基於python的站點數據Kriging插值繪圖

基於python的站點數據Kriging插值繪圖

前言

​ 科研中常常會將站點數據進行插值，繪制成圖。常用的二維插值方法有最近鄰法、線性內插法、三次樣條內插法，此外還有一些基於地理的插值方法，如克里金插值法、IDW反距離加權法。今天我們就克里金插值法介紹一下使用python進行站點數據插值繪圖的方法。

模塊介紹

1. 繪圖模塊 cartopy 、shpfile、matplotlib
2. 插值模塊：
   1. 對於簡單的二維插值方法（最近鄰法、線性內插法、三次樣條內插法），可以用scipy.interpolate中的griddata方法實現。scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method='linear')
   2. 對於克里金/IDW插值方法，可以自行編寫計算函數，也可以調用現成的模塊，如pykrige。

核心代碼

1. 指北針的添加

   導入import matplotlib.patches as mpatches # 比例尺
   

2. 掩膜提取
   

3. 加載地圖、矢量數據
   

4. kriging插值
   

5. 其他（colorbar/contour/刻度標簽...）
   

繪圖

總結

1. 繪圖用cartopy，插值用scipy/pykrige，掩膜用shp2clip。

2. 站點插值繪圖與利用tiff繪圖稍有不同，主要就區別在插值這塊，tiff繪圖是直接讀取tiif邊界坐標，插值成xsize/ysize個點位。

3. 常用shp需要收集，如中國城市、全國國家矢量數據...