ArcGIS9.DEM制作、表面分析、插值分析
arcgis中七种插值方法的对比分析
arcgis中七种插值⽅法的对⽐分析反距离权重法的⼯作原理反距离权重(IDW) 插值使⽤⼀组采样点的线性权重组合来确定像元值。
权重是⼀种反距离函数。
进⾏插值处理的表⾯应当是具有局部因变量的表⾯。
此⽅法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响⽽减⼩。
例如，为分析零售⽹点⽽对购电消费者的表⾯进⾏插值处理时，在较远位置购电影响较⼩，这是因为⼈们更倾向于在家附近购物。
使⽤幂参数控制影响反距离权重法主要依赖于反距离的幂值。
幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。
幂参数是⼀个正实数，默认值为2。
通过定义更⾼的幂值，可进⼀步强调最近点。
因此，邻近数据将受到最⼤影响，表⾯会变得更加详细（更不平滑）。
随着幂数的增⼤，内插值将逐渐接近最近采样点的值。
指定较⼩的幂值将对距离较远的周围点产⽣更⼤影响，从⽽导致更加平滑的表⾯。
由于反距离权重公式与任何实际物理过程都不关联，因此⽆法确定特定幂值是否过⼤。
作为常规准则，认为值为30 的幂是超⼤幂，因此不建议使⽤。
此外还需牢记⼀点，如果距离或幂值较⼤，则可能⽣成错误结果。
可将所产⽣的最⼩平均绝对误差最低的幂值视为最佳幂值。
ArcGIS Geostatistical Analyst 扩展模块提供了⼀种研究此问题的⽅法。
1. 3限制⽤于插值的点也可通过限制计算每个输出像元值时所使⽤的输⼊点，控制内插表⾯的特性。
限制经考虑的输⼊点数可加快处理速度。
此外，由于距正在进⾏预测的像元位置较远的输⼊点的空间相关性可能较差或不存在，因此有理由将其从计算中去除。
可直接指定要使⽤的点数，也可指定会将点包括到插值内的固定半径。
2. 4可变搜索半径可以使⽤可变搜索半径来指定在计算内插像元值时所使⽤的点数，这样⼀来，⽤于各内插像元的半径距离将有所不同，⽽具体情况将取决于必须在各内插像元周围搜索多长距离才能达到指定的输⼊点数。
由此将导致⼀些邻域较⼩⽽另⼀些邻域较⼤，这是由位于内插像元附近的测量点的密度所决定的。
ArcGIS9教程_第9章三维分析
ArcGIS9教程_第9章三维分析第九章三维分析相当长的⼀段时间⾥，由于GIS理论⽅法及计算机软硬件技术所限，GIS以描述⼆维空间为主，同时发展了较为成熟的基于⼆维空间信息的分析⽅法。
但是将三维事物以⼆维的⽅式来表⽰，具有很⼤的局限性。
在以⼆维⽅式描述⼀些三维的⾃然现象时，不能精确地反映、分析和显⽰有关信息，致使⼤量的三维甚⾄多维空间信息⽆法加以充分利⽤。
随着GIS技术以及计算机软硬件技术的进⼀步发展，三维空间分析技术逐步⾛向成熟。
三维空间分析相⽐⼆维分析，更注重对第三维信息的分析。
其中第三维信息不只是地形⾼程信息，已经逐步扩展到其它更多研究领域，如降⾬量、⽓温等。
ArcGIS具有⼀个能为三维可视化、三维分析以及表⾯⽣成提供⾼级分析功能的扩展模块3D Analyst，可以⽤它来创建动态三维模型和交互式地图，从⽽更好地实现地理数据的可视化和分析处理。
利⽤三维分析扩展模块可以进⾏三维视线分析和创建表⾯模型（如TIN）。
任何ArcGIS 的标准数据格式，不论⼆维数据还是三维数据都可通过属性值以三维形式来显⽰。
例如，可以把平⾯⼆维图形突出显⽰成三维结构、线⽣成墙、点⽣成线。
因此，不⽤创建新的数据就可以建⽴⾼度交互性和可操作性的场景。
如果是具有三维坐标的数据，利⽤该模块可以把数据准确地放置在三维空间中。
ArcScene是ArcGIS三维分析模块3D Analyst所提供的⼀个三维场景⼯具，它可以更加⾼效地管理三维GIS数据、进⾏三维分析、创建三维要素以及建⽴具有三维场景属性的图层。
此外，还可以利⽤ArcGlobe模型从全球的⾓度显⽰数据，⽆缝、快速地得到⽆限量的虚拟地理信息。
ArcGlobe能够智能化地处理栅格、⽮量和地形数据集，从区域尺度到全球尺度来显⽰数据，超越了传统的⼆维制图。
利⽤交互式制图⼯具，可以在任何⽐例尺下进⾏数据筛选、查询和分析，或者把⽐例尺放⼤到合适的程度来显⽰感兴趣区域的⾼分辨率空间数据，例如航空相⽚的细节。
arcgis表面分析实验报告
arcgis表面分析实验报告实验五栅格数据的空间分析一、实验目的理解空间插值的原理，掌握几种常用的空间差值分析方法。
二、实验内容根据6月的降水量，分别采用IDW、Spline、Kriging方法进行空间插值，生成中国陆地范围内的降水表面，并比较各种方法所得结果之间的差异，制作降水分布图。
