首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R‘自动映射’如何创建用于AutoKrige的预测网格(例如meuse.grid)?

R中的自动映射是一种用于创建用于AutoKrige的预测网格的方法。AutoKrige是一个用于地理空间数据插值的R包。预测网格是一个由坐标点组成的网格,用于在地理空间中进行插值预测。

要创建用于AutoKrige的预测网格,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保已经安装了AutoKrige包。可以使用以下命令安装:
代码语言:txt
复制
install.packages("automap")
  1. 导入AutoKrige包:
代码语言:txt
复制
library(automap)
  1. 创建一个空的预测网格。可以使用spatialPoints()函数创建一个空的空间点对象:
代码语言:txt
复制
grid <- spatialPoints()
  1. 使用coordinates()函数将网格的坐标添加到空间点对象中。坐标可以通过指定网格的边界范围和分辨率来生成。例如,以下代码创建了一个边界范围为x从0到10,y从0到10,分辨率为0.1的网格:
代码语言:txt
复制
x <- seq(0, 10, by = 0.1)
y <- seq(0, 10, by = 0.1)
grid <- coordinates(grid) <- cbind(x, y)
  1. 现在,可以将预测网格作为参数传递给AutoKrige函数进行插值预测。例如:
代码语言:txt
复制
result <- autoKrige(variable ~ 1, data = meuse, new_data = grid)

在上面的代码中,variable是要进行插值的变量,meuse是包含原始数据的数据框,new_data是预测网格。

自动映射的预测网格创建过程如上所述。AutoKrige是一种用于地理空间数据插值的强大工具,可以根据已有数据对未知位置进行预测。它在环境监测、地质勘探、气象预测等领域具有广泛的应用。

腾讯云提供了一系列与地理空间数据处理和分析相关的产品和服务,例如腾讯云地理信息服务(Tencent Location Service)和腾讯云地理空间分析(Tencent Spatial Analysis)。您可以访问腾讯云官方网站了解更多详情和产品介绍:

请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方法和推荐产品可能会根据实际需求和环境而有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

AI系统能否理解3D现实世界?Facebook做了这些研究

为了捕捉几何和拓扑多样性,Mesh R-CNN 首先预测粗糙体素,然后细化以执行准确网格预测。...Mesh R-CNN 使用 Mask R-CNN 来检测和分类图像中不同对象,然后利用新网格预测器推断对象 3D 形状,该预测器由体素预测网格细化两个步骤构成,这个两阶段流程可以实现优于之前细粒度...研究人员提出一种利用无标注图像集方法,这些图像仅具备恰当自动实例分割。他们没有显式地预测图像底层 3D 结构,转而处理一个补充性任务:将图像中像素映射至类别级 3D 形状模板表面。...该映射不仅可以帮助我们在类别级 3D 形状背景下理解图像,还提供泛化同类对象之间对应关系能力。例如,人们在看到下图左侧突出显示鸟喙时,可以很轻松地在右图中找出对应点位置。 ?...例如,如果我们训练一个系统去学习坐在椅子上正确位置或者握杯子合适位置,则学到表征应在系统理解坐在另外一把椅子合适位置或如何握住另一只杯子时候依然有用。

80210

何恺明团队又出神作:将图像分割视作渲染问题,性能显著提升!

PointRend:将图像分割视作渲染问题 图像分割任务涉及将在规则网格上采样像素映射到同一网格标签映射或一组标签映射。在语义分割情况下,标签映射表示每个像素处预测类别。...用于图像分割CNN通常在规则网格(regular grids)上操作:输入图像是由像素组成规则网格,它们隐藏表示是规则网格特征向量,它们输出是规则网格标签映射。...规则网格很方便,但不一定是理想图像分割计算。这些网络所预测标签映射应该基本上是平滑,即由于高频区域被限制在对象之间稀疏边界上,因此相邻像素常常采用相同标签。...图像分割方法在低分辨率规则网格预测标签,例如输入1/8用于语义分割,或28×28用于实例分割,作为欠采样和过采样之间折衷。 图1:PointRend实例分割。...例如,一个渲染器将一个模型(例如,一个3D网格)映射到一个栅格化图像,即一个规则像素网格。当输出在规则网格上时,计算并不是均匀地分配到网格

