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申请/专利权人：河北大学

摘要：本发明涉及一种基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法，包括以下步骤：1对采样点的土壤养分数据进行聚类；2判定插值点的邻接色块；3在各色块上运行克里金模型或反距离权重模型；4利用反距离加权法集成各模型以预估未采样点的土壤养分属性。本发明土壤养分空间插值方法可以通过空间色块聚类保留区域趋势，有效阻断空间变异性强的数据对插值方法的影响。结合克里金法，能较好地反映空间趋势；结合反距离权重法，能较好反映个别点影响的优势。本发明有效地集成了两种空间插值方法，可以利用数据中出现的趋势自适应地调整插值结果，其适用范围广，预测能力强。

主权项：1.一种基于反距离加权法和克里金法的土壤养分空间插值方法，其特征是，包括以下步骤：S1，对土壤养分空间采样点的土壤养分数据数据进行聚类处理：S1-1，选择合适的软间距系数spnum以划分适量色域：sp＝zmax-zminspnum1其中，sp为色域大小，zmax为采样点数据元素属性的最大值，zmin为采样点数据元素属性的最小值；S1-2，使用以下公式将采样点划入各自色域：p_czq＝zq-zmin％sp2其中，zq为第q个采样点的元素属性值；S1-3，使用三角剖分，用采样点数据构造Delaunay三角网；S1-4，根据Delaunay三角网生成邻接矩阵： S1-5，采用广度优先遍历生成色块森林，即在一色域中选择一初始点，然后按照邻接矩阵遍历邻近点，并将邻近点置入同一色块，当所有邻近点都被遍历，则在色域中重新选择初始点，并增设新的色块；S1-6，若色域中的点被全部遍历，则选择新一色域，重复执行步骤S1-5；S2，判断插值点的邻接色块；S2-1，使用三角剖分，用采样点数据和插值点数据构造Delaunay三角网；S2-2，根据Delaunay三角网获取插值点的临接点；S2-3，获取临接点所在的色块；S3，在各色块上运行克里金模型或反距离权重模型；S3-1，对于点数量≤2的色块，采用反距离加权插值法进行计算： 其中，为第i个色块对插值点的预估值，wj为色块内第j个点的权重，zj为色块内第j个点的元素属性值，dj是插值点与色块内第j个点的距离，α是控制距离对权重影响的参数，采用的是第二范数，sj为第j个采样点的地理属性，为插值点的地理属性；S3-2，对于点数量大于2的色块，采用克里金法进行计算： 其中，为第i个色块对插值点的预估值，wj为色块内第j个点的权重，zj为色块内第j个点的元素属性值，r为半方差，通过球状模型指数模型高斯模型运算得出，λ为拉格朗日乘子式的系数；S4，利用反距离加权法集成各模型，以预估未采样点的土壤养分属性： 其中，为最终对插值点元素属性的预估值，为第i个色块对插值点的预估值，cbi_dj是各色块内插值点与色块内点的距离，其计算方式与步骤S3-1中的一致。

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