1.在項目的過程中往往由于用戶提供(或自己搜集)的原始數據數據量不夠，作出的一些曲線效果或者gis效果達不到效果，此時需要使用插值的方式完善數據，提升效果

本文主要講述web端克里金插值的使用步驟

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kriging.js 是一個Javascript庫，它通過kriging算法提供空間預測和映射能力。

?

github地址：https://github.com/oeo4b/kriging.js

?

1.將坐標和目標變量指定給 3個獨立數組

var t = [ /* Target variable */ ];

var x = [ /* X-axis coordinates */ ];

var y = [ /* Y-axis coordinates */ ];

var model = "exponential";

var sigma2 = 0, alpha = 100;

var variogram = kriging.train(t, x, y, model, sigma2, alpha);

?

注：

t數組為某一平面坐標點的值，如某一點的鉆孔深度，或者某一點的溫度值，組成的值數組

x為原始數據點的x坐標的值組成的數組

y為原始數據點的y坐標的值組成的數組

?

如原始數據有ABCD四個點

pointA={

height:aHeight,

x:a_positionx,

y:a_positiony

};

pointB={

height:bHeight,

x:b_positionx,

y:b_positiony

};

pointC={

height:cHeight,

x:c_positionx,

y:c_positiony

};

pointD={

height:dHeight,

x:d_positionx

y:d_positiony

};

則：

t=[aHeight,bHeight,cHeight,dHeight];

x=[a_positionx,b_positionx,c_positionx,d_positionx];

y=[a_positiony,b_positiony,c_positiony,d_positiony];

?

2.預測新值

a.預測新的坐標點p=(xnew,ynew)的新的值（如高度，溫度等）

?var xnew, ynew /* Pair of new coordinates to predict */;

?var tpredicted = kriging.predict(xnew, ynew, variogram);

b.使用一個邊界區域按間距生成grid格網數據數組

var grid=kriging.grid(polygons,variogram,width);

注：polygons為區域的坐標數組,可以為多個polygon，variogram為第一步train產生的結果，width為生成grid格網的間距

var polygons =[
?? ?[
?? ??? ?[
?? ??? ??? ?103.13092800000004,
?? ??? ??? ?29.022763000000054
?? ??? ?],
?? ??? ?[
?? ??? ??? ?103.11851800000005,
?? ??? ??? ?28.966904000000056
?? ??? ?],
?? ??? ?[
?? ??? ??? ?103.10646800000006,
?? ??? ??? ?28.953798000000063
?? ??? ?],
?? ??? ?[
?? ??? ??? ?103.08176800000007,
?? ??? ??? ?28.958551000000057
?? ??? ?],
?? ??? ?[
?? ??? ??? ?104.07084300000008,
?? ??? ??? ?28.941115000000025
?? ??? ?],
?? ??? ?[
?? ??? ??? ?103.13092800000004,
?? ??? ??? ?29.022763000000054
?? ??? ?]
?? ?]
];

3.拿到擬合后的數據重新生成gis效果或者曲線效果

總結

以上是生活随笔為你收集整理的kriging插值在web端的应用含kriging.js下载地址的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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