对数据集进行坐标转换之后，如何拟合半变异模型

在进行坐标转换之后拟合半变异模型的方法是类似的，只是在计算距离矩阵时需要使用转换后的坐标。以下是一个 R 代码示例，演示了如何对经纬度坐标系的数据进行转换，然后拟合球状半变异函数模型：

# 安装并加载所需的库
install.packages("rgdal")
library(rgdal)
install.packages("gstat")
library(gstat)

# 读取原始数据
data <- read.csv("data.csv")

# 定义原始坐标系和目标坐标系
latlon <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")
utm <- CRS("+proj=utm +zone=50 +datum=WGS84")

# 将原始数据转换为目标坐标系
data_utm <- spTransform(SpatialPointsDataFrame(data[, c("lon", "lat")], data), utm)
data_utm <- data.frame(data_utm@coords, data[, -c(1, 2)])

# 计算距离矩阵
dist_mat <- as.matrix(dist(data_utm[, c("x", "y")], diag = TRUE, upper = TRUE))

# 计算半变异函数
gamma <- variogram(z ~ x + y, data = data_utm, width = max(dist_mat) / 10, cutoff = max(dist_mat) / 2)

# 拟合球状半变异函数模型
spherical_model <- fit.variogram(gamma, vgm("Sph", psill = max(gamma$gamma), range = max(dist_mat) / 2))

# 绘制拟合结果
plot(gamma, pch = 16, col = "black", main = "Spherical model")
lines(spherical_model, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("Experimental", "Spherical"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)

上述代码中，首先读取原始数据，并定义原始坐标系和目标坐标系。然后，将原始数据转换为目标坐标系，并计算了距离矩阵`dist_mat`。接着，用`variogram`函数计算半变异函数`gamma`。最后，用`vgm`函数定义了球状半变异函数模型，并用`fit.variogram`函数拟合半变异函数曲线得到`spherical_model`。最终，绘制了实验结果和拟合结果的图像，并加入了图例。