Vi introducerar metoden Directional Gradient-Curvature (DGC), en ny metod för att fylla luckor i rutnätsdata. DGC baseras på en objektiv funktion som mäter avståndet mellan den riktningsmässigt segregerade normaliserade kvadratgradienten och krökningsenergierna i provet och hela domändata. DGC använder datakonditionerade simuleringar, som provar den objektiva funktionens lokala minimala konfigurationsutrymme i stället för den fullständiga funktionen för den villkorliga sannolikhetstätheten. Anisotropi och icke-stationaritet kan fångas upp av lokala begränsningar och de riktningsberoende globala begränsningarna. DGC är beräkningseffektivt och kräver minimal användarinmatning, vilket gör det lämpligt för automatiserad behandling av stora (t.ex. fjärravkännade) rumsliga datamängder. Olika effekter undersöks på * Motsvarande författare. E-postadresser: milan.zukovic@upjs.sk (MilanŽukovič), dionisi@mred.tuc.gr (Dionissios T. Hristopulos) URL: http://www.mred.tuc.gr/home/hristopoulos/dionisi.htm (Dionissios T. Hristopulos) 6 februari 2014 syntetiska uppgifter. DGC:s kapacitet att fylla luckor bedöms i jämförelse med etablerade klassificerings- och interpoleringsmetoder med hjälp av syntetiska och verkliga satellitdata, inklusive en skev fördelning av dagliga ozonvärden i kolonnen. Det har visat sig att DGC är konkurrenskraftigt när det gäller prestanda för korsvalidering. Preprint inlämnad till atmosfärisk miljö
Žukovič och Hristopulos REF lade fram en metod som bygger på en objektiv funktion.
A Directional Gradient-Curvature Method for Gap Filling of Gridded Environmental Spatial Data with Potentially Anisotropic Correlations
{'venue': 'Atmospheric Environment, 77 (2013) p. 901', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}