Quels packages et fonctions de krigeage choisir?

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Harold Petithomme
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Quels packages et fonctions de krigeage choisir?

Messagepar Harold Petithomme » 11 Mar 2009, 15:57

Bonjour,

Je veux faire du krigeage et j'ai vu qu'il existait au moins 2 ou 3 packages pour en faire :
- gstat que je commence à utiliser (fonction gstat en particulier, éventuellement vgm)
- fields
- geoR (fonctions variog, variofit et variog4 pour les variogrammes, krige.conv pour le krigeage, découvertes dans une formation)

Quelqu'un sait-il ce qui est le mieux ou préférable?

D'autre part, j'ai des données météorologiques. Je souhaite faire un krigeage sur ces données (cokrigeage, 1 contre quelques autres) dont certaines varient avec le temps et le lieu (les variables atmosphériques) et d'autres avec le lieu uniquement (les données de terrain, par exemple).
J'ai vu jusqu'à présent le krigeage spatial, mais j'ai entendu parler de krigeage spatio-temporel. Existe-t-il un tel krigeage ? Est-ce que ça marche ?

Merci d'avance
HP.

Renaud Lancelot
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Re: Quels packages et fonctions de krigeage choisir?

Messagepar Renaud Lancelot » 11 Mar 2009, 16:42

Harold Petithomme a écrit :Bonjour,

Je veux faire du krigeage et j'ai vu qu'il existait au moins 2 ou 3 packages pour en faire :
- gstat que je commence à utiliser (fonction gstat en particulier, éventuellement vgm)
- fields
- geoR (fonctions variog, variofit et variog4 pour les variogrammes, krige.conv pour le krigeage, découvertes dans une formation)

Quelqu'un sait-il ce qui est le mieux ou préférable?


Il y a une liste spécialisée de R: R-SIG-GEO (SIG pour special interest group) où vous aurez probablement des avis plus précis qu'ici: voir sur le CRAN. Voir également le bouquin de Bivand et al. http://www.asdar-book.org/ récemment sorti, et intégralement disponible en ligne ici: http://www.springerlink.com/content/978-0-387-78170-9

Il y a d'ailleurs un chapitre sur le krigeage et co-krigeage (Interpolation and Geostatistics ):

Geostatistical data are data that could in principle be measured anywhere, but that typically come as measurements at a limited number of observation locations: think of gold grades in an ore body or particulate matter in air samples. The pattern of observation locations is usually not of primary interest, as it often results from considerations ranging from economical and physical constraints to being ‘representative’ or random sampling varieties. The interest is usually in inference of aspects of the variable that have not been measured such as maps of the estimated values, exceedence probabilities or estimates of aggregates over given regions, or inference of the process that generated the data. Other problems include monitoring network optimisation: where should new observations be located or which observation locations should be removed such that the operational value of the monitoring network is maximised.
Much of this chapter will deal with package gstat, because it offers the widest functionality in the geostatistics curriculum for R: it covers variogram cloud diagnostics, variogram modelling, everything from global simple kriging to local universal cokriging, multivariate geostatistics, block kriging, indicator and Gaussian conditional simulation, and many combinations. Other R packages that provide additional geostatistical functionality are mentioned where relevant, and discussed at the end of this chapter.


Je n'ai utilisé les krigeages que très occasionnellement. A votre place, je ferais une revue biblio pour voir quels sont les packages les plus utilisés, et vérifier que les fonctions correspondent à vos besoins. Il peut y avoir des pbs de mémoire, plus ou moins aigus selon la taille du jeu de données et la manière dont sont codées les fonctions.

D'autre part, j'ai des données météorologiques. Je souhaite faire un krigeage sur ces données (cokrigeage, 1 contre quelques autres) dont certaines varient avec le temps et le lieu (les variables atmosphériques) et d'autres avec le lieu uniquement (les données de terrain, par exemple).
J'ai vu jusqu'à présent le krigeage spatial, mais j'ai entendu parler de krigeage spatio-temporel. Existe-t-il un tel krigeage ? Est-ce que ça marche ?

Merci d'avance


Voir le bouquin cité ci-dessus, utiliser les fonctions de recherche comme RSiteSearch() et... Google is your friend !

Renaud

François Bonnot
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Messagepar François Bonnot » 12 Mar 2009, 07:31

Bonjour,
J'ai utilisé récemment geoR et gstat. Les deux fonctionnent bien et sont complémentaires, cependant gstat est beaucoup plus rapide tant pour le calcul du variogramme que pour le krigeage (sous la version 2.6.0 de R). Comme j'ai travaillé sur de gros jeux de données (au total plus d'un million de points avec un taux d'échantillonnage de 1/8) j'ai été obligé d'abandonner geoR au profit de gstat. Mais pour des jeux de données de taille raisonnable (quelques milliers de points) geoR fonctionne très bien. Par ailleurs gstat traite le krigeage universel, pour geoR je l'ignore.
Bonne journée.

FB

Harold Petithomme
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Enregistré le : 28 Jan 2008, 14:38

OK

Messagepar Harold Petithomme » 13 Mar 2009, 14:58

Apparemment, gstat semble plus adapté.

Merci à vous.
HP.


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