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la krigeage Il est une méthode de régression utilisé dans le cadre de l'analyse spatiale (géostatistique) Cela permet d'interpoler un espace de grandeur, ce qui minimise l 'erreur quadratique moyenne.

Il doit son nom à Danie Krige, ingénieur minier sud-africain qui a développé dans les années 50 des méthodes empiriques pour prédire la distribution du sous-sol minéral à partir d'échantillons de sol. Plusieurs autres auteurs consacrés à ce sujet, y compris Wold, Kolmogorov, Norbert Wiener, Georges Matheron et Gandin.

Connaissant la valeur d'une quantité dans certains points dans l'espace (par exemple, la température mesurée dans chaque ville, dans une région), nous pouvons déterminer la valeur de l'importance à d'autres points pour lesquels il n'y a pas de mesures, par exemple un emplacement de campagne dépourvue de thermomètres .

Dans le krigeage, cette interpolation spatiale est basée sur 'autocorrelation la taille, à savoir l'hypothèse selon laquelle la taille de divers objets dans l'espace avec continuité; dit en termes clairs les choses les plus proches se ressemblent plus que les choses plus loin (Loi de Tobler).

La valeur inconnue en un point est calculé par une moyenne pondérée des valeurs connues.

Les coefficients de pondération qui sont connus pour des données de mesure (par exemple les températures mesurées dans les villes) dépendent de la relation spatiale entre les valeurs mesurées dans le voisinage du point inconnu (le point dans le pays). Pour calculer les poids à l'aide de la semivariogramme, un graphique qui met en corrélation la distance entre deux points et la valeur de semivariance entre les mesures effectuées en ces deux points. Les pièces de semi-variogramme, à la fois de façon qualitative et quantitative, le degré de dépendance spatiale, qui est autre que l'autocorrélation avant.

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