Настройте обратное предсказание расстояния в растровых классах в R

Я хочу изменить следующий код, чтобы для всех значений за пределами определенного максимального расстояния я мог использовать средние значения точек, которые попадают в одну и ту же категорию порядка почвы. Есть рекомендации?

# load packages and data
library(gstat)
library(raster)
data(meuse)
data(meuse.grid)
################## 
meuse <- meuse[110:155,]
meuse <- na.omit(meuse)
coordinates(meuse) <- ~x+y
coordinates(meuse.grid) <- ~x+y
gridded(meuse.grid) <- TRUE
spplot(meuse.grid[4], main="soil class")
# inverse distance prediction for maximum distance of 2km.
ca.idw = idw(cadmium ~ 1, meuse, meuse.grid, omax =5, maxdist = 2000)

введите здесь описание изображения


person Geo-sp    schedule 02.09.2015    source источник


Ответы (1)


Один из способов — добавить категорию почвы в качестве предиктора (фактора) и использовать обычный кригинг с моделью вариограммы, которая достигает порога (например, сферическая модель) и небольшим диапазоном значений.

ca.ok = krige(cadmium ~ soil, meuse, meuse.grid, vgm(1, "Sph", 100))

который дает:

введите здесь описание изображения

Другим способом было бы проведение отдельных обычных кригингов для каждой категории почв. Отличие состоит в том, что в первой модели учитываются невязки при интерполяции через границы (интерполяция невязок глобальна, границы игнорируются), во второй - нет.

person Edzer Pebesma    schedule 03.09.2015
comment
Спасибо! это было полезно. - person Geo-sp; 04.09.2015