vgm <- variogram(z ~ 1, data_m, width = 1000, cutoff = 50000)plot(vgm, type = "l", xlab = "Distance (m)", ylab = "Semivariance")
时间: 2024-03-30 18:35:26 浏览: 14
这段代码使用了gstat包中的variogram函数来计算空间半方差函数,并使用plot函数将结果可视化。具体来说,代码中的z是一个空间变量,data_m是包含该变量的数据框,width参数指定了变量的平滑窗口宽度,cutoff参数指定了我们想要计算半方差函数的最大距离。
plot函数中的type参数指定了绘图类型,这里使用了线图("l"),xlab和ylab参数分别指定了x轴和y轴的标签。
该代码的作用是分析空间数据的空间相关性,了解空间变量在不同距离下的自相关性质,有助于进一步进行空间插值或者空间模型拟合。
相关问题
vgm <- variogram(CEC ~ 1, data_m, width = 1000, cutoff = 50000)
这段代码使用了R语言中gstat包中的variogram()函数来计算CEC数据的半变异函数。具体来说,代码中的参数含义如下:
- CEC ~ 1: 表示我们计算CEC数据的半变异函数,并且不考虑其他因素的影响。
- data_m: 表示我们从data_m数据框中获取CEC数据。
- width = 1000: 表示我们将空间距离划分为一系列的间隔为1000的区间,用于计算半变异函数。
- cutoff = 50000: 表示我们只计算空间距离在0到50000之间的数据,超出该范围的数据将不会被用于计算半变异函数。
执行该代码后,variogram()函数将返回一个包含了半变异函数信息的对象,你可以使用plot()函数来绘制半变异函数的图像,例如:
```
plot(vgm)
```
其中vgm是你通过variogram()函数计算得到的半变异函数对象。绘制出来的图像通常包含了三条线,分别表示样本半变异函数、模型半变异函数以及截距线。你可以根据需要调整参数来适应不同的数据,并且使用fit.variogram()函数来拟合半变异函数。
library(rgdal) library(gstat) library(sp) data <- read.csv("D:\\BAOGAO\\shujubanyihanshu.csv") coordinates(data) <- ~JD+WD #设置坐标参考系统(CRS),假设数据采用WGS84参考系统 proj4string(data) <- CRS("+init=epsg:4326") #将经纬度坐标转换为米 data_m <- spTransform(data, CRS("+init=epsg:32649")) #其中,epsg:4326是WGS84参考系统的EPSG代码,epsg:3857是UTM49N的EPSG代码, #这里使用spTransform()函数将WGS84坐标转换为UTM49N投影坐标,单位为米 #计算半变异函数,使用variogram()函数,并且将距离单位设置为米 vgm <- variogram(OM ~ 1, data_m, width = 2000, cutoff = 50000) #定义球状半变异函数模型 matern_model <- vgm(psill = 0.5, model = "Mat", range = 1000, nugget = 0.2, kappa = 0.5) #拟合 fit_matern <- fit.variogram(vgm, matern_model, fit.method = 1) plot(vgm, model = fit_sph, xlab = "Distance (m)", ylab = "Semivariance")
这段代码的主要功能是读取一个csv文件中的经纬度数据,将其转换为UTM49N投影坐标系的坐标数据,并使用matern模型拟合半变异函数。
具体步骤如下:
1. 导入rgdal、gstat、sp等R包。
2. 使用read.csv()函数读取csv文件中的数据,数据包含经度(JD)和纬度(WD)两个变量。
3. 使用coordinates()函数将经纬度数据设置为坐标数据。
4. 使用proj4string()函数将坐标数据的参考系统设置为WGS84参考系统。
5. 使用spTransform()函数将WGS84坐标转换为UTM49N投影坐标系的坐标数据。
6. 使用variogram()函数计算半变异函数,其中OM ~ 1表示因变量为OM,自变量为常数1,width表示每个距离类别的距离间隔,cutoff表示半变异函数的最大距离。
7. 使用vgm()函数定义matern模型,其中psill表示半方差函数的平稳值,model表示模型类型,range表示空间自相关的距离,nugget表示微小尺度的变异,kappa表示平滑度参数。
8. 使用fit.variogram()函数拟合半变异函数模型,fit.method = 1表示使用基于最大似然法的拟合方法。
9. 使用plot()函数绘制半变异函数图像,其中model = fit_sph表示使用拟合后的模型绘制图像。