空间插值算法汇总

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空间插值算法汇总

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空间插值算法:1、距离倒数乘方法 (Inverse Distanee to a Power ) 距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。

方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。

对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。

计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。

当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。

当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为1.0的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0的权重。

换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。

这就是一个准确插值。

距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。

用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。

大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。

圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。

2、克里金法 (Kriging)克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。

克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。

克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。

3、最小曲率法 (Minimum Curvature )最小曲率法广泛用于地球科学。

用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。

最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时生成尽可能圆滑的曲面。

使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准4、多元回归法(Polynomial Regression )多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。

空间插值方法对比整理版

空间插值方法对比整理版

• 由于建立在统计学的基础上,因此不仅可 以产生预测曲面,而且可以产生误差和不 确定性曲面,用来评估预测结果的好坏
• 多种 kriging 方法
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3、精确插值和近似插值
• 精确插值:产生通过所有观测点的曲面。
• 在精确插值中,插值点落在观测点上,内插值等 于估计值。
• 近似插值:插值产生的曲面不通过所有观测 点。
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插值方法选择的原则
① 精确性:
② 参数的敏感性:许多的插值方法都涉及到一个或多个参数, 如距离反比法中距离的阶数等。有些方法对参数的选择相当 敏感,而有些方法对变量值敏感。后者对不同的数据集会有 截然不同的插值结果。希望找到对参数的波动相对稳定,其 值不过多地依赖变量值的插值方法。
③ 耗时:一般情况下,计算时间不是很重要,除非特别费时。
空间插值 Spatial Interpolation
• 空间插值的概念 • 空间插值的类型 • 空间插值的方法
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空间插值概念
空间插值——空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连 续的数据曲面,以便与其它空间现象的分布模式进行比较, 它包括了空间内插和外推两种算法。空间内插算法:通过已 知点的数据推求同一区域未知点数据。空间外推算法:通过 已知区域的数据,推求其它区域数据。
• 典型例子是:全局趋势面分析 、Fourier Series (周期序列)
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局部内插法
➢ 局部内插法只使用邻近的数据点来估计未知点的值,步骤如 下: • 定义一个邻域或搜索范围; • 搜索落在此邻域范围的数据点; • 选择能表达这有限个点空间变化的数学函数; • 为未知的数据点赋值。
➢ 局部内插方法: • 样条函数插值法 • 距离倒数插值 • Kriging插值(空间自由协方差最佳内插)

空间插值方法汇总

空间插值方法汇总

空间插值方法汇总Inverse Distance to a Power(反距离加权插值法)Kriging(克里金插值法)Minimum Curvature(最小曲率)Modified Shepard's Method(改进谢别德法)Natural Neighbor(自然邻点插值法)Nearest Neighbor(最近邻点插值法)Polynomial Regression(多元回归法)Radial Basis Function(径向基函数法)Triangulation with Linear Interpolation(线性插值三角网法)Moving Average(移动平均法)Local Polynomial(局部多项式法)1、距离倒数乘方法距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。

方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。

对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。

计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。

当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。

当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为 1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为 0.0 的权重。

换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。

这就是一个准确插值。

距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。

用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。

大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。

圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。

2、克里金法克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。

空间插值方法大致总结

空间插值方法大致总结

前段时间要对气象要素进行插值,翻看了多种方法,做了个PPT报告.对每个方法有简单的介绍极一些总结,不一定都是个人看法,参考了多方书面(sufer,ArcGIS应用教程)以及坛子里,百度上等搜到的资料的看后笔记,有些注了出处有些忘了.截图共享下,也不知有用没用.有错的地方请跟贴指正,谢谢啦!--------------------------------所谓空间数据插值,即通过探寻收集到的样点/样方数据的规律,外推/内插到整个研究区域为面数据的方法.即根据已知区域的数据求算待估区域值, 影响插值精度的主要因素就是插值法的选取空间数据插值方法的基本原理:任何一种空间数据插值法都是基于空间相关性的基础上进行的。