三、实验原理与方法实验原理：空间插值是利用已知点的数据来估算其他临近未知点的数据的过程，通常用于将离散点数据转换生成连续的栅格表面。
常用的空间插值方法有反距离权重插值法（IDW）、样条插值法（Spline）和克里格插值方法（Kriging）。
实验方法：分别采用IDW、Spline、Kriging方法对全国各气象站点1980年6月的降水量进行空间插值生成连续的降水表面数据，分析其差异，并制作降水分布图。
四、实验步骤⑴打开arcmap，加载降水数据，行政区划数据，城市数据，河流数据，并进行符号化，对行政区划数据中的多边形取消颜色填充⑶点击spatial analyst→interpolate to raster→inverse distance weighted，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类⑷采用样条差值点击spatial analyst→interpolate to raster→spline，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类⑸采用点击spatial analyst→interpolate to raster→kriging，在input points下拉框中输入rain1980，z字段选择rain，像元大小设置为10000求三者最大值与最小值的差值，并转化为整形数据，进行符号化，分为三类结果为三次插值求平均，分为4类制作降水量分布图，添加图名，图框，指北针，图例，比例尺五、实验总结1、栅格数据空间分析可以运用到哪些领域？栅格数据结构简单、直观、非常利于计算机操作和处理，是GIS常用的空间基础数据格式，基于栅格数据的空间分析是GIS空间分析的基础，也是GIS空间分析模块（Spatial Analyst）的核心内容。
ArcGIS之数字高程模型(DEM)分析
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数学意义上的数字高程模型是定义在二维空间上的额连续函数 H=F（X，Y）
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当ζ为正方形格网是，这时的DEM称为 基于格网的DEM（Grid based on DEM）
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当ζ为为三角形时，这时实质上是用 互不交叉、互不重叠的连接在一起的 三角形网络逼近表面，这时的DEM称为 基于不规则三角网的DEM（Irregular Triangulated NetWork Based DEM， TIN based DEM）
所有点的自然邻域都与邻近 Voronoi（泰森）多边形相关。最初， Voronoi 图由所有指定点构造而成，并由橄榄色的多边形表示。然后会在 插值点（红星）周围创建米色的新 Voronoi 多边形。这个新的多边形与 原始多边形之间的重叠比例将用作权重。
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2 高程内插（栅格插值）
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除了将使用 Delauney 三角测量识别和加权用于插值各像元表面值的数据 点（与在 TIN 中一样），自然邻域法插值与反距离权重法插值相同。与 其他插值方法相比，自然邻域法插值能够可靠地处理更大的数据集。（左： 自然邻域发法，右：IDW插值法）
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4 等高（值）线创建与编辑
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控制等值质量：
所创建等值线的轮廓可能会呈方形或不均匀，看起来犹如沿着栅格像元的 边界。出现这种情况可能是因为各栅格的值为整数且恰好落在等值线上。 这并不是个问题，该等值线不过是原样呈现数据而已。 如果希望等值线更平滑，可行的方法包括对源数据进行平滑处理或调整起 始等值线。1000 1000.001 等值线注记：
3 创建TIN
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用于表面建模的 TIN 应使用投影坐标系构造。不建议使用地理坐标系， 因为当以角度单位表达 XY 坐标时无法确保 Delaunay 三角测量，并且基 于距离的计算（如坡度、体积和视线分析），可能会产生令人误解或不正 确的结果。 从多种矢量数据源，可以是点、线、面要素 一种或几 种组合
