# geostatistics-interpolation

Скилл для пространственной интерполяции: строит поверхность по редким замерам и отдельно считает карту неопределённости. Полезен, когда нужно оценить значения между станциями, скважинами или зондированиями.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 35
- Автор: Muhammed Enes Duran
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/muend/geoai-skills/tree/HEAD/skills/geostatistics-interpolation/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-17
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/geostatistics-interpolation

## Что делает

Скилл берёт разрозненные точечные измерения и превращает их в непрерывную поверхность, но с оговоркой: результат всегда идёт в паре с картой неопределённости. Он выбирает метод по ситуации — IDW для быстрого взгляда, обычный кригинг как рабочий вариант по умолчанию, универсальный или регрессионный кригинг при явном тренде или ковариатах, индикаторный кригинг для категорий.

Перед интерполяцией скилл требует разведки: посмотреть на дубликаты координат, распределение и скошенность, проверить тренд. Вариограмма здесь — решение моделирования, а не автоподбор: параметры nugget, sill и range разбираются словами, анизотропия проверяется направленными вариограммами. Работа идёт в проекции, потому что расстояния в градусах дают неверный кригинг.

Валидация не опциональна: leave-one-out для малых выборок, пространственная блоковая кросс-валидация для кластерных данных, сравнение с простым базовым уровнем. На выходе — поверхность предсказания, стандартное отклонение кригинга, таблица валидации и маска, где экстраполяция за пределы данных не поддерживается. Без проекции в CRS и без проверки вариограммы по графику результат будет выглядеть убедительно и при этом врать.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill geostatistics-interpolation -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/geostatistics-interpolation/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/geostatistics-interpolation/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill geostatistics-interpolation -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/geostatistics-interpolation/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill geostatistics-interpolation -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/geostatistics-interpolation/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install muend/geoai-skills geostatistics-interpolation
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/geostatistics-interpolation/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill geostatistics-interpolation -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/muend/geoai-skills --path skills/geostatistics-interpolation
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/geostatistics-interpolation/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add muend/geoai-skills --skill geostatistics-interpolation -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/muend/geoai-skills/tree/HEAD/skills/geostatistics-interpolation/SKILL.md

## Когда брать
- построить поверхность по редким замерам станций или скважин
- оценить неопределённость предсказания, а не только значения
- подобрать и объяснить параметры вариограммы
- проверить модель пространственной кросс-валидацией
- отсечь экстраполяцию за пределы данных

## Примеры запросов агенту
- Интерполируй значения по точкам из `stations.csv` обычным кригингом и покажи карту стандартного отклонения
- Построй вариограмму для этих данных, подбери модель и объясни nugget, sill и range
- Сравни IDW и кригинг на этих точках через leave-one-out и скажи, оправдана ли сложность

## Похожие
- [geomaster](https://affpapa.org/nevibecode/skills/geomaster.md) — скилл · 1900 установок
- [geopandas](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-geopandas.md) — скилл · 1900 установок
- [shapely-compute](https://affpapa.org/nevibecode/skills/shapely-compute.md) — скилл · 495 установок
- [maplibre-pmtiles-patterns](https://affpapa.org/nevibecode/skills/maplibre-pmtiles-patterns.md) — скилл · 762 установки
- [spatial](https://affpapa.org/nevibecode/skills/spatial.md) — скилл · 720 установок
- [cli-anything-qgis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cli-anything-qgis.md) — скилл · 534 установки

Из того же набора: [muend/geoai-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/muend/geoai-skills.md) — 6 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md