資源描述：
《ArcGIS教程什么是經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法.docx》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、地理國(guó)情監(jiān)測(cè)云平臺(tái) 簡(jiǎn)介 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法(EBK)是一種地統(tǒng)計(jì)插值方法，可自動(dòng)執(zhí)行構(gòu)建有效克里金模型過程中的那些最困難的步驟。GeostatisticalAnalyst中的其他克里金方法需要您手動(dòng)調(diào)整參數(shù)來(lái)接收準(zhǔn)確的結(jié)果，而EBK可通過構(gòu)造子集和模擬的過程來(lái)自動(dòng)計(jì)算這些參數(shù)?！ 〗?jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法與其他克里金方法也有所不同，它通過估計(jì)基礎(chǔ)半變異函數(shù)來(lái)說(shuō)明所引入的誤差。其他克里金方法通過已知的數(shù)據(jù)位置計(jì)算半變異函數(shù)，并使用此單一半變異函數(shù)在未知位置進(jìn)行預(yù)測(cè);此過程隱式假定估計(jì)的半變異函數(shù)是插值區(qū)域的真實(shí)半變異函數(shù)。由于不考慮半變異函數(shù)
2、估計(jì)的不確定性，其他克里金方法都低估了預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法在地統(tǒng)計(jì)向?qū)е幸缘乩硖幚砉ぞ叩男问教峁！ ?yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn) 1、需要極少的交互式建?！ ?、預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差比其他克里金方法更準(zhǔn)確 3、可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)一般程度上不穩(wěn)定的數(shù)據(jù) 4、對(duì)于小型數(shù)據(jù)集，比其他克里金法更準(zhǔn)確 缺點(diǎn) 1、處理時(shí)間會(huì)隨著輸入點(diǎn)數(shù)、子集大小或重疊系數(shù)的增加而快速增加。應(yīng)用變換也會(huì)增加處理時(shí)間。參數(shù)介紹如下?！ ?、處理速度比其他克里金方法慢，尤其是輸出為柵格時(shí)?！ ?、協(xié)同克里金法和各向異性不可用?！ ?、半變異函數(shù)模型中的少數(shù)參數(shù)限制了自定
3、義功能。其他克里金方法為半變異函數(shù)模型提供了多種選擇?！ ?、對(duì)數(shù)經(jīng)驗(yàn)變換對(duì)異常值尤其敏感。如果將該變換用于含有異常值的數(shù)據(jù)，則可能會(huì)得到大于或小于輸入點(diǎn)值若干個(gè)數(shù)量級(jí)的預(yù)測(cè)結(jié)果。該參數(shù)在下面的“變換”部分將有所介紹?！ “胱儺惡瘮?shù)估計(jì) 與其他克里金法(使用加權(quán)最小二乘)不同，EBK中的半變異函數(shù)參數(shù)是使用受限最大似然法(REML)估計(jì)的。由于REML對(duì)大型數(shù)據(jù)集有計(jì)算限制，輸入數(shù)據(jù)首先被分為多個(gè)特定大小的重疊子集(默認(rèn)為每子集100個(gè)點(diǎn))。在每個(gè)子集中，按以下方式估計(jì)半變異函數(shù)：地理國(guó)情監(jiān)測(cè)云平臺(tái) 通過子集中的數(shù)據(jù)估計(jì)半變異函數(shù)。
