Autors:
Vērtējums:
Publicēts: 08.07.2014.
Valoda: Latviešu
Līmenis: Augstskolas
Literatūras saraksts: Nav
Atsauces: Nav
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 1.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 2.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 3.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 4.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 5.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 6.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 7.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 8.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 9.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 10.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 11.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 12.
  • Konspekts 'Ģeogrāfisko informācijas sistēmu kursa konspekts', 13.
Darba fragmentsAizvērt

Ģeostatistikas soļi
• Datu iepazīšana – aprakstošā statistika
• Atbilstoša modeļa piemeklēšana
• Vērtību prognozēšana
h-scatterplot: h izkliedes grafiks – parāda visus iespējamos vērtību pārus, kuri veidojas starp noteiktā attālumā un virzienā esošiem punktiem.
*h izkliedes grafiks ļauj noskaidrot cik līdzīgas ir noteiktā attālumā un virzienā esošās vērtības
*punkti, kas ir būtiski novirzīti no vidus līnijas h izkliedes grafikā, var norādīt uz kļūdainiem datiem vai datiem, kurus ietekmē citādi faktori, nekā pārējo datu kopu

Semivariogramma
*Aprēķinot vidējo h izkliedes diagrammas punktu attālumu līdz viduslīnijai, var iegūt informāciju par h diagrammas izkliedi (inerces momentu)
*Dažāda garuma h vektoriem atbilstošo izkliedes diagrammu inerces momentus var attēlot grafika veidā, kur uz x ass atrodas vektora garums, uz y ass – inerces moments (variantums)
*Semivariogramma, kas ir konstruēta no mērījumu datiem, ir aprēķinātā jeb eksperimentālā semivariogramma
*h vektora garums parasti nepārsniedz pusi no paraugošanas laukuma
*jo mazāk pāru tiek izmantots semivariogrammas aprēķināšanai, jo mazāk ticama tā ir

Variogrammas modelis
*Interpolācijas procesam (krigingam) ir nepieciešama derīga variogramma, tādēļ tiek piemeklēts atbilstošākais matemātiskais modelis, nevis lietota eksperimentālā semivariogramma
*Piemērota modeļa piemeklēšana ir manuāls darbs

Modeļa piemeklēšanas principi
*ja visi punkti ir vienlīdz svarīgi, modelim jāiet pēc iespējas tuvāk datu punktam
*ja variantuma vērtības „staigā” tas var norādīt uz neveiksmīgu meklēšanas soļa (h garuma) izvēli. …

Autora komentārsAtvērt
Atlants