71430
  • 使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分|附代码数据

    在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分SOM SOM由1982年在芬兰Teuvo Kohonen首次描述,而Kohonen在该领域工作使他成为世界上被引用最多芬兰科学家。...这意味着将相似的输入样本(其中相似性是根据输入变量(年龄,性别,身高,体重)定义)一起放置在SOM网格上。例如,所有高度大约为1.6m55岁女性将被映射网格同一区域中节点。...RSOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R创建自组织映射创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] #将带有训练数据数据框更改为矩阵...结论 自组织映射(SOM)是数据科学中一个强大工具。优势包括: 发现客户细分资料直观方法。 相对简单算法,易于向非数据科学家解释结果 可以将新数据点映射到经过训练模型以进行预测

    1.1K30

    R语言使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

    p=18726 自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分SOM。...这意味着将相似的输入样本(其中相似性是根据输入变量(年龄,性别,身高,体重)定义)一起放置在SOM网格上。例如,所有高度大约为1.6m55岁女性将被映射网格同一区域中节点。...RSOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] #...结论 自组织映射(SOM)是数据科学中一个强大工具。优势包括: 发现客户细分资料直观方法。 相对简单算法,易于向非数据科学家解释结果 可以将新数据点映射到经过训练模型以进行预测

    2.1K00

    每日学术速递4.21

    为了应对这些挑战,我们将 VPA 分解为视频动作分割和预测。我们将预测步骤制定为多模态序列建模问题,并提出基于视觉语言模型规划器 (VLaMP),它利用预训练 LM 作为序列模型。...为实现这一目标,我们引入了 NeuralField-LDM,这是一种能够合成复杂 3D 环境生成模型。我们利用已成功用于高效高质量 2D 内容创建潜在扩散模型。...我们首先训练场景自动编码器将一组图像和姿势对表示为神经场,表示为密度和特征体素网格,可以投影这些网格以产生场景新视图。...为了进一步压缩这种表示,我们训练了一个潜在自动编码器,它将体素网格映射到一组潜在表示。然后将层次扩散模型拟合到潜在以完成场景生成管道。我们实现了对现有最先进场景生成模型实质性改进。...此外,我们还展示了 NeuralField-LDM 如何用于各种 3D 内容创建应用程序,包括条件场景生成、场景修复和场景样式操作。

    23140

    使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

    p=18726 _自组织_映射神经网络(SOM)是一种无监督数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分SOM。...这意味着将相似的输入样本(其中相似性是根据输入变量(年龄,性别,身高,体重)定义)一起放置在SOM网格上。例如,所有高度大约为1.6m55岁女性将被映射网格同一区域中节点。...RSOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] #将带有训练数据数据框更改为矩阵...结论 自组织映射(SOM)是数据科学中一个强大工具。优势包括: 发现客户细分资料直观方法。 相对简单算法,易于向非数据科学家解释结果 可以将新数据点映射到经过训练模型以进行预测

    1.1K30

    如何提高机器学习项目的准确性?我们有妙招!

    场景:在我们将数据集提供给机器学习模型之前,我们需要将分类值转换为数值,因为许多模型不适用于文本值。 解决方案:有许多策略可以处理分类特征: 1、创建字典以将分类值映射到数值 字典是数据存储结构。...它包含 key-value配对元素列表。它使key值可以映射到value值。 这种策略也适用于序数值。序数值是可以排序那些文本值,例如衣服尺寸(小,中,大等)。...用例4:删除现有特征 假设你在训练集上训练你机器学习模型,并且你正在使用一个测量方法,例如Adjusted R Squared来评估你机器学习模型质量。...用例5: 从已存在特征中创建特征 偶尔地,我们希望从一个或多个特征中创建特征。有时,我们也可以从因变量中创建一个新特征,它是我们想要预测变量。...微调模型参数 微调机器学习预测模型是提高预测结果准确性关键步骤。在最近几年,我写了很多文章来解释机器学习是如何工作,以及如何丰富和分解特征集以提高机器学习模型准确性。

