这个问题应该比stackoverflow更适合Crossvalidated，但是我关于克里金的问题从来没有在那里找到答案，而他们在这里找到答案，所以请不要移动这个问题。
在一个项目中，我们对 DVB-T 场进行了采样，并进行了一些克里金插值。 一项新的测量活动正在进行中，根据旧测量，有什么方法可以知道最好的抽样设计是什么？应该进行多少次测量？
我查看了 Cressie，它让我看到了很多其他文章，我在 Google 上看了很多，但似乎找不到合适的参考。
我不想要一个迭代方法，这是主要的。
欢迎任何类型的参考。
【问题讨论】：
标签： r statistics geospatial sampling kriging
这肯定有点晚了，但这里有一个问题的答案......
如果您只是想改进您的模型，您可以将新点放在克里金预测变量的方差最高的位置。
如果你想优化你正在插值的字段（即找到它的最小值或最大值），那么你可以使用预期的改进，这是一个标准，它告诉你在哪里对下一批点进行采样。参见，例如：https://lirias.kuleuven.be/bitstream/123456789/310611/2/JGO_2012.pdf
另一种方法可能是从您计算的克里金插值器中“更独立”地对新一批点进行采样。例如，您可以选择下一个点，以便包含先前样本点 + 新样本点的样本最小化空间填充标准，如 maximin 标准或差异标准。有关这些类型条件的详细信息，请参阅例如http://arxiv.org/abs/1307.6835 和其中的参考资料。
【讨论】：
最后我想我会选择空间模拟退火，不过我仍然对其他选择持开放态度。有的话请告诉我。
【讨论】：