克里金gis输出像元大小，arcgis克里金插值设置范围

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几种GIS空间插值方法

创建插值图层：使用ArcGIS的插值工具，例如Kriging、IDW或Spline等，来生成插值图层。调整插值设置：在进行插值分析时，还需要考虑一些插值设置，例如插值方法、插值半径、Z值字段等，这些设置可以影响插值结果。

立方样条插值：使用三次多项式在相邻点之间插值，确保插值函数是光滑的。径向基函数插值（RBF插值）：使用径向基函数来逼近已知数据点，适用于高维数据。

插值之前预留部分采样点，备精度检查时使用。把原始的采样点分成两个部分，如果原来是一个文件就分成两个。其中一个只包含预留点。另一个只包含试验点。插值后，得到备用点的插值结果。

虽然空间数据分析还有其他方法，如IDW(反距离加权插值法)等，但克里格方法是最主要、最常用的空间分析方法，下面也以此法为主进行。

利用krige进行差值运算，不会出现超出采样值范围的现象存在，它是在你采样点的点值的范围内进行差值的。以ArcGIS为例，差值后应该是得到一个连续的栅格面。栅格数据的话，想看极大极小和均值就很容易了。

GIS中的空间数据模型有矢量数据和栅格数据：矢量数据 Vector Data 在直角坐标系中，用X、Y坐标表示地图图形或地理试题的位置和形状的数据。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误。

1、插值我通常都用克里金插值，好像是有限元差分法比较利于网格的使用，个人认为可以先做等高线和等温线，高程根据实际情况以百米为单位再给温度阶梯。

2、克里金插值默认处理范围是数据外围的最小范围。在设置搜索步长的时候可以选择按点搜索或者距离搜索，设置的范围越低，越吻合，但是要满半变异函数的设置要求。

3、插值方法选择不当：选择适合数据的插值方法，如反距离权重插值、克里金插值等。空间分析范围设置不当：检查空间分析范围是否正确设置，确保其包含全部需要插值的数据。

4、你好！插值所保存的工程文件只是一个索引，并且插值文件都是临时文件。所以一般要转成栅格，至于为什么输出时cpu那么高，一种可能是你电脑本身的问题，更多的是选择栅格大小是设置太小，或者图本身太大，计算不过来。

5、克里金插值精度使用ArcGIS实现空间点通过内部检核法验证。

修改生成的图层的范围。克里金插值修改生成的图层的范围改变处理范围，而最终的结果需要覆盖红色线的范围。范围，汉语词汇，解释是上下四周的界限、活动范围、势力范围。

打开图层属性，有一个设置将范围设置为。。，选择你想要的矢量范围就可以啦不过边角这边插值有点问题，可能是这里没有采样点的原因。

克里金插值是一种基于变异函数理论和结构分析的线性、无偏插值，在地理信息和气象学方面有着广泛的应用，使用ArcGIS实现空间点通过内部检核法对插值精度进行分析验证，并通过插值均方根、标准均方根等给出总体插值精度。

在arcgis中右击数据查看数据属性，然后在general-spatial extend中查看cell(x，y)，就可以知道数据的分辨率了。

最后出来的结果如果还是不满意，可以用下面的方法，设定显示的范围。这个范围没有影响数据，只是影响了显示 1．在目录中右击Layer，然后单击Properties。2．在Properties对话框中单击DataFrame标签。

1、没有关系。克里金插值和点之间的距离是有关系的，距离不同，每一个点对待插值点的权函数就不同，和点本身的位置不具有关系。图上显示同一个颜色可能是你设置有不当。

2、可能是数据不适合用于默认的球面函数，可以试试别的函数。

3、该问题的原因如下：插值方法的不同导致的，克里金插值法是一种基于局部空间变异性的插值方法，它将离散的点数据转换为连续的表面模型，而且插值结果的精度和参数设置有很大关系。

4、克里格方法（Kriging）又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础。在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。

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