言うまでもなく，空間データはいたるところにある． 一部の地域では，天候（温度，降水量，風速等），エネルギー（太陽放射，平均風速，炭化水素等），鉱物（希土類金属，金等），汚染（オゾン，一酸化窒素等），農業（土壌栄養レベル，地下水レベル等）等について，測定やモデル化が重要である．そして，空間データの取得にかかる経費は急速に低下しているため，私たちはさらに多くのデータを取得できるようになっている． Wolfram言語では，空間データの欠損値を埋めるために必要なツールを提供する．完全に自動化されたワークフローを使うことも，空間推定のさまざまな要素を詳細に制御することもできる．

場の値の空間推定

SpatialEstimate — 推定値に使用する関数を与える

VariogramFunction  ▪  SpatialTrendFunction  ▪  SpatialNoiseLevel  ▪  SpatialEstimatorFunction

詳細な空間依存度測度

VariogramModel — 記号的なバリオグラムモデル

EstimatedVariogramModel — モデルベースのバリオグラム推定

BinnedVariogramList — ビン化バリオグラム推定

精選された空間データ

GeoElevationData — 異なる点での海抜データ

WindSpeedData  ▪  AirTemperatureData  ▪  AirPressureData  ▪  WindDirectionData  ▪  WeatherData  ▪  GeomagneticModelData  ▪  GeogravityModelData

収集された空間データ

"Meuse River" — ムーズ川近くの土壌成分レベル

"US Ozone 2021" — 米国に隣接するオゾンレベル

"Swiss Rainfall" — スイス全土の降雨量