DEM数据处理与分析
DEM数据处理与分析DEM数据处理与分析一、DEM数据获取在进行DEM数据处理与分析之前，首先需要获取相关的DEM数据。
DEM数据是通过激光雷达或者卫星遥感技术获取的数字高程模型数据，可以提供地形高度信息。
获取DEM数据的方式有很多种，可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。
二、DEM数据处理一）初步预处理在进行DEM数据处理之前，需要对数据进行初步预处理。
这一步骤包括数据格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。
其中，数据质量检查是非常重要的一步，可以保证后续的数据处理和分析的准确性。
二）其他处理除了初步预处理之外，还有一些其他处理方法可以对DEM数据进行优化。
比如，可以进行数据插值、数据平滑、数据过滤等操作，可以提高DEM数据的精度和可靠性。
三）坐标转换（计算坡度之前的预处理）在进行坡度计算之前，需要对DEM数据进行坐标转换。
坐标转换是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系的过程，可以保证DEM数据的准确性和一致性。
三、DEM数据拼接一）获取在进行DEM数据拼接之前，需要先获取需要拼接的DEM数据。
可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。
二）镶嵌将多个DEM数据镶嵌在一起，形成一个完整的DEM数据集。
在进行镶嵌之前，需要对数据进行预处理，包括格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。
三）裁剪在进行DEM数据裁剪之前，需要明确裁剪的范围和目的。
裁剪可以将DEM数据集中的某一部分提取出来，可以用于特定的分析和应用。
四、地形属性提取在进行DEM数据分析之前，需要先进行地形属性提取。
地形属性包括坡度、坡向、高程等信息，可以用于地形分析和地形建模。
提取地形属性的方法有很多种，可以通过GIS软件和编程语言进行实现。
一、提取坡度在地形分析中，坡度是一个十分重要的参数。
我们可以使用GIS软件来提取地形的坡度信息。
坡度的计算方式是通过对高程数据进行数学处理得到的。
在提取坡度时，我们需要先选择合适的高程数据，并设置合适的参数。
ArcGIS DEM分析解决方案
ArcGIS DEM分析解决方案A：DEM剖面显示（看是否合3D模型中的create profile类似）。
理解如下：在DEM上画一直线，沿直线垂直切割dem，通过一个profile（图表），来显示该切割面上地形的起伏。
剖面分析初步方案如下：沿线方向每一个栅格都可以得到该Grid的值和该栅格沿线的距离，这样可以获得一个值和距离的序列，那么可以用距离做横轴，值作纵轴。
然后把这个序列绘制的界面上。
绘制到界面上有两种方案：1）利用图表控件来进行绘制剖面曲线图，这样后续的操作方便，并且样式多样，图表控件提供了更多的接口来进行操作。
2）就是利用vb的gdi进行绘制。
B：填挖方计算（与arcgis的空间分析模块中的表面分析的cut/fill类似）。
理解如下：需要两个参数，一个是现实栅格图像，另一个是目标栅格图像，计算从现实栅格图像到目标栅格图像的计算，图像比目标图像高的地方，需要cut，就是挖方计算。
现实图像比目标图像低的地方，需要fill，就是填方计算。
通过计算，得到填方和挖方的结果以及位置（表现在栅格图像上）这个可以直接利用ISurfaceOp的cutfill方法即可，其参数为两个栅格数据，CutFill (beforeGeoDataset, afterGeoDataset [,zFactor] )，其中beforeGeoDataset为初始状态的Dem，而afterGeoDataset为结果状态DEM，这样得到的结果为一个栅格数据集，可以存储在内存当中，也可以输出成结果栅格数据集，结果栅格中可以用不同的颜色或者数值得正负来表示需要cut或者需要fill，可以利用统计工具来进行统计cut或者fill的数值。
C：洼地填充（生成流域的中间过程，参考水文模型中的fill sinks）理解如下：对输入的DEM源栅格图层进行填洼处理，如果一个栅格高程都低于周围8个栅格的高程，就把该栅格高程设置为周围8个栅格中高程最低的高程。
使用ARCGIS进行DEM制作和表面分析
收集该地区的地形数据，包括等高线、高程点等矢量数据，以及卫星影像、地形图等栅格数据。对数据进行预处 理，如格式转换、坐标配准等，以确保数据的准确性和一致性。