    1.2K30

    Ross、何恺明等人提出PointRend:渲染思路做图像分割,显著提升Mask R-CNN性能

    引言 图像分割任务涉及到了将从规则网格中采样像素映射到同一网格(一个或一组)标签图(label map)。对于语义分割任务来说,标签图表示对每个像素预测类别。...用于图像分割任务 CNN 通常基于规则网格运行:输入是图像像素规则网格,隐藏表征则是基于规则网格特征向量,而输出则是基于规则网格标签图。规则网格很方便,但在计算方面对图像分割而言未必完美。...例如,渲染器将模型(如 3D 网格映射到点阵图像,即像素规则网格。尽管输出是基于规则网格,但计算并不按照网格来均匀分配。常见图形学策略是,对图像平面中被自适应选择点不规则子集计算出像素值。...PointRend 模块接受一或多个包含 C 个通道典型 CNN 特征图 f ∈ R^(C×H×W),每一个特征图都基于规则网格定义(其粗糙程度通常是图像网格 4-16 倍),输出预测结果共有 K...PointRend 架构可应用于实例分割(如 Mask R-CNN [19])和语义分割(如 FCN [35])任务。

    85100

    基于GAN单目图像3D物体重建(纹理和形状)

    现在很多已经存在工作都集中于基于光栅化渲染上,它们以集合方式将3D物体投影到图像平面上,并且不能支持更高级照明效果,已被证明在很多机器学习应用方面有很好效果,例如单图片3D预测。...最后,片段着色器计算每个像素是如何被覆盖它基元着色。 2.可微光栅化:首先,只考虑被一个或多个面覆盖前景像素。...渲染器模型 1.基本模型:DIB-R支持基本渲染模型,可以直接用顶点颜色或纹理绘制图像。为了定义网格基本颜色,我们支持顶点属性为顶点颜色或u,v坐标在一个学习或预定义纹理映射。...DIB-R应用 1从单一图像预测3D物体:输入一张RGBA图片,RGB值I和轮廓S到一个卷积神经网络F中,用特殊拓扑学预测网格中每个顶点位置和颜色值。...接下来,将这个方法应用于前一个任务扩展,预测纹理映射而不是顶点颜色,并回归光照参数以生成更高质量网格预测

    1.8K10

    基于图像三维物体重建:在深度学习时代最新技术和趋势综述之三维曲面解码

    1.1基于参数化三维重建 与直接使用三角形网格不同,我们可以将三维形状X表面表示为映射ζ:D→R3,其中D是正则参数化域。然后,3D重建过程目标是从输入I中恢复形状函数ζ。...事实上,单纯地为形状类别创建独立几何图像并将其输入深层神经网络将无法生成连贯三维形状曲面。 基于参数化方法仅限于低属曲面,它们适合于重建属于给定形状类别的对象,例如人脸和身体。...上式第二项可以看作是一个变形场,应用于平均形状顶点V˜。学习可变形模型一种方法是对一组干净三维网格样本使用主成分分析(PCA)。...深度神经网络作用是学习如何估计变形场∆和用于计算求精残差权重。 另一种方法是学习模板,或者分别使用统计形状分析技术(例如,PCA)对一组训练数据进行学习,或者使用深度学习技术与变形场联合学习。...然而,它们需要一个后处理步骤,例如泊松曲面重建,来检索感兴趣3D曲面网格,从输入到获得最终网格过程也无法进行端到端训练。 【1】P. Henderson and V.

    1.1K10

    R语言中SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析|附代码数据

    例如,如果要创建22维空间地图,则会为每个网格单元分配一个22维向量。 数据被反复输入到模型中进行训练。每次输入训练向量时,都会执行以下过程: 识别具有最接近训练向量代表向量网格单元。...标准SOM图可为网格单元代表矢量创建这些饼图表示,其中半径对应于特定维度上大小。...“计数”类型SOM根据球员数量创建了一个热图。...# 色带 colors <- function(n, alpha = 1) {     rev(heat.colors(n, alpha)) } 绘图点 您可以使用“映射”类型SOM将球员绘制为网格点...(NBA.SOM4$codes$Y, 1, max) 本文选自《R语言中SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析》。

