Kriging Mekansal Enterpolasyonu
Kriging Spatial Interpolation · Ayrıca şöyle bilinir: geostatistical interpolation, Gaussian process regression (geostatistics), ordinary kriging, Kriging (Mekânsal Enterpolasyon)
Kriging, bir varyogram tarafından yakalanan mekansal korelasyon yapısını kullanarak, ölçülmemiş konumlardaki sürekli bir değişkenin değerini yakındaki ölçümlerden tahmin eden bir jeoistatistiksel yöntemdir. Georges Matheron tarafından 1963'te formüle edilen bu yöntem, mekansal veriler için en iyi doğrusal yansız tahmin edicidir (BLUP) ve Sıradan (Ordinary), Evrensel (Universal) ve Eş-Kriging (Co-Kriging) biçimlerinde bulunur.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Kriging'i, bilinen coğrafi koordinatlara (x, y) sahip dağınık konumlarda ölçülmüş sürekli bir değişkeniniz olduğunda ve makul bir örneklemle (en az yaklaşık 30 nokta) ölçülmemiş noktalara veya bir ızgaraya enterpolasyon yapmak istediğinizde kullanın. İçsel (ikinci dereceden) durağanlık varsayar, veriye gerçekten uyan bir varyogram modeli gerektirir ve noktalar kümelendiğinde örnekleme yanlılığını düzeltmek için kümelemeyi kaldırma (declustering) gerekebilir. Koordinatlar olmadan uygulanamaz; bu durumda standart bir regresyon tahmin edicisi tercih edilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Mekansal olarak ilişkili veriler için en iyi doğrusal yansız tahmin edici (BLUP) — varsayılan bir yapı yerine ölçülen mekansal yapıyı kullanır.
- Her konumda bir tahmin varyansı döndürerek, her enterpolasyonlu değerin belirsizliğini nicelendirir.
- Esnek aile: Sıradan, Evrensel ve Eş-Kriging, sabit ortalamaları, mekansal eğilimleri ve yardımcı ilişkili değişkenleri ele alır.
- Coğrafi koordinatlar gerektirir; koordinatlar olmadan kriging uygulanamaz.
- Kalite, uygun bir varyogram modelinin (küresel, üstel, Gauss, Matérn) seçilmesine ve uydurulmasına bağlıdır — kötü bir uyum yanıltıcı tahminler verir.
- Güçlü eğilimler altında başarısız olabilecek içsel durağanlık varsayar; kümelenmiş örnekleme, kümelemeyi kaldırma uygulanmadıkça varyogramı yanlı hale getirebilir.
SSS
Varyogram nedir ve kriging neden ona ihtiyaç duyar?
Varyogram, iki değer arasındaki farkın, konumları arasındaki mesafe arttıkça ne kadar büyüdüğünü ölçer. Mekansal korelasyon yapısını kodlar ve kriging, her yakındaki gözlemin ne kadar ağırlık alması gerektiğine karar vermek için uydurulmuş bir varyogram modeli kullanır.
Kriging, ters mesafe ağırlıklandırmasından nasıl farklıdır?
Ters mesafe ağırlıklandırması, etkinin mesafeyle nasıl azaldığını önceden belirlerken, kriging bu azalmayı varyogram aracılığıyla veriden öğrenir ve tahmin hatası varyansını en aza indiren ağırlıkları seçer. Kriging ayrıca, ters mesafe ağırlıklandırmasının yapmadığı bir tahmin varyansı da döndürür.
Sıradan, Evrensel ve Eş-Kriging nedir?
Sıradan kriging, alan üzerinde bilinmeyen ancak sabit bir ortalama varsayar; evrensel kriging, ortalamadaki mekansal bir eğilimi modeller; eş-kriging, hedef tahminini iyileştirmek için bir veya daha fazla ilişkili yardımcı değişkeni dahil eder.
Noktalarım kümelenmişse ne yapabilirim?
Kümelenmiş örnekleme, ampirik varyogramı ve tahminleri yanlı hale getirir. Kümelemeyi kaldırma (yoğun örneklenmiş alanları daha az ağırlıklandırma) uygulamak, varyogram uydurulmadan önce bu yanlılığı düzeltir.
Kaynaklar
- Matheron, G. (1963). Principles of Geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266. DOI: 10.2113/gsecongeo.58.8.1246 ↗
- Cressie, N. (1993). Statistics for Spatial Data (Revised ed.). Wiley. ISBN: 978-0471002550
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Kriging Spatial Interpolation. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/kriging-interpolation
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Getis-Ord Gi* Sıcak Nokta AnaliziMekânsal analiz↔ karşılaştır
- Çok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
- Mekansal Panel Veri Modeli (Sabit/Rastgele Etkili)Mekânsal analiz↔ karşılaştır