DEM创建过程展示
创建TIN
转换DEM
DEM编辑与优化
在ARCGIS中，利用收集到的 高程点和等高线数据，创建不 规则三角网（TIN）模型。通 过设置合适的参数，如最大三 角形边长、最小角度等，确保 TIN模型的精度和效率。
将插值结果转换为栅格数据集，设置 合适的像元大小、坐标系统、数据类 型等。
栅格数据编辑
对生成的栅格数据进行编辑，如裁剪 、拼接、重投影等操作，以满足后续 分析需求。
质量评估与精度提升
质量评估
通过交叉验证、误差分析等方法，评估DEM数据的精度和质 量，确保满足分析要求。
精度提升
针对评估结果，采取相应措施提升DEM精度，如增加采样点 、优化插值参数、引入辅助数据等。
流域划分与水文分析功能实现
01
流域划分原理运动过程，将地形
表面划分为不同的流域单元。
02
水文分析功能
ArcGIS提供了一系列水文分析工具，如填洼、水流方向提取、汇流累积
量计算等，用于研究地形对水文过程的影响。
03
应用场景
流域划分和水文分析在水资源管理、洪水预测与防治、生态环境保护等
应用场景
可视域分析和日照时数模拟在城乡规划、风景名胜区规划、太阳能资源评估等领域具有广 泛应用。例如，在建筑布局规划中，可利用这些工具评估不同方案的光照条件和视觉景观 效果。
04
案例分析：基于ARCGIS的DEM制作与表面分析 实践
案例背景介绍及数据准备
案例背景
本次案例选取某地区的地形数据，通过ARCGIS软件进行数字高程模型（DEM）的制作和表面分析，以揭示该地 区的地形特征和空间分布规律。
arcgis 曲线插值拟合算法
arcgis 曲线插值拟合算法ArcGIS 提供了多种曲线插值和拟合算法，可以根据数据的特点和分析需求选择合适的方法。
以下是一些ArcGIS 中常用的曲线插值和拟合算法：
1. Kriging 插值：Kriging 是一种基于地统计学原理的插值方法，适用于空间上分布不均匀的数据。
ArcGIS 提供了Ordinary Kriging 和Universal Kriging 等不同类型的Kriging 插值工具。
2. 样条插值：样条插值使用平滑的曲线通过数据点，ArcGIS 中包括了许多样条插值的方法，如逆距离加权样条插值（IDW）、径向基函数样条插值（Radial Basis Functions，RBF）等。
3. 多项式插值：多项式插值通过多项式方程拟合数据点，ArcGIS 提供了越来越高阶多项式的插值方法，如二次多项式、三次多项式等。
4. 局部多项式插值（LOESS）：LOESS 插值是一种局部加权回归方法，适用于数据分布不规则的情况。
在ArcGIS 中，LOESS 插值可以通过Spatial Analyst 扩展中的Kernel Interpolation with Barriers 工具实现。
5. TIN 插值：TIN（三角不规则网格）插值方法通过创建三角形来近似表面，并在三角形内插值。
ArcGIS 中的TIN 插值方法可以通过使用Terrain 数据集或创建TIN 插值工具。
在使用这些插值和拟合算法时，你需要根据你的数据特点和分析目的选择最合适的方法。
不同的插值方法可能会产生不同的结果，因
此在使用之前最好先了解你的数据，并进行一些实验来确定最合适的方法。
ARCGIS插值方法原理
ARCGIS插值方法原理ArcGIS是一款由Esri开发的地理信息系统软件，广泛应用于地理数据的管理、分析和可视化。
其中的插值方法是地理分析中常用的一项功能，用于根据已知点的属性值，在未知位置生成一个连续表面。
ArcGIS中提供了多种插值方法，每种方法都有其不同的原理和适用条件。
1.反距离加权插值（IDW）：IDW基于已知点之间的距离和值的反比例关系，根据点与插值位置间的距离远近，对该点产生的影响进行加权。
使用IDW插值方法可以很好地反映空间上的变化趋势，但对于空间上的突变或极值点较为敏感。
2. 克里金插值（Kriging）：克里金插值是一种基于空间自相关性的插值方法，它通过样点之间的空间变异关系来生成插值结果。
克里金插值通过对空间变异进行建模，包括指定模型类型（如指数、球状、高斯等）、样本点之间的距离和变异的两个参数（方差和对立半径）来生成插值结果。
克里金插值方法提供了可信度和置信度的评估结果。
3.三角不规则网络（TIN）插值：TIN插值使用已知点构建一种非规则三角网，然后在插值位置上的三角形中根据相对位置和值进行插值。
TIN插值适用于有许多峰谷和极端值的情况，可以很好地表示地形特征。
4.最邻近插值（NN）：最邻近插值方法是通过找到最接近插值位置的最近邻已知点，将该点的值赋给插值位置，是一种简单而快速的插值方法。