即空间位置上越靠近,则事物或现象就越相似, 空间位置越远,则越相异或者越不相关,体现了事物/现象对空间位置的依赖关系。

(/dky/nb/page/2000-3-3/2000332117262480.htm,南京师范大学地理科学学院地理信息系统专业网络课程教程)➢由于经典统计建模通常要求因变量是纯随机独立变量,而空间插值则要求插值变量具备某种程度的空间自相关性的具随机性和结构性的区域化变量。

即区域内部是随机的,与位置无关的,而在整体的空间分布上又是有一定的规律可循的,这也是不宜用简单的统计分析方法进行插值预估的原因。

从而空间统计学应用而生。

➢无论用哪种插值方法,根据统计学假设可知,样本点越多越好,而样本的分布越均匀越好。

常用的空间数据插值方法之一:趋势面分析⏹趋势面分析(Trend analyst)。

严格来说趋势面分析并不是在一种空间数据插值法。

它是根据采样点的地理坐标X,Y值与样点的属性Z值建立多元回归模型,前提假设是,Z值是独立变量且呈正态分布,其回归误差与位置无关。

⏹根据自行设置的参数可建立线性、二次…或n次多项式回归模型,从而得到不同的拟合平面,可以是平面,亦可以是曲面。

精度以最小二乘法进行验证。

空间插值介绍简洁明了

空间插值介绍简洁明了

一、最近邻法(Nearest Neighbor)
• 最近邻点法又叫泰森多边形方法。它采用一种极端的边界内 插方法—只用最近的单个点进行区域插值(区域赋值)。 • 泰森多边形按数据点位置将区域分割成子区域,每个子区域 包含一个数据点,各子区域到其内数据点的距离小于任何到 其它数据点的距离,并用其内数据点进行赋值。
(2)“实际”验证
将部分已知变量值的样本点作为“训练数据集”,用于插值 计算;另一部分样点 “验证数据集”,该部分站点不参加 插值计算。然后利用“训练数据集” 样点进行内插,插值 结果与“训练数据集”验证样点的观测值对比,比较插值的 效果。
插值方法
1. 最近邻法(Nearest Neighbor) 2. 算术平均值(Arithmetic Mean) 3. 距离反比法(Inverse Distance) 4. 高次曲面插值(Multiquadric) 5. 趋势面插值(Polynomial) 6. 最优插值(Optimal) 7. 样条插值(Spline Surface) 8. 径向基函数插值(Radial Basis Functions) 9. 克里金插值(Kriging) 10. 最小曲率 (Minimum Curvature)
四、高次曲面插值 (Multiquadric)
高次曲面插值由 Hardy 于1971年首先提出,随后应用于不同的 学科。每个样点对插值点的影响都用样点坐标函数构成的圆锥表 示,插值点的变量值是所有圆锥贡献值的总和(Caruso,1998)。 插值数学表达式为:
ve ci d ei
i 1
其中ci 是样本点(xi,yi)的系数,dei是待估点(xe, ye)与样 本点(xi, yi)的距离。
• 反距离权重插值综合了泰森多边形的自然邻近法和多元回归渐变 方法的长处,在插值时为待估点Z值为邻近区域内所有数据点都 的距离加权平均值,当有各向异性时,还要考虑方向权重。 • 权重函数与待估点到样点间的距离的U次幂成反比,即随着距离 增大,权重呈幂函数递减。且对某待估点而言,其所有邻域的样 点数的权重和为1。 • 决定反距离权重插值法结果的参数包括距离的U次幂值的确定, 同时还取决于确定邻近区域的所使用的方法。此外,为消除样点 数据的不均匀分布的影响,还可设置引入一个平滑参数,以保证 没有哪个样点被赋予全部的权重,即使得插值运算时尽可能不只 有一个样点参与运算。 • IDW是一种全局插值法,即全部样点都参与某一待估点的Z值的 估算; • IDW的适用于呈均匀分布且密集程度足以反映局部差异的样点数 据集; • IDW与之前介绍的插值法的不同之处在于,它是一种精确的插值 法,即插值生成的表面中预测的样点值与实测样点值完全相等。

