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SpatialNoiseLevel

SpatialNoiseLevel

是 SpatialEstimate 和其他空间函数的一个选项，给出数据中的噪声方差水平.

更多信息

SpatialNoiseLevel 也被称为块金值或变差函数块金值.
SpatialNoiseLevel 实际上描述的是数据测量误差.
SpatialNoiseLevel 与 VariogramFunction 一起被用于对空间值进行局部预测. 将局部预测与全局趋势相结合给出了完整的空间预测函数.

指定正的 SpatialNoiseLevel 对空间预测的影响是预测函数不需要在每个位置的值之间进行插值. 在这种情况下，预测曲面不再对数据进行插值，而是一个更平滑的近似表曲面.

SpatialNoiseLevel 的可能设置有：
Automatic 根据数据估计噪声水平

θ 指定非负噪声水平

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)

往 VariogramModel 中添加噪声方差：

创建带有和不带有空间噪声方差的预测曲面：

创建零噪声水平的空间预测函数：

计算具有正噪声水平的预测函数：

比较预测曲面：

范围 (1)

一维示例：

创建具有线性趋势的空间预测函数：

如果噪声方差为 0，则 SpatialPredict 进行精确插值：

应用 (1)

SpatialNoiseLevel 可以创建数据的更平滑的图像：

可视化数据的标准方法：

带有平滑效果的空间估计：

计算随机位置上的估计值：

属性和关系 (1)

只有在 SpatialNoiseLevel 为零时，SpatialEstimate 才是一个精确的插值器：

计算空间噪声水平取不同值时的空间估计：

可视化数据与估计曲线：

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