spatial-interpolation

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    ウェブ閲覧私は、KrigingをPythonで使うためのいくつかのツールがpyKrigingとGaussian Process Regressionであることを発見しました。しかし、私は彼らのいずれかを働かせることができませんでした。最初のものは(も、それをインポートすることはできません)私のために動作しません: import pyKriging File "~/python3.6/site-pa

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    ステーションIDとステージ高さのポイントシェイプファイルがあります。私はラスタを作成したいと思います。各ラスタには、そのセルに最も近いin situステーションのステージの高さの値(メートル単位)があります。 このラスタを別のラスタと一致させたいです。だから、私が作成したラスタ(下記のデータセット3)とポイントシェイプファイル(1)の両方を入力できるのであれば、私はそれを望みます。 データセット:

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    私は様々なxy zデータセットを持つプロジェクトで数百の一貫した等高線マップを作成する必要がある地質学者です。 不規則なxyzデータポイントの輪郭付けは、均一なx-yメッシュで補間(外挿)されたz値の「グリッド」の作成を伴います。 Rの外側 - このステップは「グリッディング」と呼ばれます。私はRには比較的新しいので、多数の不規則なデータポイントをグリッド化する強力なワークフローを設定しようとして

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    私は画像を別の座標系に写像するためにopencvリマップ関数を使用しています。 しかし、私の最初のテストは補間にいくつかの問題があることを示しています。 ここでは、どこでも0で、位置[50,50]にある画像に対して一定の0.1ピクセルシフトの簡単な例を示します。 import cv2 import numpy as np prvs = np.zeros((100,80), dtype=np.

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    Rのgstatパッケージでkrige関数を使用して、いくつかの空間的な海洋深度データを補間しようとしています。約1000ポイント以上を探しています。関数は、無理やりに時間をかけて終了します(つまり、完了するまでに数時間から数日かかる)。これは正常ですか、何か間違っていますか?私の最終的な目標は非常に大きなデータセット(> 30,000データポイント)の時空間クリギングを行うことであり、これらの実行

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    私が取り組んでいるプロジェクトで興味深いアルゴリズム上の課題があります。私は、十分にズームイン通りの両側に建物を指して座標点のソートされたリストを持っているが、このようになります: が、私はこのジグザグを取り、線形化するために、それを滑らかたいです下にある通り。私は、ソリューションのカップルを考えることができ : 計算は、6かそこらポイントのローリング平均値を使用して重心、およびそれらを使用してい

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    どのようにしてn個の色を補間できますか?私たちは2色の中間点を見つけたい場所 2色 のシンプルな場合は、最初に、より単純なケースを考えてみましょう。 Color1 is RGB (255, 0, 0) // Red Color2 is RGB (128, 128, 128) // Grey 解決策は、別々に考えられる各R、G、B間の中間点である。 RGB (128 + 64, 128/2,

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    3D深度(50,599,3)に深さを関連付ける1d(長さ96)の垂直プロファイルを補間しようとしています。しかし、私はscipyなどからinterp1dのような多くの補間方法を試しましたが、成功しませんでした。したがって、私はここで助けを求めるために来る。事前に おかげ 塩分 array([ 34.20546627, 34.19093594, 34.17489749, 34.15761666,

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    データをマップにプロットして補間したいが、rでどのように行うのか分からない。これは私がこれまで行ってきたことです。 library(ggmap) gc <- geocode("Rakiraki,Fiji") Information from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Rakiraki,Fiji

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    私はggplotが新しくなっていますので、私の問題のいくつかが本当に単純か解決できない場合は私を許してください。 私がしようとしているのは、形状の塗りつぶしが連続している国の「ヒートマップ」を生成することです。さらに、私は.RDataという国の形をしています。私はhadley wickham's scriptを使ってSpatialPolygonデータをデータフレームに変換しました。私のデータフレー