空间插值介绍简洁明了ppt

空间插值介绍简洁明了ppt
• 由于建立在统计学得基础上,因此不仅可以 产生预测曲面,而且可以产生误差与不确定 性曲面,用来评估预测结果得好坏
• 多种 kriging 方法
3、精确插值与近似插值
• 精确插值:产生通过所有观测点得曲面。
• 在精确插值中,插值点落在观测点上,内插值等于 估计值。
• 近似插值:插值产生得曲面不通过所有观测点。
f d ej
n
f (d ej )
i 1
其中 n 是已知点数, f d ej 表示对于插值点(xe, ye)
与已知点 (xj,, yj) 之间距离 d ej 的权重函数。
f dej 最常用的一种形式是:
f dej
1
d
b ej
b 是合适的常数。当 b 取值为 1 或 2 时,对应的是距离倒数插值和 距离倒数平方插值。b 也可以对不同的已知点选择不同的值,即 bj。
大家学习辛苦了,还是要坚持
继续保持安静
插值验证
(1) 交叉验证 交叉验证法(cross-validation),首先假定每一测点得要 素值未知,而采用周围样点得值来估算,然后计算所有样点实 际观测值与内插值得误差,以此来评判估值方法得优劣。 各 种插值方法得到得插值结果与样本点数据比较。
(2)“实际”验证 将部分已知变量值得样本点作为“训练数据集”,用于插值 计算;另一部分样点 “验证数据集”,该部分站点不参加插值 计算。然后利用“训练数据集” 样点进行内插,插值结果与 “训练数据集”验证样点得观测值对比,比较插值得效果。
• 权重函数与待估点到样点间得距离得U次幂成反比,即随着距离增 大,权重呈幂函数递减。且对某待估点而言,其所有邻域得样点数 得权重与为1。
• 决定反距离权重插值法结果得参数包括距离得U次幂值得确定,同 时还取决于确定邻近区域得所使用得方法。此外,为消除样点数据 得不均匀分布得影响,还可设置引入一个平滑参数,以保证没有哪 个样点被赋予全部得权重,即使得插值运算时尽可能不只有一个样 点参与运算。

插值算法总结

插值算法总结

一:距离加权反比法插值算法1:原理:设空间待插点为P(Xp,Yp,Zp),P点邻域内有已知散乱点Q i(x i,y i,z i),i=1,2,3….n;利用距离加权反比法对P点的属性值Zp进行插值。

其插值原理是待插点的属性值是待插点邻域内已知散乱点属性值的加权平均, 权的大小与待插点与邻域内散乱点之间的距离有关, 是距离的k(0<=k<=2)(k一般取2)次方的倒数。

其中:d i为待插点与其邻域内第i个点之间的距离。

2:克里金算法设研究区域为A, 区域化变量即欲研究的物理属性变量为{Z(x)∈A},x 表示空间位置(一维、二维或三维坐标), 在采样点x i(i=1,2,…n)处的属性值(或称为区域化变量的一次实现)为Z(x i)(i=1,2,…n),则根据普通克里金插值原理, 未采样点x0处的属性值Z(x0)估计值是n个已知采样点属性值的加权和, 即;λi为待求权系数。

假设区域化变量Z(x)在整个研究区域内满足二阶平稳假设:(1):Z(x)的数学期望存在且等于常数:E[Z(x)]=m(常数)(2):Z(x)的协方差Cov(x i,x j)存在,且只与两点之间的相对位置有关。

