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Je pose une question sur la spatialisation d'un paramètre.
Il est assez facile de trouver du logiciel pour faire des splines en plaques minces dans un espace en 2 dimensions (coordonnées x,y).
Je voudrais aller plus loin.
J'ai lu des articles d'une professeur qui s'appelle Hutchinson (Australian National University) qui a écrit des programmes
"partial thin plate splines" où il combine un modèle linéaire et des splines en dimension n
exemple de modèle : f(x,y,z) + alpha*q
Dans cet exemple on se trouve avec des splines de dimension 3 plus un modèle linéaire partiel qui s'appuie sur une variable associée que l'on connait avec une densité plus forte que la variable à spatialiser et qui a une forte liaison avec cette dernière.
On a donc une variable à spatialiser dans un espace de dim 3 (ou plus) et une (ou plusieurs) variables associées échantillonées à plus haute densité que la variable à spatialiser.
Ce professeur Hutchinson propose son logiciel mais il est payant (et je préfère les logiciels libres, j'utilise surtout R).
Tout ceci fait penser au krigeage avec dérive externe que je pratique par ailleurs. Je voudrais justement faire de l'intercomparaison entre le partial TPS et le KDE.
Alors voila, quelqu'un sait-il manipuler de tels modèles, de préférence avec R, et pourrait me passer un peu de code ou me donner des conseils?
Il faudrait en plus pouvoir ajouter 2 raffinements : paramétrer l'ordre des splines (en général, c'est 3 mais on peut avoir intérêt à essayer 2) et explorer un éventail de valeurs du facteur de tension de façon à obtenir la meilleure performance en validation croisée.
Merci,

leopold betouret betouret31@texte-a-enlever.hotmail.fr