然而，NN插值对于地理数据中的噪声敏感，并不能反映真实的空间变化。
除了上述常见的插值方法，ArcGIS还支持其他一些插值方法，如径向基函数（Radial Basis Functions）插值、全局多项式插值、兰德斯博格插值等，根据不同的数据特性和需要选择合适的插值方法。
插值方法的原理是基于已知点之间的关系的推算出缺失点的值。
这些方法的共同点是根据空间的连续性、相似性和相关性来推断未知点的值。
插值方法的选择要根据数据类型、数据点之间的关系以及预期结果的用途来决定。
需要考虑的因素包括数据的空间分布、站点分布的密度和均匀性、数据的变异性以及对结果准确性和可信度的要求。
ArcGIS基础：表面创建和分析
ArcGIS基础：表面创建和分析ArcGIS 支持栅格表面模型和TIN 表面模型的显示，并在Spatial Analyst、3D Analyst 和Geostatistical Analyst 扩展模块中提供了多种用于创建、分析和提取表面信息的分析工具。
什么是表面？表面表示在其范围内的每个点处都具有值的现象。
表面上无数个点位置处的值均来自一组数量有限的实例值。
这些值可基于直接测量值，例如，高程表面的高度值或气温表面的温度值；在这些测量位置之间，将通过插值为表面指定值。
还能够以数学方式从其他数据获取表面，例如，从高程表面获取的坡度表面和坡向表面，从城市公交车站的数据获取的距离表面，或者显示犯罪活动分布或雷击概率的表面。
表面可以使用等值线或等值线图、点的阵列、TIN 和栅格表示；但是，GIS 中大多数表面分析将使用栅格数据或TIN 数据来实现。
等值线是表面上相等的值所组成的线。
通常将创建这些等值线来表示地图中的多个表面。
点既可规则地分布在表面上也可不规则地分布在表面上。
这些点通常用作插值法、克里金法或三角测量工具的输入，以创建栅格表面或TIN 表面，然而某些情况下，这些点还用于表面的制图表达，例如，风向标记或最小成本方向箭头。
TIN 是表面上的结点和边形成的三角面所组成的网。
TIN 是基于一组已知值或高程点构建的，这些值或高程点用作三角测量中的初始结点。
可将表面上形状发生明显变化的位置的线（例如，山脊线、河流或道路）作为隔断线加入到TIN 中，可将共用一个值的区域作为填充面加入。
对于TIN，可使用基于最近结点的线性插值法获取结点之间的各个位置的值。
TIN 通常用于表示工程应用中的terrain 表面，而高程点则允许不规则地分布以容纳表面中具有较大差异的各个区域，并且高程点的值和实际位置将作为结点保留在TIN 中。
栅格是像元（或像素）的矩形阵列，每个栅格都存储了它所覆盖的表面部分的值。
一个指定像元包含一个值，因此，表面的详细程度取决于栅格像元的大小。
ArcGIS空间分析模块学习指南---表面分析工具
2.2 表面分析工具在ArcGIS提供的空间分析工具中，最常用的就是表面分析工具，首先和兔八哥一起看看表面分析吧。
ArcGIS提供了我们常用的表面分析功能：生成等值线(Contour)，坡度(Slope)，坡向(Aspect)，山体阴影(hillshade)，可视范围(Viewshed)以及工程上常用的计算土方量（Cut/Fill）,这些功能的原理大家可以参考《地理信息系统基础》龚健雅科学出版社2002.2.2.1 生成等值线(Contour)首先我们一起看看什么是等值线，所谓等值线就是连接等值点的线段，比如我们常见的等高线，等温线等等。
关于等值线的详细情况大家可以随便找一个GIS书看看就明白了。
使用等值线可以很容易的看出趋势变化，比如从等高线上很容易看出山谷，山脊以及地形的起伏。
下面我们一起看看如何利用Raster(Grid)生成等高线。
Step 1:首先，打开下载数据中的surface.mxd这个地图文档。
地图文档中有两个图层，其中可视的为elevgrid图层，它是Gird格式，用来表示地面高程。
我们就要根据它来创建等值线。
Step 2:设置分析环境在进行空间分析前，必须对设置分析环境。
在Spatial Analyst工具条中，Spatial Analyst菜单下，点击Options。
设置你的工作目录；设置Extent为"Same as Layer elevgrid";设置Cell Size "Same as Layer elevgird".Step 3: 生成等值线在Spatial Analyst菜单--->Surface Analysis---->Contour，出现下面这个控制面版，在Input Surface 中选择输入的Raster,Contour interval表示等高线间的差值，Base contour表示启始等高线，一般采用却省0。