    59220

    . | 基于片段药物设计和化合物结合评估网络应用程序

    基于片段药物设计利用关于小化学片段如何以及以多大强度与蛋白质结合数据,以构建新药物分子。...通常用于预测结构化水分子水分布图工具通常采用得分方法、基于网格取样或分子动力学模拟方法,准确性较低。...这些服务可以分为基于几何例如HybridSim-VS、FragRep、e-LEA3D)、基于能量例如ACFIS、FragRep、FTMap)、基于网格例如FTMap)、基于人工智能(AI)...当用户选择将片段合并到化合物中时,组合会自动完成。 生成新片段结合数据 BMaps允许用户运行新片段模拟,以便他们可以将片段结合数据见解应用于他们感兴趣目标。...感兴趣片段可以分组,以创建用于片段搜索、修改/优化和运行模拟自定义片段集合,使药物化学家能够根据所需化学基团和自定义特征组织他们片段。 参考资料 Bryan, D.

    32110

    3D检测新SOTA | PointPillar与Faster RCNN结合会碰撞出怎样火花

    应该强调是,由于高效优雅Pillar R-CNN架构,现在可以对涉及自动驾驶应用进行BEV感知进一步探索。 1、简介 点云3D目标检测在机器人和自动驾驶3D场景理解中起着至关重要作用。...它以自下而上方式通过2D稀疏和密集卷积混合创建一组低层稀疏2D柱体和高层密集特征图。...具体而言,使用具有Sigmoid函数2层MLP来预测每个投影2D旋转RoI中每个网格前景/背景分数。...因此,Faster R-CNN-like 2D RoI池化模块将具有不同大小目标的每个3D RoI特征转换为固定空间范围用于3D Proposal细化和置信度预测。...5、实验 5.1、SOTA对比 5.2、消融实验 1、Pillar R-CNN组件影响 表3详细说明了每个拟议组件如何影响Pillar R-CNN在各种Pillar式主干上准确性。

    1.3K20

    游戏“捏脸”需要高手教程?用这个AI模型,一张肖像照就能快速生成

    图|一款游戏捏脸过程 不过,目前大多数现有的创建和定制游戏角色方法都要求玩家手动调整角色面部特征,以便重新创建自己面部或捏成其他人面部,一个玩家通常需要几个小时耐心去手动调整数百个参数(例如脸型...图|部分游戏玩家捏出明星脸(来源:网络) 开发这项技术研究人员在论文中写道:“我们提出了一种自动创建人物面部方法,可以从一张肖像中预测生成面部形状和纹理,并可以集成到大多数现有的 3D 游戏中。...所创建数据集在种族和性别上是平衡,面部形状和纹理都是从原始图像中创建; 2、提出了一种将重建三维人脸形状转化为游戏网格方法,可以直接在游戏环境中使用,该方法不依赖于网格连通性,计算效率高; 3、...,将输入图像和粗纹理映射特征串接在一起,然后输入到纹理解码器中,产生精细纹理映射。...例如,当存在严重遮挡(例如帽子)时,该方法无法产生可靠结果,因为渲染器无法对头部网格对象创建阴影进行建模。

    2.5K20

    斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)

    这个值可以通过下图中所示三个方式手动指定,也可以自动设置。 ?...例如,第一个预测可能是给定形状矩形框,而第二个预测可能是另一个形状不同矩形框。...步骤2:对于每个网格单元,运行一个CNN网络,预测下面公式中y: ? 其中 ? 是检测对象概率, ? 是检测到边界框属性, ?...备注:虽然原始算法计算成本高且速度慢,但新架构能让算法运行得更快,例如Fast R-CNN和Faster R-CNN。 面部验证和识别 模型类型:下面总结了两种主要类型模型: ?...应用于两个图像相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks目的是学习如何编码图像,然后量化不同两个图像。

    66730

    深度学习目标检测从入门到精通:第一篇

    方向梯度直方图特征在计算上是省时,并且适用于许多现实中问题。 在金字塔上运行滑动窗口获得每个窗口上,我们计算提供给SVM(支持向量机)Hog特征以创建分类器。...Faster R-CNN ---- Faster R-CNN有什么改进?它是如何实现更快?Fast RCNN中最慢部分是Selective Search或 Edge boxes。...YOLO将每个图像划分为S×S网格预测每个网格N个边界框和置信度。置信度反映了边界框准确性以及边界框是否包含一个目标(不管是什么类)。YOLO还预测训练中所有类每个框分类分数。...然而,YOLO一个限制是它在一个网格中只能预测一种类别,因此不适用于预测目标。 7....选择正确目标检测方法是至关重要,取决于你正试图解决问题和设置。目标检测是计算机视觉许多实际应用基础,例如自动驾驶汽车,安防和监控以及许多工业应用。