4、將此半變異函數(shù)用作模型，新數(shù)據(jù)會(huì)在子集的每個(gè)輸入位置進(jìn)行無(wú)條件模擬?！ ⊥ㄟ^已模擬的數(shù)據(jù)估計(jì)新的半變異函數(shù)。 將步驟2和步驟3重復(fù)執(zhí)行指定次數(shù)。在每次重復(fù)中，步驟1中估計(jì)的半變異函數(shù)用于模擬輸入位置的一組新數(shù)據(jù)，已模擬的數(shù)據(jù)用于估計(jì)新的半變異函數(shù)?！ 〈诉^程將為每個(gè)子集創(chuàng)建大量半變異函數(shù)，并且在將它們繪制在一起時(shí)，結(jié)果是按密度著色的半變異函數(shù)分布(藍(lán)色越深，通過該區(qū)域的半變異函數(shù)就越多)。此外，分布的中值用紅色實(shí)線表示，25%和75%百分?jǐn)?shù)值用紅色虛線表示，如下圖所示。 每個(gè)子集中模擬的半變異函數(shù)數(shù)量默認(rèn)為100，其中每一個(gè)半變異函
5、數(shù)都是子集的真實(shí)半變異函數(shù)的估計(jì)?！ ?duì)于每個(gè)位置，都使用唯一的半變異函數(shù)分布生成預(yù)測(cè)，該分布是通過周圍子集的分布加權(quán)綜合計(jì)算得出的;子集距離預(yù)測(cè)位置越近，給定的權(quán)重就越高。 克里金模型 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法與GeostatisticalAnalyst中的其他克里金方法不同，它使用固有的0階隨機(jī)函數(shù)(IRF-0)作為克里金模型?！ ∑渌死锝鹉Ｐ图俣ㄟ^程遵循一個(gè)總體平均值(或指定趨勢(shì))，并且各種變化均圍繞該平均值。較大的偏差將向平均值拉回，因此值不會(huì)偏差過大。但是，EBK不會(huì)呈現(xiàn)出趨于總體平均值的趨勢(shì)，因此較大偏差變大變小的可能性相同。
6、 半變異函數(shù)模型 對(duì)于給定距離h，經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法使用以下形式的半變異函數(shù)：地理國(guó)情監(jiān)測(cè)云平臺(tái) γ(h)=Nugget+b
7、h
8、α 塊金值和b(坡度)必須為正值，而α(冪)必須介于0.25和1.75之間。在這些限制下，使用REML估計(jì)參數(shù)。該半變異函數(shù)模型沒有變程或基臺(tái)參數(shù)，因?yàn)楹瘮?shù)沒有上限。在EBK中，可以分析參數(shù)估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)分布，因?yàn)樵诿總€(gè)位置都估計(jì)了多個(gè)半變異函數(shù)。單擊塊金值、坡度或冪選項(xiàng)卡可顯示關(guān)聯(lián)參數(shù)的分布。下圖顯示了前一圖片中顯示的模擬半變異函數(shù)的半變異函數(shù)參數(shù)分布： 單擊預(yù)覽表面上的不同位置，可顯示新位置的半變異函
9、數(shù)分布和半變異函數(shù)參數(shù)分布。如果分布在數(shù)據(jù)值域內(nèi)沒有顯著變化，則表明數(shù)據(jù)處于全局穩(wěn)態(tài)。分布應(yīng)在整個(gè)數(shù)據(jù)值域內(nèi)平滑變化，但如果發(fā)現(xiàn)在較短距離的分布中出現(xiàn)較大變化，增加重疊系數(shù)的值可以平滑分布的過渡?！ ∽儞Q 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法為乘偏斜常態(tài)得分變換提供了兩個(gè)基本分布：經(jīng)驗(yàn)法和對(duì)數(shù)經(jīng)驗(yàn)法。對(duì)數(shù)經(jīng)驗(yàn)變換要求所有數(shù)據(jù)值為正，以保證所有預(yù)測(cè)結(jié)果為正值。它適用于諸如降雨量等不得為負(fù)的數(shù)據(jù)?！ 〉乩韲?guó)情監(jiān)測(cè)云平臺(tái) 如果應(yīng)用變換，將使用簡(jiǎn)單克里金模型代替IRF-0，半變異函數(shù)將與指數(shù)半變異函數(shù)模型擬合。由于這些變化，參數(shù)分布更改為塊金值、偏基臺(tái)值和變程值
10、。此外，還會(huì)出現(xiàn)一個(gè)變換選項(xiàng)卡，在其中顯示擬合變換的分布(每個(gè)模擬一個(gè))。與半變異函數(shù)選項(xiàng)卡相同，變換分布按密度著色，并提供分位數(shù)線。 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯克里金法的新參數(shù) 經(jīng)驗(yàn)貝