dem插值方法
dem插值方法
dem插值方法是一种数字高程模型（DEM）生成技术，它通过从现有高程数据中推断未知区域的高程值来创建地形模型。
该方法可以使用许多不同的算法和技术，包括反距离加权、三角剖分、kriging等。
dem插值方法可以应用于许多不同的领域，包括地形分析、地质勘探、环境监测、水文建模等。
它可以帮助研究人员和工程师更好地理解和分析地形的特征，并提供定量数据用于决策制定。
虽然dem插值方法是一种强大的技术，但它也有一些限制。
例如，它可能无法准确地描绘复杂的地形特征，如岩洞和峡谷，因为这些特征可能不会被现有的高程数据所捕捉。
此外，dem插值方法也受到数据密度和数据质量等因素的影响，因此在使用时需要谨慎。
- 1 -。
ARCGIS插值方法、原理
反距离权重法（反距离权重法）工具所使用的插值方法可通过对各个要处理的像元邻域中的样本数据点取 平均值来估计像元值。点距离要估计的像元的中心越近，则其在平均过程中的影响或权重越大。
克里金法
克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程。与 ArcGIS Spatial Analyst 支持的其他插值方法不同，选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前应对由 z 值表示的现象的空间行为 进行彻底研究。
趋势面法
趋势面法 是一种可将由数学函数（多项式）定义的平滑表面与输入样本点进行拟合的全局多项式插值法。 趋势表面会逐渐变化，并捕捉数据中的粗尺度模式。
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了解插值分析 插值工具集概述
版权所有 © 1995-2010 Esri. 保留所有权利。
9/17/2010 /zh-cn/arcgisdesktop/10.0/help/009z/009z000000z4000000.htm
2010-12-24
插值方法对比Page 1 o Nhomakorabea 1插值方法对比
Resource Center » 专业库 » 地理处理 » 地理处理工具参考 » Spatial Analyst 工具箱 » 插值工具集 » 插值工具集概念
插值可以根据有限的样本数据点预测栅格中的像元值。它可以预测任何地理点数据（如高程、降雨、化学物质 浓度和噪声等级等）的未知值。 下面列出了可用的插值方法。
/zh-cn/arcgisdesktop/10.0/help/index.html
2010-12-24
反距离权重法的工作原理
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反距离权重法的工作原理
Resource Center » 专业库 » 地理处理 » 地理处理工具参考 » Spatial Analyst 工具箱 » 插值工具集 » 插值工具集概念
ARCGIS插值方法、原理
自然邻域法插值可找到距查询点最近的输入样本子集，并基于区域大小按比例对这些样本应用权重来进行 插值（Sibson，1981）。该插值也称为 Sibson 或“区域占用 (area-stealing)”插值。
样条函数法
样条函数工具所使用的插值方法使用可最小化整体表面曲率的数学函数来估计值，以生成恰好经过输入点 的平滑表面。
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反距离权重法 插值工具集概述 插值方法对比
版权所有 © 1995-2010 Esri. 保留所有权利。
9/17/2010 /zh-cn/arcgisdesktop/10.0/help/009z/009z00000075000000.htm
/zh-cn/arcgisdesktop/10.0/help/index.html
反距离权重法
反距离权重法（反距离权重法）工具所使用的插值方法可通过对各个要处理的像元邻域中的样本数据点取 平均值来估计像元值。点距离要估计的像元的中心越近，则其在平均过程中的影响或权重越大。
克里金法
克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程。与 ArcGIS Spatial Analyst 支持的其他插值方法不同，选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前应对由 z 值表示的现象的空间行为 进行彻底研究。
含障碍的样条函数