或满足本征假设(3)E[Z(x i)-Z(x j)]=0.(4)增量的方差存在且平稳:Var[Z(x i)-Z(x j)]= E[Z(x i)-Z(x j)]2经过无偏性要求:经推到可得:。

在无偏条件下使得估计方差达到最小,即其中:u 是拉格朗日算子。

可以得到求解权系数λi (i=1,2…n )的方程组:求出诸权系数λi (i=1,2…n )后,就可求出位采样点x 0处的属性值Z *( x 0).上述求解λi (i=1,2…n )的方程中的Cov (x i ,x j )若用变异函数表示时,其形式为:变异函数的定义为:由克里金插值所得的方差为:或。

测绘技术中的数据空间插值方法

测绘技术中的数据空间插值方法

测绘技术中的数据空间插值方法测绘技术是一门以测量、制图为基础的工程技术学科。

而数据空间插值方法则是测绘技术中的一项重要技术,它在测绘领域中起到了至关重要的作用。

本文将介绍测绘技术中的数据空间插值方法及其应用。

数据空间插值方法是指通过已知的离散点数据,通过某种方式推测出未知位置的数据。

它在测绘领域中被广泛应用于地形建模、地貌分析、图像处理等诸多方面。

常见的数据空间插值方法包括反距离加权法、克里金插值法、三角网剖分法等。

首先,反距离加权法是一种基于距离的插值方法,其原理是根据待插值点与已知点之间的距离,将距离较近的已知点的属性值加权求和,从而得到待插值点的属性值。

反距离加权法简单且易于理解,但对数据点的分布和点密度要求较高,且容易受到噪声的影响。

其次,克里金插值法是一种基于空间自相关性的插值方法,它通过测定半变异函数来建立数据点之间的关联性模型。

根据已知点之间的相互影响关系,克里金插值法可以对未知位置的属性值进行预测。

克里金插值法在测绘领域中被广泛应用于地质勘探、土地利用评价等方面,并且具有良好的预测精度。

最后,三角网剖分法是一种基于三角网格的插值方法,它将给定的离散点数据通过连接相邻点构成三角网格,从而形成一个连续的表面模型。

三角网剖分法具有较高的计算效率和较好的插值效果,广泛应用于地形建模和地表分析等领域。

除了以上介绍的几种常见的数据空间插值方法外,还有许多其他方法也被应用于测绘技术中。

例如径向基函数插值法、样条插值法、多层神经网络插值法等。

这些方法各有特点,适用于不同的场景和需求。

数据空间插值方法在测绘技术中具有重要的应用价值。

它可以通过对已知数据的合理处理,获得缺失数据的预测值,从而填补数据空间中的空缺。

这对于测绘领域中的地理数据分析、地质勘探、灾害预测等具有重要意义。

然而,数据空间插值方法在应用过程中也存在一些问题和挑战。

例如,当插值点周围的已知点密度不均匀时,插值结果可能出现不准确的情况。

地理信息系统课程GIS空间插值

地理信息系统课程GIS空间插值

• 逐点内插本质上是局部内插,但与局部分块内插 有所不同: – 局部内插中的分块范围一经确定,在整个内插 过程中其大小、形状和位置是不变的,凡是落 在该块中的内插点,都用该块中的内插函数进 行计算。
– 逐点内插法的邻域范围大小、形状、位置乃至 采样点个数随内插点的位置而变动,一套数据 只用来进行一个内插点的计算。
公式
其数学表达式为:
v e vi vi 表示 i 点的变量值。 其中ve 表示待估点变量值,
i 点必须满足如下条件:
d ei min( d e1 , d e 2 , d en )
d ij xi x j y i y j
2
其中
2
表示点 i(xi, yi)与点 j(xj, yj)间的欧几里德距离。
种统计规律所揭示的关
系就是回归关系,所表
示的数学方程就是回归
方程。
• 图中的直线可表示为
y= x
根据上式,在确定α、β的情况下,给定一个x
值,我们就能够得到一个确定的y值,然而根
据上式得到的y值与实际的y值存在一个误差
• 如果我们以u表示误差,则方程变为:
y= x u
• α、β为回归系数 • u为随机误差项 • 使直线与各散点的距离的平方和最小
• 对每种插值方法重复下面的步骤,实现对不 同插值方法的比较: • 从数据集中除去一个已知点的测量值; • 用剩余的点估计除去点的值; • 比较原始值和估计值,计算出估计值的预测 误差。 • 针对每个已知点,进行上述步骤,然后评价 不同插值方法的精确度。常用的评价指标是 均方根(RMS):
1 n 2 RMS ( Z Z ) i , act i ,est n i 1

