GSLPE (GeoStatistical Least Power Estimation) 是一类使用了地统计（如Ordinary Kriging等）方法建模的广义高斯分布（Generalized Gaussian distribution）最小幂估计方法。GSLPE的特点包括：对原始观测数据的要求低、精度高、稳健性强等。GSLPE可以广泛应用于具有明显空间异质性的多点观测数据升尺度工作

结合样本的协变量，插值空间样本点，预测样本值的的空间分布

结合样本的协变量，插值空间样本点，预测样本值的的空间分布

用于插值二值化数据，获取符合阈值的概率空间分布

插值空间样本点，预测样本值的的空间分布

适用于任何满足各向同性假设的固有平稳随机场。各向同性假设下的固有平稳随机场中，数学期望 与其位置无关，且协方差仅是点间距离的函数。

结合样本的协变量，插值空间样本点，预测样本值的的空间分布。

CKT（CoKriging with Truncated power variogram）是一种使用了truncated power variogram模型的非高斯升尺度方法。CKT的特点：对观测数据的采样空间不做要求，但其分布最好是尖峰厚尾型（heavy-tailed distribution）。CKT适合应用于突发环境事件（如灌溉或降雨期的农田土壤水分估计）下的观测数据升尺度工作。