如何在 R 中使用 autoKrige 将通用克里金法与自定义预测空间网格一起应用
How to apply universal kriging with custom prediction spatial grid using autoKrige in R
我想使用 R 中的 autokrige 函数在数据集上应用通用克里金法。我想为预测点创建我自己的自定义空间网格（对于 autokrige 的 new_data 参数）。我使用的是 R 版本 3.2.2（64 位）和 RStudio 版本 0.99.486。以下是我到目前为止所做的：
library(automap)
library(sp)
library(gstat)
library(raster)
library(rgdal)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~x + y
proj4string(meuse) <- CRS("+init=epsg:28992")
以下代码是从 stackexchange here 收到的（感谢 Jeffrey Evans），用于为预测值创建自定义空间网格：
ext_meuse <- as(extent(meuse), "SpatialPolygons")
r_meuse <- rasterToPoints(raster(ext_meuse, resolution = 59), spatial = TRUE)
proj4string(r_meuse) <- proj4string(meuse)
然后我尝试使用 autoKrige 应用通用克里金法（'dist' 列上的回归）：
kriging_result = autoKrige(zinc~dist, meuse, r_meuse)
然后收到以下错误：
Error in model.frame.default(terms.f, newdata, na.action = na.action, :
object is not a matrix In addition: Warning message:
'newdata' had 3102 rows but variable found had 1 row
我是否在创建网格时犯了错误 (r_meuse)？是否有 'better' 方法为预测数据创建网格？到目前为止，我发现的所有示例都使用 meuse.grid 数据，但我想将通用克里金法应用于还没有自己的网格数据的其他数据。
我认为这里的问题是您在没有 r_meuse 中存在的预测变量 dist 的情况下执行 UK。这是一个问题，因为线性进行预测需要这些信息。因此，r_meuse 需要是定义了 dist 的 SpatialPointsDataFrame。
我想使用 R 中的 autokrige 函数在数据集上应用通用克里金法。我想为预测点创建我自己的自定义空间网格（对于 autokrige 的 new_data 参数）。我使用的是 R 版本 3.2.2（64 位）和 RStudio 版本 0.99.486。以下是我到目前为止所做的：
library(automap)
library(sp)
library(gstat)
library(raster)
library(rgdal)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~x + y
proj4string(meuse) <- CRS("+init=epsg:28992")
以下代码是从 stackexchange here 收到的（感谢 Jeffrey Evans），用于为预测值创建自定义空间网格：
ext_meuse <- as(extent(meuse), "SpatialPolygons")
r_meuse <- rasterToPoints(raster(ext_meuse, resolution = 59), spatial = TRUE)
proj4string(r_meuse) <- proj4string(meuse)
然后我尝试使用 autoKrige 应用通用克里金法（'dist' 列上的回归）：
kriging_result = autoKrige(zinc~dist, meuse, r_meuse)
然后收到以下错误：
Error in model.frame.default(terms.f, newdata, na.action = na.action, : object is not a matrix In addition: Warning message: 'newdata' had 3102 rows but variable found had 1 row
我是否在创建网格时犯了错误 (r_meuse)？是否有 'better' 方法为预测数据创建网格？到目前为止，我发现的所有示例都使用 meuse.grid 数据，但我想将通用克里金法应用于还没有自己的网格数据的其他数据。
我认为这里的问题是您在没有 r_meuse 中存在的预测变量 dist 的情况下执行 UK。这是一个问题，因为线性进行预测需要这些信息。因此，r_meuse 需要是定义了 dist 的 SpatialPointsDataFrame。