空间插值方法对比整理版1ppt课件

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方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个
较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格
网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到
观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结
点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。
当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个
一般插值过程
内插方法(模型)的选择; 空间数据的探索性分析,包括对数据的均值、方
差、协方差、独立性和变异函数的估计等; 进行内插; 内插结果评价; 重新选择内插方法,直到合理; 内插生成最后结果。
10
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
(2)“实际”验证 将部分已知变量值的样本点作为“训练数据集”,用于插值 计算;另一部分样点 “验证数据集”,该部分站点不参加 插值计算。然后利用“训练数据集” 样点进行内插,插值 结果与“训练数据集”验证样点的观测值对比,比较插值的 效果。
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经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
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经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
算术平均值法评价
算术平均值的算法比较简单,容易实现。但只考虑算术 平均,根本没有顾及其他的空间因素,这也是其一个致命的 弱点,因而在实际应用中效果不理想。
插值方法选择的原则

空间插值方法

空间插值方法

空间插值方法1.反距离权重插值:通过与样本点距离大小赋予权重,距离近的样本点被赋予较大的权重,受该样本点的影响越大,同时可以限制插值点的个数、范围,通过幂值来决定样本点对插值点的影响程度,灵活性大,准确性高,但不太适用规则排列的插值点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。

使用克里金插值需确定半变异函数的类型、步长、步数。

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。

该插值方法对规则排列、较密集的点插值较适用,而离散的插值点则需进行多次调试才可达到较为理想的效果3.自然邻域插值: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。

该方法不是通过数据模型来进行插值,不需要设置多于的参数,简便但不灵活,不适合离散点进行插值,因为会形成不规则插值边界,但插值结果相对符合实际数值、准确,适合规则排列、较密集的点插值。

