保证正版_gs授权码

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Madograms
Rodograms
Drift
Correlograms
Covariograms
Moran's I
Fractals
Standardized Variograms
General Relative Variograms
Pairwise Relative Variograms

GS+使您可以完全控制变差函数参数，如主动滞后距离和个体滞后类的大小。默认值提供了合理的起点，您可以优化分析以适应特定的数据集。


自动创建变差函数模型---可以自动创建kriging模型，大程度地使用迭代技术来优化您的数据，以优化良好的模型拟合。模型窗口允许您覆盖GS+选择的值，滑动条控件允许您立即看到更改的结果。GS+为几乎所有的kriging应用程序提供足够的模型。


由于数据异常，变差函数有时是不规则的---当它们是的值时，它们就会变得很明显，而不是与其他值在特定的范围内自动关联。GS+提供了h散射图和方差云分析，使您能够快速地可视化和识别异常值，并且新的掩饰命令允许您像手术一样移除（暂时或地）违规数据记录。定向变异（各向）函数是同时产生的各向同性的变量，所以您可以很*地评估自相关是否依赖于罗盘的方向。例如，当存在一个斜率效应或其他环境特征时，在一个方向上的自相关与另一个方向的自相关是不同的。


在不同的罗盘方向上创建不同的半方差图，可以很*地识别出GS+的各向。如果存在，您可以很*地定义一个大变化的角度来使用各向变量模型。

Semivariance Analysis (Variograms and Semivariograms)
geostatistics software mapping

在地质统计学之前总结您的数据
GS+还提供基本的参数统计，使您能够在地质统计学分析之前对数据进行描述。当一个数据集准备进行分析时，GS+报告统计数据，例如平均值、范围、标准差、峰度和偏度，也会创建频率和概率分布，这样您就可以评估偏离正常的情况。分位数散射图提供了样本位置的可视映射，并确定具有特定值的数据的位置。
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满足各种需求的插值方法
GS+提供了三种不同类型的插值。普通的kriging（包括块和准时性）提供了一个跨空间域属性的优估计。条件模拟还提供优估计，但在其位置上的原始数据可以用于映射域中的尖锐边界。基于简单的近邻计算，逆距离加权可能是好的非地质统计插值技术。GS+还提供cokriging，当您的主要数据由许多额外位置收集的数据支持时，这可能是有用的。Cokriging可用于块和准时kriging，并可用于有条件的模拟。协同定位cokriging可用于条件模拟。多边形掩码允许您在映射的域中包含或排除复杂的形状。跨越岛屿或避免在停车场内插补--还可以嵌套多边形并重叠它们。
创建可由许多其他程序使用的内插输出文件
GS+创建插值输出文件（从kriging、cokriging、模拟或逆距离技术），可以读取到许多其他类型的映射程序。GS+将使用这些文件来创建它自己的地图，或者您可以将数据读入支持ARCIFIO®或Surfver®输入格式的任何GIS或映射程序中。
交叉验证允许您根据采样数据测试插值系统
在交叉验证分析中，空间域中的每个测量点被单地从域中移除，并且通过Kriging或逆距离加权来估计其值，尽管它**存在过。以这种方式，可以构造域中每个样本位置的估计值与实际值的图，并用于测试插值系统。
自定义您的GS+图形和地图的所有细节，并发布到任何地方
一组丰富的图形编辑选项允许您更改轴、字体、图、标题、符号和许多其他图形属性。可以将地图和图形打印或发送到Windows剪贴板或可由Web浏览器、文字处理器或接受WMF、JPEG、PNG或BMP格式的任何其他Windows程序读取的文件。
Create variograms on the fly
GS+ gives you complete control over variogram parameters such as
the active lag distance and the size of individual lag classes. Default values provide reasonable starting places from which you can optimize an analysis to suit a particular data set.
Directional (anisotropic) variograms are produced at the same time as isotropic variograms so you can readily evaluate whether autocorrelation is dependent on compass direction. This occurs, for example, when there is a slope effect or some other environmental feature that causes autocorrelation in one direction to be different from autocorrelation in another.
It’s easy to recognize anisotropy in GS+ by creating variogram maps – graphs of semivariance in different compass directions. If present, you can then easily define an angle of maximum variation to use for the anisotropic variogram models.
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