含障碍的样条函数工具使用的方法类似于样条函数工具中使用的技术，其主要差异是此工具兼顾在输入障 碍和输入点数据中编码的不连续性。
地形转栅格
地形转栅格和依据文件实现地形转栅格工具所使用插值技术是旨在用于创建可更准确地表示自然水系表面 的表面，而且通过这种技术创建的表面可更好的保留输入等值线数据中的山脊线和河流网络。 使用的算法基于澳大利亚国立大学的 Hutchinson 等研究人员开发的 ANUDEM。
ArcGIS中几种空间插值方法
ArcGIS 中几种空间插值方法1. 反距离加权法(IDW)ArcGIS 中最常用的空间内插方法之一，反距离加权法是以插值点与样本点之间的距离为权重的插值方法，插值点越近的样本点赋予的权重越大，其权重贡献与距离成反比。
可表示为：1111()()n nip p i i i i Z Z D D ===∑∑ 其中Z 是插值点估计值，Z i (i=1Λn)是实测样本值，n 为参与计算的实测样本数，D i 为插值点与第i 个站点间的距离，p 是距离的幂，它显著影响内插的结果，它的选择标准是最小平均绝对误差。
2.多项式法多项式内插法(Polynomial Interpolation)是根据全部或局部已知值，按研究区域预测数据的某种特定趋势来进行内插的方法,属统计方法的范畴。
在GA 模块中，有二种类型的多项式内插方法，即全局多项式内插和局部多项式内插。
前者多用于分析数据的全局趋势；后者则是使用多个平面来拟合整个研究区域，能表现出区域内局部变异的情况。
3.样条函数内插法样条函数是一个分段函数，进行一次拟合只有少数点拟合，同时保证曲线段连接处连续，这就意味着样条函数可以修改少数数据点配准而不必重新计算整条曲线。
样条函数的一些缺点是：样条内插的误差不能直接估算，同时在实践中要解决的问题是样条块的定义以及如何在三维空间中将这些“块”拼成复杂曲面,又不引入原始曲面中所没有的异常现象等问题。
4.克里格插值法克里格法是GIS 软件地理统计插值的重要组成部分。
这种方法充分吸收了地理统计的思想，认为任何在空间连续性变化的属性是非常不规则的，不能用简单的平滑数学函数进行模拟，可以用随机表面给予较恰当的描述。
这种连续性变化的空间属性称为“区域性变量”，可以描述象气压、高程及其它连续性变化的描述指标变量。
地理统计方法为空间插值提供了一种优化策略，即在插值过程中根据某种优化准则函数动态的决定变量的数值。
Kriging 插值方法着重于权重系数的确定，从而使内插函数处于最佳状态，即对给定点上的变量值提供最好的线性无偏估计。
ARCGIS插值方法、原理
趋势面法 是一种可将由数学函数（多项式）定义的平滑表面与输入样本点进行拟合的全局多项式插值法。 趋势表面会逐渐变化，并捕捉数据中的粗尺度模式。
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9/17/2010 /zh-cn/arcgisdesktop/10.0/help/009z/009z000000z4000000.htm
反距离权重法
反距离权重法（反距离权重法）工具所使用的插值方法可通过对各个要处理的像元邻域中的样本数据点取 平均值来估计像元值。点距离要估计的像元的中心越近，则其在平均过程中的影响或权重越大。
克里金法
克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程。与 ArcGIS Spatial Analyst 支持的其他插值方法不同，选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前应对由 z 值表示的现象的空间行为 进行彻底研究。
反距离权重 (IDW) 插值使用一组采样点的线性权重组合来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处 理的表面应当是具有局部因变量的表面。
所选点的反距离权重邻域
此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。例如，为分析零售网点而对购电消费者 的表面进行插值处理时，在较远位置购电影响较小，这是因为人们更倾向于在家附近购物。
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9/17/2010 /zh-cn/arcgisdesktop/10.0/help/009z/009z0000006w000000.htm
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使用幂参数控制影响