4.样条函数插值: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。

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;适合那些空间连续变化且光滑的表面的生成。

该方法虽可生成平滑的插值结果,但其结果会在原有样点值进行数值延伸,产生于实际不符的结果,不建议一般插值使用。

地理信息技术专业中的空间插值方法介绍

地理信息技术专业中的空间插值方法介绍

地理信息技术专业中的空间插值方法介绍地理信息技术专业中的空间插值方法是指通过对已有的地理信息数据进行分析和处理,以得到未知地点或像素点上的数值。

空间插值方法在地理信息系统中具有重要的应用价值,它能够对数据进行插值处理,填补数据缺失的区域,提高数据的空间分辨率,并为地理现象和趋势的研究提供有力支持。

本文将介绍地理信息技术专业中常用的空间插值方法及其原理。

一、反距离权重插值法反距离权重插值法(IDW)是地理信息技术专业中常用的一种插值方法。

它的原理是通过计算待插值点与已知点之间的距离关系,按照一定的权重来进行插值。

距离越近的点具有更大的权重,反之则权重较小。

IDW方法简单直观,适用于均匀分布的点数据。

然而,在处理非均匀分布的点数据时,IDW方法可能会产生较大的误差。

二、克里金插值法克里金插值法(Kriging)是一种以空间自相关性为基础的插值方法。

它通过对已知点的空间变异性进行分析,根据空间结构进行插值,能够更精确地估算未知点的值。

克里金插值方法利用样本点之间的空间关系,确定协方差函数,从而进行插值。

它能够量化空间变异性,并给出插值结果的置信度。

克里金插值法适用于具有明显空间相关性的数据。

三、三角网插值法三角网插值法(TIN)是一种基于地理信息系统中的三角网模型的插值方法。

它通过将地理空间划分为一系列不规则的三角形,根据三角形边界上的点来进行插值。

TIN方法可以克服均匀分布数据中的孔洞问题,对于不规则分布的数据具有较好的适应性。

然而,在处理大规模数据时,TIN方法的计算量较大。

四、径向基函数插值法径向基函数插值法(RBF)是一种基于径向基函数的插值方法。

它将待插值点与已知点之间的距离作为输入参数,利用径向基函数进行插值计算。

径向基函数可以为高斯函数、多孔径径向基函数等。

RBF 方法在处理不规则分布的数据时具有很好的性能,能够较精确地模拟数据的空间变异性。

然而,RBF方法对于大规模数据的计算量较大。

五、反距离加权插值法反距离加权插值法(IDW)是一种兼具反距离权重插值法和克里金插值法优点的方法。

空间插值方法大致总结

空间插值方法大致总结

前段时间要对气象要素进行插值,翻看了多种方法,做了个PPT报告.对每个方法有简单的介绍极一些总结,不一定都是个人看法,参考了多方书面(sufer,ArcGIS应用教程)以及坛子里,百度上等搜到的资料的看后笔记,有些注了出处有些忘了.截图共享下,也不知有用没用.有错的地方请跟贴指正,谢谢啦!--------------------------------所谓空间数据插值,即通过探寻收集到的样点/样方数据的规律,外推/内插到整个研究区域为面数据的方法.即根据已知区域的数据求算待估区域值, 影响插值精度的主要因素就是插值法的选取空间数据插值方法的基本原理:任何一种空间数据插值法都是基于空间相关性的基础上进行的。

即空间位置上越靠近,则事物或现象就越相似, 空间位置越远,则越相异或者越不相关,体现了事物/现象对空间位置的依赖关系。

(/dky/nb/page/2000-3-3/2000332117262480.htm,南京师范大学地理科学学院地理信息系统专业网络课程教程)➢由于经典统计建模通常要求因变量是纯随机独立变量,而空间插值则要求插值变量具备某种程度的空间自相关性的具随机性和结构性的区域化变量。

即区域内部是随机的,与位置无关的,而在整体的空间分布上又是有一定的规律可循的,这也是不宜用简单的统计分析方法进行插值预估的原因。

从而空间统计学应用而生。

➢无论用哪种插值方法,根据统计学假设可知,样本点越多越好,而样本的分布越均匀越好。

常用的空间数据插值方法之一:趋势面分析⏹趋势面分析(Trend analyst)。

严格来说趋势面分析并不是在一种空间数据插值法。

它是根据采样点的地理坐标X,Y值与样点的属性Z值建立多元回归模型,前提假设是,Z值是独立变量且呈正态分布,其回归误差与位置无关。

⏹根据自行设置的参数可建立线性、二次…或n次多项式回归模型,从而得到不同的拟合平面,可以是平面,亦可以是曲面。

精度以最小二乘法进行验证。

常见的插值方法及其原理

常见的插值方法及其原理

常见的插值方法及其原理插值是指在已知数据点的情况下,根据其中一种规则或算法,在这些数据点之间进行预测或估计。

常见的插值方法有:拉格朗日插值、牛顿插值、分段线性插值、样条插值和Kriging插值等。

1.拉格朗日插值方法:拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法。

它假设已知数据点的函数曲线可以由一个多项式来表示。

拉格朗日插值的原理是,通过确定多项式的系数,使多项式在已知数据点上满足给定的函数值。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,拉格朗日插值方法通过构造一个多项式,使得该多项式在每个数据点上的函数值等于给定的函数值。

