需要 Geostatistical Analyst 许可。
参数优化
在 Geostatistical Analyst 中，可使用优化按钮 
对一系列插值模型的输出执行优化。在所有这些模型中，优化以最小化均方根误差为基础。每个模型的优化过程侧重于于其最重要的参数。
反距离权重法的幂值是优化过程中反距离权重插值模型使用的唯一参数。
核参数值是径向基函数唯一使用的一个不断变化的优化参数。
可通过 3D 经验贝叶斯克里金法优化高程膨胀因子。最佳值取决于许多其他参数，因此建议您在优化高程膨胀因子之前选择所有其他参数。
克里金法中也可以使用优化来协助拟合半变异函数/协方差/交叉协方差模型，并且主要侧重于变程参数。半变异函数/协方差模型执行优化时假定使用了一个各向同性的半变异函数模型，并且假定搜索邻域为默认设置（四个扇区）。优化过程中可以包含协同克里金法中使用的平移参数。
在 LPI 优化中，如果将高级模式标记设置为 False，那么在优化中将不会使用空间条件数。拟合度值可以用于确定可生成最佳值的 LPI 模型。
对于某些插值模型，也可以优化特定参数。对于 LPI，可优化带宽参数和空间条件数阈值参数。
克里金法中存在多个半变异函数参数，可以使用“地统计向导”中的自动按钮 
单独进行优化。可以先计算一系列值的均方根误差，然后选择均方根误差值最小的参数。