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IDW ArcGIS反权重空间插值视频教程和文字版教程( 二 )

ArcGIS反权重

IDW ArcGIS反权重空间插值视频教程和文字版教程
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IDW ArcGIS反权重空间插值视频教程和文字版教程

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几种不同插值方法的意义：
1.IDW 。基本思想是目标离观察点越近则权重越大 ， 受该观察点的影响越大 。好处是观察点本身是绝对准确的 ， 而且可以限制插值点的个数 。通过power可以确定最近原则对于结果影响的程度 。Search radius可以控制插值点的个数 。
2.克里金插值 。克里金插值与IDW插值的区别在于权重的选择 ， IDW仅仅将距离的倒数作为权重 ， 而克里金考虑到了空间相关性的问题 。它首先将每两个点进行配对 ， 这样就能产生一个自变量为两点之间距离的函数 。对于这种方法 ， 原始的输入点可能会发生变化 。在数据点多时 ， 结果更加可靠 。
通过某种函数来模拟他们之间的关系 ， 这样就能够得到空间分布的关系了 。
接着再用这种空间分布的关系来模拟出所得的数据 。
Ordinary是指一般的情况 ， 而universal是指已知某种分布模式比如风暴的模拟等等
3.Natural Neighbour法
原理是构建voronoi多边形 ， 也就是泰森多边形 。首先将所有的空间点构建成voronoi多边形 ， 然后将待求点也构建一个voronoi多边形 ， 这样就与圆多边形有很多相交的地方 ， 根据每一块的面积按比例设置权重 ， 这样就能够求得待求点的值了 。个人感觉这种空间插值方法没有实际的意义来支持 。
4.样条函数插值spline
这种方法使用样条函数来对空间点进行插值 ， 它有两个基本条件：1.表面必须完全通过样本点2.表面的二阶曲率是最小的 。一下是一篇论文里spline与IDW之间的比较：
从本文实验数据可以看出 ， IDW 插值主要受幂指数和各采样点属性值变化情况的影响 ， 幂指数越高 ， 其局部影响的程度越高 ， 在IDW搜索半径内 ， 若各个采样点属性值变化较小时 ， 内插结果受幂指数的影响较小；Spline 插值主要受插值类型（Regularized 或Tension）和weight 值的影响 ， 一般Regularize 插值结果比Tension插值结果光滑 ， 在Regularized Spline 插值中 ， weight 值越高生成的表面越光滑 ， Tension Spline 插值则相反；
总体来看 ， IDW和SPLINE 插值受采样点范围、采样点密度、采样点属性取值变化以及各自的参数影响 ， 当采样点足够密时 ， 使用IDW插值可以取得良好效果 ， SPLINE插值则适合那些空间连续变化且光滑的表面的生成 。
5.Topo to Raster
这种方法是用于各种矢量数据的 ， 特别是可以处理等高线数据
6.Trend
这种方法是用多项式拟合 ， 虽然它不一定在局部很符合输入点 ， 但是在总体上是非常符合的 。由Polynominal order来确定多项式的级数 ， 1表示平面 ， 最高是12 ， 这是最复杂的情况 。




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