是否可以在R中使用gstat进行各向异性IDW估计(和交叉验证)？

Question

我正在使用R中的gstat库比较3D数据集的不同变异函数模型的交叉验证(“遗漏一个”)结果。我也想比较反向距离估计的类似交叉验证结果，但我不知道如何使用gstat中的IDW进行各向异性估计(或交叉验证)。gstat估计中的IDW是否仅限于各向同性估计，如果不是，可以应用什么语法？

Answer 1

假设不可能在gstat中进行各向异性的IDW估计，我将数据位置转换为各向同性，然后使用krige.cv进行交叉验证。

从具有X、Y、Z、HM值的csv文件开始(转换X、Y和Z以使点各向同性-在本例中，XY旋转15度，然后X坐标乘以3.333，Z值乘以30："hm_assays_iso.csv")。我使用的R会话如下：

library(gstat)

库(Sp)

hm_iso<-read.csv("hm_assays_iso.csv")

坐标(Hm_iso)<- c("X"，"Y"，"Z")

hm_idw.cv<-krige.cv(HM~1，locations=hm_iso，set=list(idp = 3))

write.csv(hm_idw.cv，file="hm_cv_idw3.csv")