    2.7K70

    基于XGBoost『金融时序』 VS 『合成时序』

    清洗后训练数据: 清洗后测试数据: 目标:是要分类哪些金融时间序列是真实,哪些是合成创建(通过某种算法,我们不知道它是如何生成合成时间序列)。...在下面的代码中所做是随机抽取5个组(使用整个数据集需要很长时间才能计算时间序列特征),然后将tsfeatures包中所有函数应用于每个时间序列资产数据通过映射每个资产数据并计算时间序列特征来完成。...训练X(输入变量)数据: 训练Y(预测变量)数据: 我们为XGBoost模型设置数据: 创建了一个网格搜索,以便在参数空间上进行搜索以找到数据集最佳参数。它需要做更多工作,但这是一个很好起点。...也就是说,例如,我们想增加树深度,可以添加到max_depth = c(5,8,14)更多参数中,例如max_depth = c(5,8,14,1,2,3,4,6 ,7)。...R预测功能很棒,它可以采用任何模型进行预测,我们只需要与模型一起提供测试数据即可。从预测中“询问”概率分数。我们还绘制了预测概率密度。 最后!根据预测概率提交文件。

    1.5K21

    LiDAR4D会是LiDAR重建答案么?

    神经辐射场,简称NeRFs,以位置x∈R3和观看方向(θ,ξ)5D输入为输入,建立到体积密度σ和颜色c映射。然后,进行体积渲染,估计像素值,合成未知新视图中图像。...4D Hybrid Planar-Grid Representation 图3说明了我们提出混合表示如何将4D空间分解为平面和哈希网格特征,这些特征进一步细分为静态和动态特征。...其中密集网格G将通过散列映射被进一步压缩到有限存储器中以用于参数缩减。...Scene Flow Prior 为了增强当前4D时空表示时间一致性,我们进一步引入了用于运动估计流MLP。它将编码时空坐标作为输入,并构建从坐标场R4到运动场R3映射。...由于在自动驾驶场景中,车辆运动范围可能跨越很长距离,因此在可变形神经辐射场中很难建立与规范空间长期对应关系。因此,我们利用流MLP仅预测相邻帧之间运动,并聚合多帧动态特征以实现时间一致重建。

    47210

    常用表格检测识别方法——表格结构识别方法 (下)

    当给定图像时,模型创建与原始输入图像大小相同特征。SA Khan提出了一个鲁棒基于深度学习解决方案,用于从文档图片中已识别的表格中提取行和列。...CPN执行列投影池,类似地是,图片图2底部分支显示了块如何产生行预测,尽管不是每个块都这样做。一个1x1卷积产生一个单一输出映射,作者在其上执行投影池。...输入张量是表格图像,输出行/列概率(r、c),推理行/列区域和预测网格结构连接。预测概率r和c通过叠加(即,[rr,……,r]))转换为二维图像。...例如,将3个网格元素合并在一起形成一个L形单元格,然后将与第4个元素合并,以创建一个跨越2行2列单元格。...如图2所示,作者SepRETR包含两个模块:一个参考点检测模块和一个用于分割线回归DETR解码器。参考点检测模块首先尝试从增强特征映射E_{row}中预测每个行分隔符参考点。

    2.7K10

    斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)

    这个值可以通过下图中所示三个方式手动指定,也可以自动设置。 ?...例如,第一个预测可能是给定形状矩形框,而第二个预测可能是另一个形状不同矩形框。...步骤2:对于每个网格单元,运行一个CNN网络,预测下面公式中y: ? 其中 ? 是检测对象概率, ? 是检测到边界框属性, ?...备注:虽然原始算法计算成本高且速度慢,但新架构能让算法运行得更快,例如Fast R-CNN和Faster R-CNN。 面部验证和识别 模型类型:下面总结了两种主要类型模型: ?...应用于两个图像相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks目的是学习如何编码图像,然后量化不同两个图像。

    40820
    领券