场.气温.降水等的单点观测. PIE支持算法功能的执行,下面对等值线生成算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行

例如将如下数据转换成data.frame型: l <- replicate( 5, list(sample(letters, 4)), simplify = FALSE ) => 用unlist拆分list后重构矩阵然后转换为data.frame lr <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=5, byrow=T),stringsAsFactors=FALSE) lapply 函数和sapply函数 data.frame(matrix(lapply(l,

按照某列的值拆分data.frame My data is like this (for example): ID Rate State 1 24 AL 2 35 MN 3 46 FL 4 34 AL 5 78 MN 6 99 FL I want to split the data by state and I want to get 3 data sets like below: data set 1 ID Rate State 1 24 AL 4 34 AL data set 2 ID Ra

You should use either indexing or the subset function. For example : R> df <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z=3:7, u=4:8) R> df x y z u 1 1 2 3 4 2 2 3 4 5 3 3 4 5 6 4 4 5 6 7 5 5 6 7 8 Then you can use the which function and the - operator in column

1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) 表示把1 - 100的所有数字都给x这个变量 5.查看x的类型:>mode(x) 6.查看x的长度:>length(x) 7.将两个向量组成一个矩阵: >rbind(x1, x2)  注:r是row的意思,即行,按行组成矩阵. >cbind(x1, x2)  注c是column的意思,

什么是DataFrame 引用 r-tutor上的定义: DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量. 没错,DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体.而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱,几乎所有先进算法的载体都是DataFrame,比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法.贝叶斯算法.支持向量机算法.XGBoost算法等等都建立在这个数据流编程的基础之上,我们可以在R.Python.Scala

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

Iris的R语言命令工具箱(1) 最近在做数据分析,使用了R语言做了些数据处理和可视化,在此记下遇到过的问题.应用过的命令.处理方式以及工具包- *版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明本文地址.http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/6365927.html* 1.CSV格式文件数据导入导出 --------------- ** 1.1 导入CSV数据(导入CSV数据之后储存为"Data Frame数据框"数据结构)** ## 导入csv数据 ## 第一

<- 与 = 间的区别 <- 与 = 在大部分情况下是应该可以通用的.并且,相对于 <<- 运算符,它们的赋值行为均在它们自身的环境层(environment hierarchy)中进行. R语言中,<- 与 = 这两个赋值运算符最主要的区别在于两者的作用域不同.大家可以从下面的例子感受一下. 好多好多人喜欢用的 = 貌似许多早期学习R的童鞋都比较喜欢使用 = 进行赋值.毕竟,简简单单的a = 5用起来比较符合大多数现有语言的习惯. > rm(x) ## 如果变量 x

dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy variables (i.e. less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量 先举一个简单的例子: survey<-data.frame(service=c("very unhappy","unhappy","neutral","happy","very

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen