GEE 教程：如何在谷歌地球引擎中使用克里金插值？
目录
简介
克里金插值
函数
kriging(propertyName, shape, range, sill, nugget, maxDistance, reducer)
Arguments:
Returns: Image
代码
结果
简介
这里我们需要一个点的矢量集合，比如说气象站点的相关数据，例如气温、降水或者其他一些站点数据，我们编辑好具有矢量集合的数据表，这个表需要有经纬度和需要插值的单列或多列数据。然后在gee中直接调用克里金插值即可。还值得注意的是我们需要一个相应的矢量范围，也就是你研究区的范围。
克里金插值
克里金插值是一种广泛应用于地质、地理、环境等领域的插值方法。它基于地理变量在空间上的自相关性，通过已知点的观测值推断未知位置的值。
克里金插值的基本原理是利用样本点之间的空间相关性来估算未知点的值。它假设样本点之间的变量值是随机的，并且具有空间相关性。即相距较近的点具有较高的相似性，而相距较远的点则具有较低的相似性。这种相关性可以用半变异函数来描述。
克里金插值的步骤如下：
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数据收集：收集一定数量的样本点，包括其位置和变量值。
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变异函数拟合：根据样本点之间的空间距离和变量值之间的差异，拟合一个半变异函数。常用的半变异函数包括指数型、高斯型和球型。
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变异函数模型：根据半变异函数拟合的结果，建立一个变异函数模型。该模型用于描述