new SuperMap.InterpolationKrigingAnalystParameters(options)
通过该类可以设置克吕金插值分析所需的参数。
克吕金（Kriging）法为地统计学上一种空间数据内插处理方法，主要的目的是利用各数据点间变异数（variance）的大小来推求某一未知点与各已知点的权重关系，
再由各数据点的值和其与未知点的权重关系推求未知点的值。Kriging 法最大的特色不仅是提供一个最小估计误差的预测值，并且可明确的指出误差值的大小。
一般而言，许多地质参数，如地形面，本身即具有连续性，故在一段距离内的任两点必有空间上的关系。反之，在一不规则面上的两点若相距甚远，
则在统计意义上可视为互为独立 (stastically indepedent)。这种随距离而改变的空间上连续性，可用半变异图 (semivariogram) 来表现。
因此，若想由已知的散乱点来推求某一未知点的值，则可利用半变异图推求各已知点与未知点的空间关系，即以下四个参数。
然后，由此空间参数推求半变异数，由各数据点间的半变异数可推求未知点与已知点间的权重关系，进而推求出未知点的值。
· 块金值（nugget）：当采样点间距为0时，理论上半变异函数值为0，但时间上两采样点非常接近时半变异函数值并不为0，即产生了上图所示的块金效应，
对应的半变异函数值为块金值。块金值可能由于测量误差或者空间变异产生。
· 基台值（sill）：随着采样点间距的不断增大，半变异函数的值趋向一个稳定的常数，该常数成为基台值。到达基台值后，半变异函数的值不再随采样点间距而改变，
即大于此间距的采样点不再具有空间相关性。
· 偏基台值：基台值与块金值的差值。
· 自相关阈值（range）：也称变程，是半变异函数值达到基台值时，采样点的间距。超过自相关阈值的采样点不再具有空间相关性，将不对预测结果产生影响。
由上述可知，半变异函数是克吕金插值的关键，因此选择合适的半变异函数模型非常重要，SuperMap提供了以下三种半变异函数模型：
· 指数型（EXPONENTIAL）：适用于空间相关关系随样本间距的增加成指数递减的情况，其空间自相关关系在样本间距的无穷远处完全消失。
· 球型（SPHERICAL）：适用于空间自相关关系随样本间距的增加而逐渐减少，直到超出一定的距离时空间自相关关系消失的情况。
· 高斯型（GAUSSIAN）：适用于半变异函数值渐进地逼近基台值的情况。
半变异函数中，有一个关键参数即插值的字段值的期望（平均值），由于对于此参数的不同处理方法而衍生出了不同的Kriging方法。SuperMap的差值功能基于以下三种常用Kriging算法：
１. 简单克吕金（Simple Kriging）：该方法假定用于插值的字段值的期望（平均值）已知的某一常数。
２. 普通克吕金（Kriging）：该方法假定用于插值的字段值的期望（平均值）未知且恒定。它利用一定的数学函数，通过对给定的空间点进行拟合来估算单元格的值，
生成格网数据集。它不仅可以生成一个表面，还可以给出预测结果的精度或者确定性的度量。因此，此方法计算精度较高，常用于地学领域。
３. 泛克吕金（Universal Kriging）：该方法假定用于插值的字段值的期望（平均值）是未知的变量。在样点数据中存在某种主导趋势且该趋势可以通过某一个确定
的函数或者多项式进行拟合的情况下，适用泛克吕金插值法。
克吕金法的优点是以空间统计学作为其坚实的理论基础，物理含义明确；不但能估计测定参数的空间变异分布，而且还可以估算参数的方差分布。克吕金法的缺点是计算步骤较烦琐， 计算量大，且变异函数有时需要根据经验人为选定。
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
options |
Object |
可选参数。如: |
Example
例如：
var myInterpolationKrigingAnalystParameters = new SuperMap.InterpolationKrigingAnalystParameters({
dataset:"SamplesP@Interpolation",
type: "KRIGING",
angle: 0,
mean: 5,
nugget: 30,
range: 50,
sill: 300,
variogramMode: "EXPONENTIAL",
searchMode: "QUADTREE",
maxPointCountForInterpolation: 20,
maxPointCountInNode: 5,
pixelFormat: "BIT16",
zValueFieldName: "AVG_TMP",
resolution: 30000,
filterQueryParameter: {
attributeFilter: ""
},
outputDatasetName: "myKriging"
});Extends
Members
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anglenumber
-
克吕金算法中旋转角度值。默认值为0。 此角度值指示了每个查找邻域相对于水平方向逆时针旋转的角度。
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boundsObject
-
插值分析的范围，用于确定结果栅格数据集的范围。 Bounds类型可以是SuperMap.Bounds|L.Bounds|ol.extent。 如果缺省，则默认为原数据集的范围。鉴于此插值方法为内插方法，原数据集的范围内的插值结果才相对有参考价值， 因此建议此参数不大于原数据集范围。
-
clipParamObject
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对插值分析结果进行裁剪的参数。
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datasetstring
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用来做插值分析的数据源中数据集的名称，该名称用形如"数据集名称@数据源别名"形式来表示。 当插值分析类型(InterpolationAnalystType)为 dataset 时，必设参数。
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expectedCountnumber
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【固定点数查找】方式下，设置待查找的点数，即参与差值运算的点数，默认值为12。 【定长查找】方式下，设置查找的最小点数，默认值为12。
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exponentSuperMap.Exponent
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【泛克吕金】类型下，用于插值的样点数据中趋势面方程的阶数。 默认值为 SuperMap.Exponent.EXP1。
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filterQueryParameterSuperMap.FilterParameter
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过滤条件，对分析数据集中的点进行过滤，不设置时默认为null，即对数据集中的所有点进行分析。
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inputPointsArray.<Object>
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用于做插值分析的离散点（离散点包括Z值）集合。 点类型可以是：SuperMap.Geometry.Point|L.LatLng|L.Point|ol.geom.Point。 当插值分析类型（InterpolationAnalystType）为 geometry 时，此参数为必设参数。 通过离散点直接进行插值分析不需要指定输入数据集inputDatasourceName，inputDatasetName以及zValueFieldName。
