空间插值

经典的插值算法，适用于气象土壤数据或者较为复杂的预测问题均可使用。

五、贝叶斯克里金（BK） H.Omre在（1987）把线性贝叶斯理论用于克里金估计技术，提出了贝叶斯克里金估计技术。他构想了一个模型，把用于空间估计的数据分为两类： 观察数据：是指那些精度比较高，但数量比较少的数据 猜测数据：是指那些精度比较低，但分布广泛的数据 在观测数据比较多的地方，估计结果主要受观测数据的影响；在观测数据比较少的地方，则主要受猜测数据的影响。 显然，井数据和地震数据的关系符合贝叶斯估计中观测数据和猜测数据的关系。

Kriking插值的python库的说明文档 Kriging Toolkit for Python The code supports 2D and 3D ordinary and universal kriging. Standard variogram models (linear, power, spherical, gaussian, exponential) are built in, but custom variogram models can also be used. The 2D universal kriging code currently supports regional-linear, point-logarithmic, and external drift terms, while the 3D universal kriging code supports a regional-linear drift term in all three spatial dimensions. Both universal kriging classes also support generic ‘specified’ and ‘functional’ drift capabilities. With the ‘specified’ drift capability, the user may manually specify the values of the drift(s) at each data point and all grid points. With the ‘functional’ drift capability, the user may provide callable function(s) of the spatial coordinates that define the drift(s). The package includes a module that contains functions that should be useful in working with ASCII grid files (*.asc).

jk3d is a java code for 3d interpolation of scattered data. jk3d uses a quality weighted ordinary Kriging method and optional an inverse distances weighting method. It has no graphical user interface and uses ASCII files to define the input.

kriging插值工具

GLOBEC Kriging Software Package – EasyKrig3.0 界面化 批处理 文档齐全

克里金(kringing)插值库， C#调用，代码简单，带示例程序，测试可用。

EasyKrig3.0的【说明文档】(kriging插值) 克里格差值的matlab程序，可以进行参数选择，自定义数据格式，甚至从其他程序生成数据直接供matlab调用。

详细讲述kriging方法的来源，原理，分类及计算方法，同时通过实例加以示范，方便读者更清晰明了的理解kriging插值方法。ppt的文档格式，除去了纯文本文档的缀文，更便于读者的阅读。