然后,通过该多项式在插值点上的函数值来估计未知数据点的函数值。

2.牛顿插值方法:牛顿插值也是一种基于多项式的插值方法,其原理类似于拉格朗日插值。

它也是通过确定多项式的系数,使多项式在已知数据点上满足给定的函数值。

不同的是,牛顿插值使用了差商的概念,将插值多项式表示为一个累次求和的形式。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,牛顿插值方法通过差商的计算,得到一个多项式表达式。

然后,通过该多项式在插值点上的函数值来估计未知数据点的函数值。

3.分段线性插值方法:分段线性插值是一种简单而常用的插值方法。

它假设在两个相邻已知数据点之间的曲线是一条直线。

分段线性插值的原理是,通过连接相邻数据点之间的线段,构造一个连续的曲线。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,分段线性插值方法将曲线划分为若干小段,每一小段都是一条直线。

然后,在每个数据点之间的区域上,通过线性插值来估计未知数据点的函数值。

4.样条插值方法:样条插值是一种基于插值条件和光滑条件的插值方法。

它假设在两个相邻已知数据点之间的曲线是一个低次数的多项式。

样条插值的原理是,通过确定各个数据点之间的插值多项式系数,使得整个曲线在插值点上的各阶导数连续。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,样条插值方法将曲线划分为若干小段,每一小段都是一个低次数的多项式。

各种插值方法比较

各种插值方法比较

各种插值方法比较空间插值可以有很多种分类方法,插值种类也难以举尽。

在网上看到这篇文章,觉得虽然作者没能进行分类,但算法本身介绍地还是不错的。

在科学计算领域中,空间插值是一类常用的重要算法,很多相关软件都内置该算法,其中GodenSoftware 公司的Surfer软件具有很强的代表性,内置有比较全面的空间插值算法,主要包括:Inverse Distance to a Power(反距离加权插值法)Kriging(克里金插值法)Minimum Curvature(最小曲率)Modified Shepard's Method(改进谢别德法)Natural Neighbor(自然邻点插值法)Nearest Neighbor(最近邻点插值法)Polynomial Regression(多元回归法)Radial Basis Function(径向基函数法)Triangulation with Linear Interpolation(线性插值三角网法)Moving Average(移动平均法)Local Polynomial(局部多项式法)下面简单说明不同算法的特点。

1、距离倒数乘方法距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。

方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。

对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。

计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。

当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。

当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。

换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。

这就是一个准确插值。

距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。

空间插值算法汇总

空间插值算法汇总

空间插值算法:1、距离倒数乘方法(Inverse Distance to a Power)距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。

方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。

对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。

计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。

当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。

当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为 1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。

换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。

这就是一个准确插值。

距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。

用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。

大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。

圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。

2、克里金法(Kriging)克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。

克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。

克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。

3、最小曲率法(Minimum Curvature)最小曲率法广泛用于地球科学。

用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。

最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时,生成尽可能圆滑的曲面。

使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。

4、多元回归法(Polynomial Regression)多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。

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空间插值算法:
1、距离倒数乘方法(Inverse Distance to a Power)距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。

方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。

对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。

计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。

当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。

当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为 1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。

换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。

这就是一个准确插值。

距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。

用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。

大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。

圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。

2、克里金法(Kriging)克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。

克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。

克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。

3、最小曲率法(Minimum Curvature)最小曲率法广泛用于地球科学。

用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。

最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时,生成尽可能圆滑的曲面。

使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。

4、多元回归法(Polynomial Regression)多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。

你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。

多元
回归实际上不是插值器,因为它并不试图预测未知的Z 值。

它实际上是一
个趋势面分析作图程序。

使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY
的最高方次设置,曲面定义是选择采用的数据的多项式类型,这些类型分别是简单平面、双线性鞍、二次曲面、三次曲面和用户定义的多项式。