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InterpolationAnalystTypestring
-
插值分析类型。差值分析包括数据集插值分析和几何插值分析两类， "dataset"表示对数据集进行插值分析，"geometry"表示对离散点数组进行插值分析，默认值为"dataset"。
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maxPointCountForInterpolationnumber
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【块查找】方式下，设置单个块内最多参与运算点数。默认值为50。 仅用于普通克吕金插值，简单克吕金和泛克吕金不支持块查找。
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maxPointCountForInterpolationnumber
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【块查找】方式下，最多参与插值的点数。默认值为200。 仅用于普通克吕金插值，简单克吕金和泛克吕金不支持块查找。
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meannumber
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【简单克吕金】方式下，插值字段的平均值。 即采样点插值字段值总和除以采样点数目。
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nuggetnumber
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克吕金算法中块金效应值。默认值为0。
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outputDatasetNamestring
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插值分析结果数据集的名称。必设参数。
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outputDatasourceNamestring
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插值分析结果数据源的名称。必设参数。
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pixelFormatSuperMap.PixelFormat
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指定结果栅格数据集存储的像素格式。 默认值为 SuperMap.PixelFormat.BIT16。 支持存储的像素格式有 BIT16、BIT32、DOUBLE、SINGLE、UBIT1、UBIT4、UBIT8、UBIT24、UBIT32。
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rangenumber
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克吕金算法中自相关阈值，单位与原数据集单位相同。默认值为0。
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resolutionnumber
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插值结果栅格数据集的分辨率，即一个像元所代表的实地距离，与点数据集单位相同。 该值不能超过待分析数据集的范围边长。 且该值设置时，应该考虑点数据集范围大小来取值，一般为结果栅格行列值（即结果栅格数据集范围除以分辨率），在500以内可以较好地体现密度走势。
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searchModeSuperMap.SearchMode
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插值运算时，查找参与运算点的方式，有固定点数查找、定长查找、块查找。必设参数。 简单克吕金和泛克吕金不支持块查找。 具体如下： {KDTREE_FIXED_COUNT} 使用 KDTREE 的固定点数方式查找参与内插分析的点。 {KDTREE_FIXED_RADIUS} 使用 KDTREE 的定长方式查找参与内插分析的点。 {QUADTREE} 使用 QUADTREE 方式查找参与内插分析的点（块查找）。
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searchRadiusnumber
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查找半径，即参与运算点的查找范围，与点数据集单位相同，默认值为0。 计算某个位置的Z 值时，会以该位置为圆心，以查找范围的值为半径，落在这个范围内的采样点都将参与运算。 该值需要根据待插值点数据的分布状况和点数据集范围进行设置。
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sillnumber
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克吕金算法中基台值。默认值为0。
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克吕金插值的类型。必设参数。 具体如下： {KRIGING} 普通克吕金插值法。 {SimpleKriging} 简单克吕金插值法。 {UniversalKriging} 泛克吕金插值法。
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variogramModeSuperMap.VariogramMode
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克吕金插值时的半变函数类型。 默认值为 SuperMap.VariogramMode.SPHERICAL。 用户所选择的半变函数类型会影响未知点的预测，特别是曲线在原点处的不同形状有重要意义。 曲线在原点处越陡，则较近领域对该预测值的影响就越大，因此输出表面就会越不光滑。
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zValueFieldNamestring
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数据集插值分析中，用于指定进行插值分析的目标字段名，插值分析不支持文本类型的字段。 含义为每个插值点在插值过程中的权重，可以将所有点此字段值设置为1，即所有点在整体插值中权重相同。 当插值分析类型(InterpolationAnalystType)为 dataset 时，必设参数。
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zValueScalenumber
-
用于进行插值分析值的缩放比率，默认值为1。 参加插值分析的值将乘以该参数值后再进行插值，也就是对进行插值分析的值进行统一的扩大或缩小。
Methods
-
destroy()
common/iServer/InterpolationKrigingAnalystParameters.js, line 206 -
释放资源，将引用资源的属性置空。