Как работает скользящее окно кригинга

Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.

Перед выполнением перемещения скользящего окна кригинга должен быть создан геостатистический слой по методу кригинга, отличного от кокгригинга или эмпирического байесовского.

Параметры кригинга можно настроить или оставить по умолчанию – они будут автоматически определены методом кригинга. Инструмент Скользящее окно кригинга используют для повторного вычисления параметров вариограммы диапазон, самородок и частичный порог на основании данных, полученных в пределах окрестности меньшего размера.

При работе с нестационарными данными вы можете выполнить оценку гетерогенной вариограммы. Для этого используйте скользящее окно, расположенное в центре интерполируемого местоположения, и постройте вариограмму для каждой локальной окрестности.

Проинтерполированное значение в каждой точке исследуемой области можно последовательно нанести на карту во время передвижения окна по области (рис. 1). В этом примере при вращении данные не изменяются или остаются изотропными. Чтобы точно отобразить каждое местоположение в исследуемой области, вариограммы вычисляют для каждого интерполируемого местоположения. В каждой окрестности данные предположительно считаются неизменяемыми, поэтому допущения алгоритма кригинга не нарушаются.

По мере передвижения окна по исследуемой области на основании соседних точек вычисляются новые параметры вариограммы. В местоположении 1 синие и зеленые точки пространственно коррелированы или находятся в пределах расстояния диапазона, на что указывает радиус окружности с центром в этой точке. В местоположении s2пространственно коррелированы зеленые и красные точки, а в местоположении sn пространственно коррелированы желтые точки. Этот метод позволяет увидеть, как меняется пространственная структура данных в изучаемой области. Если вариограмма не изменяется значительно в разных окнах, это указывает, что данные близки к стационарным, и приемлемо использование стационарных моделей кригинга. Если же вариограмма сильно изменяется при перемещении окон, это указывает, что данные нестационарны, и использование стационарных моделей кригинга неприемлемо.

Рисунок 1 – Интерполируемые значения гетерогенной вариограммы
Интерполируемые значения гетерогенной вариограммы