参数设置是指定多项式方程中X 和Y组元的最高方次。

5、径向基本函数法(Radial Basis Function)径向基本函数法是多个数据插值方法的组合。

根据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力,其中的复二次函数被许多人认为是最好的方法。

所有径向基本函数法都是准确的插值器,它们都要为尊重你的数据而努力。

为了试图生成一个更圆滑的曲面,对所有这些方法你都可以引入一个圆滑系数。

你可以指定的函数类似于克里金中的变化图。

当对一个格网结点插值时,这些个函数给数据点规定了一套最佳权重。

6、谢别德法(Shepard's Method)谢别德法使用距离倒数加权的最小二乘方的方法。

因此,它与距离倒数乘方插值器相似,但它利用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的"牛眼"外观。

谢别德法可以是一个准确或圆滑插值器。

在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。

圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆滑插值器那样工作。

当你增加圆滑参数的值时,圆滑的效果越好。

7、三角网/线形插值法(Triangulation with Linear Interpolation)三角网插值器是一种严密的插值器,它的工作路线与手工绘制等值线相近。

这种方法是通过在数据点之间连线以建立起若干个三角形来工作的。

原始数据点的连结方法是这样:所有三角形的边都不能与另外的三角形相交。

其结果构成了一张覆盖格网范围的,由三角形拼接起来的网。

每一个三角形定义了一个覆盖该三角形内格网结点的面。

三角形的倾斜和标高由定义这个三角形的三个原始数据点确定。

给定三角形内的全部结点都要受到该三角形的表面的限制。

因为原始数据点被用来定义各个三角形,所以你的数据是很受到尊重的。

8.自然邻点插值法(Natural Neighbor)自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。

自然邻点插值法广泛应用于一些研究领域中。

其基本原理是对于一组泰森(Thiessen)多边形,当在数据集中加入一个新的数
据点(目标)时,就会修改这些泰森多边形,而使用邻点的权重平均值将决定待
插点的权重,待插点的权重和目标泰森多边形成比例[9]。

实际上,在这些多边形中,有一些多边形的尺寸将缩小,并且没有一个多边形的大小会增加。

同时,自然邻点插值法在数据点凸起的位置并不外推等值线(如泰森多边形的轮廓线)。

9.最近邻点插值法最近邻点插值法(NearestNeighbor)又称泰森多边形方法,泰森多边形(Thiesen,又叫Dirichlet或Voronoi多边形)分析法是荷兰气象学家A.H.Thiessen提出的一种分析方法。

最初用于从离散分布气象站的降雨量数
据中计算平均降雨量,现在GIS和地理分析中经常采用泰森多边形进行快速
的赋值[2]。

实际上,最近邻点插值的一个隐含的假设条件是任一网格点p(x,y)的属性值都使用距它最近的位置点的属性值,用每一个网格节点的最邻点值
作为待的节点值[3]。

当数据已经是均匀间隔分布,要先将数据转换为SURFER 的网格文件,可以应用最近邻点插值法;或者在一个文件中,数据紧密完整,只
有少数点没有取值,可用最近邻点插值法来填充无值的数据点。

有时需要排
除网格文件中的无值数据的区域,在搜索椭圆(SearchEllipse)设置一个值,对无
数据区域赋予该网格文件里的空白值。

设置的搜索半径的大小要小于该网格文件数据值之间的距离,所有的无数据网格节点都被赋予空白值。

在使用最
近邻点插值网格化法,将一个规则间隔的XYZ数据转换为一个网格文件时,可
设置网格间隔和XYZ数据的数据点之间的间距相等。

最近邻点插值网格化法没有选项,它是均质且无变化的,对均匀间隔的数据进行插值很有用,同时,它
对填充无值数据的区域很有效。

10.Moving Average(移动平均法)移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。

移动平均法适用于即期预测。

当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存
在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。

移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映长期趋势的方法。

因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。

11.Local Polynomial(局部多项式法)
12.Modified Shepard's Method(改进谢别德法)。

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