本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上进行 Kriging 插值的介绍和代码案例。本文通过选取的2013年陕西省生物量样本点数据为例，利用 Kriging 插值对未知区域做了插值计算。
Google Earth Engine（GEE）是一个用于分析地理空间数据的云平台，其中包含了许多地理空间分析工具和算法，其中就包括了Kriging插值方法。Kriging是一种空间插值技术，其基本思想是通过已知的样本点对未知位置上的数据进行估计。Kriging方法是一种基于统计学理论的插值方法，适用于具有空间自相关性的数据。
在GEE中，Kriging插值方法被实现为ee.Image.interpolate()函数的一个选项。该函数接受一个包含样本点和它们的值的ee.FeatureCollection对象和一个ee.Image对象作为输入，并返回一个插值后的图像。
以下是使用Kriging插值得到的结果展示：
一、克里金插值函数
GEE中的kriging函数使用经验半变异函数(EBVF)来计算权重。EBVF是指从现有数据点的距离和半变异函数中得出的函数，它可以根据样本之间的空间相关性来调整权重。kriging函数基于半变异函数和最小二乘法来计算最优拟合