#1 Mon 04 January 2010 23:37
- julien38
- Participant occasionnel
- Date d'inscription: 18 Oct 2008
- Messages: 30
Methodes d'interpolation multivariables
Bonjour,
Je travail actuellement sur un projet et j'ai besoin d'interpoler des variable de température (issues de stations météo). J'ai également a disposition un MNT. Je souhaiterais que l'interpolation des températures prenne en compte l'altitude.
Après plusieurs recherches il semblerai que le krigeage par dérive externe (KDE) soit le plus approprié. Est-ce exact, le cokrigeage est-il vraiment a rejeté?
Quelle est la méthode la plus adaptée à mon problème?
Je dispose uniquement d'ArcGIS 9.3 et de SURFER. Je n'ai pas réussi à trouver de tutoriel clairs et explicatifs des différentes étapes de la méthode de krigeage (formules statistiques...).
Merci d'avance de votre aide.
Géomatiqualement.
Hors ligne
#2 Tue 05 January 2010 09:09
Re: Methodes d'interpolation multivariables
Bonjour,
Je dispose uniquement d'ArcGIS 9.3 et de SURFER. Je n'ai pas réussi à trouver de tutoriel clairs et explicatifs des différentes étapes de la méthode de krigeage (formules statistiques...).
Merci d'avance de votre aide.
Géomatiqualement.
Bonjour,
Je ne suis pas très sûr que vous puissiez avec ces deux outils. Mais je ne connais pas assez bien Surfer.
Chez les californiens, il existe une extension spécifique pour les travaux en géostatistique: ArcGIS Geostatistical Analyst
On doit pouvoir l'activer quelques jours pour l'essayer.
Ou bien, il faut trouver un "partenaire" qui en dispose et qui sait l'exploiter.
S'il n'y a pas d'autres réponses sur la méthode, je me permettrai de déplacer votre sujet sur le forum logiciel.
Bruno
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#3 Tue 05 January 2010 09:32
Re: Methodes d'interpolation multivariables
Hello,
Jetez peut être un coup d'oeil du côté de SAGA GIS, qui a des modules de Geostatistiques.
http://www.saga-gis.org/saga_modules_do … index.html
http://www.saga-gis.org/saga_modules_do … index.html
http://www.saga-gis.org/saga_modules_do … index.html
Pas un expert, je vous laisse regarder les options en suivant les liens ci dessus 
Robin.
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#4 Tue 05 January 2010 09:51
- n314
- Participant assidu
- Date d'inscription: 6 Sep 2005
- Messages: 704
Re: Methodes d'interpolation multivariables
jeter un oeil également à
Dynamique spatiale des précipitations en région Centre selon les normales climatiques 1971-2000.
http://www.esrifrance.fr/sig2008/atmo_p … ations.htm
http://www.esrifrance.fr/iso_album/7_atmo.pdf
http://www.forumsig.org/showpost.php?p= … tcount=270
http://www.forumsig.org/showpost.php?p= … ostcount=5
http://www.forumsig.org/showpost.php?p= … ostcount=4
Avant de s'intérresser au logiciel, la phase de biblio n'est pas à négliger afin de répondre à votre première question. Restera ensuite à déterminer le logiciel implémentant la méthode retenue, voire les méthodes à comparer (comme souvent dans le cas des interpolations spatiales, f(données, zone d'étude, algo, particularités régionales, ...) comme par exemple
http://www.forumsig.org/showpost.php?p= … stcount=65
http://www.forumsig.org/showpost.php?p= … ostcount=6
En fonction de l'échelle de l'étude, il existe également des données accessibles
http://www.forumsig.org/showthread.php?t=4697 par exemple
Dernière modification par n314 (Tue 05 January 2010 10:04)
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#5 Tue 05 January 2010 10:21
- B.A.
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- Lieu: Paris
- Date d'inscription: 19 Jun 2008
- Messages: 4
Re: Methodes d'interpolation multivariables
Bonjour,
en général la méthode de krigeage avec dérive externe est utilisée dans le cas où il y a lien physique entre la variable d'intérêt et la variable auxiliaire et lorsque cette dernière présente plus d'échantillon que la variable d'intérêt. La méthode repose donc sur un choix : introduire l'a priori du lien physique entre les deux variables tout en gardant une hiérarchie (on estime bien la variable d'intérêt en utilisant une variable auxiliaire que l'on peut voir comme une fonction de forme).
Dans le cokrigeage il n'y a pas de hiérarchie : il faudra donc ajuster les variogrammes de chaque variable plus les structures croisées (ce qui peut être délicat si le nombre d'échantillon d'une des variables est faible).
B.A.
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