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Flashcards in Géostatistique Deck (21)
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1
Q

Quesqu’une variable régionalisé ?

A

les mesures ainsi que leur emplacement

2
Q

qu’est ce que la géostatistique

A

c’est la modélisation des données spatiale mais qui tient compte des l’importance géographique des données

3
Q

Lorsqu’on s’éloigne suffisament d’un point la variable peut être considérer comme

A

aléatoire

4
Q

Quesqu’un variogramme

A

c’est la semi variance en fonction décalage. Autrement dit c’est à qu’elle point la variable régionalisé change le long d’une orientation

5
Q

c’est quoi la semi-variance ?

A

à qu’elle point la variable régionalisé change le long d’une orientation si décallage = 0 semivariance = 0 , petit si h petit grand si h grand et constant si h très grand (variable aléatoire)

6
Q

Variagramme idéal (caractéristique)

A

portée: L’interval pour lequel la variable n’est pas aléatoire. (régionalisé)
palier = variance (variable aléatoire
voisinage c’est région ou il y a relation entre les données
commence a 0

7
Q

Variogramme réel

A

ne commence pas a 0 (effet de pépitte) du au forte variation locale ou au bruit dans le mesure

8
Q

covariance spatiale

A

inverse de la semivariance

9
Q

comment faire variogramme expérimental

A

1) choisi point central
2) intentifie voisinage
3) calculer la distance et direction entre pts et voisins
4) divise région entre secteur et faire moyenne données pour un secteur
5) faire variogramme dans la direction qu’on veut

10
Q

Anisotropie

A

Les données n’ont pas la même semi-variance dans toutes les directions(distributions différente)

11
Q

Modèle de variogramme

A

-modèle complet :
modèle sphérique, exponentiel (tend vers la variance mais ne l’atteint jamais) et gaussien (pas beaucoup de variation locale au début)
-modèle partiel : doivent être combiné avec d’autres
puissance (pas de palier)
effet de pépite (pas de courbe initiale)

12
Q

Krigeage?

A

interpolation de variable régionalisé (on tient compte des relation entre les données en plus de la relation entre le point à interpolé et les données)

13
Q

Différence krigeage maillage

A

Maillage c’est des variable aléatoire

Krigeage c’est des variables régionalisé

14
Q

Avantages du krigeage

A

optimal par rapport au statistique de mesure (plus petite variance d’erreur)
on peut estimer l’erreur qu’on fait
l’interpolation passe par les données
aucun biais sur les mesures

15
Q

Hypothèse du krigeage simple

A

observation = réalisation partielle de la surface
surface stationnaire
moyenne connue et constante

16
Q

combien de covariance il faut considérer entre les points

A

k^2

17
Q

Combien de covariance il faut considérer entre pts interpolation et points

A

k

18
Q

c’est quoi matrice w et b

A

matrice de covariance et vecteur cov entre pts d’interpolation

19
Q

Krigeage ordinaire

A

on ne connait pas la moyenne : on pose nouvelle contrainte : la somme des pondération = 1
On rajoute : multiplicateur de la lagrange dans le vecteur pondération et on ajoute des 1 et des 0 dans les matrices

20
Q

Étape de calcul pour un krigeage

A

On trouve la direction et l’orientation, ensuite la semi variance, ensuite la variance et W et B ensuite les pondération et pour finir le point d’interpolation

21
Q

Autres type de krigeage

A

Universelle : moyenne = pas cst, on utilise les résiduelle

En bloc : on a pas des points comme données mais des volume donc on fais les moyenne pour les blocs