49 一种实用的等值线型数据网格化方法
化探元素等值线图绘制技巧初探之离散数据网格化方法选择及白化方法简介PPT课件
其权重降低的程度。随着power逼近0，生成的表面逼 近一个水平面，该平面通过数据文件中的所有观测点的 平均值。随着权重系数的增加，生成的表面由最邻近点 插值，导致表面变成多边形。多边形表现了最接近内插 节点的观测表面。可接受的权重系数通常在1和3之间。 • 平滑参数Smoothing把“不确定性”因素与用户输入 的数据联系起来，平滑参数愈大，计算相邻网格节点Z 值时特异观察点的绝对影响就愈小。平滑参数大于0， 则没有任何一个数据点对于某个节点的权重为1，即使
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7、径向基函数法
• 是一种准确插值的方法。其中的多重二次曲面法被许多人认为是最好的方 法。在插值生成一个网格结点时，这些函数确定了使用数据点的最优权重 组。
• 径向基本函数法的函数类型包括： • 反比多重二次曲面法； • 多重对数； • 多重二次曲面法； • 自然三次样条和薄板样条。
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变异图模型
• 克里金法中包含了几个因子：变异图模型，漂移类型 和矿块效应。 • 其中变异图模型（Variogram Model）是用来确定插值每一个结点时所
用数据点的邻域，以及在计算结点时给予数据点的权重。 Surfer提供了多种最常用的变异图模型，它们是指数、高斯模型、线性、 对数、矿块效应、幂、二次模型、有理数二次模型、球面模型和波（空洞 效应）。如果拿不准用哪一种变异图，可选用线性变异图，大多数情况下， 效果较好。
一、离散数据网格化方法简介
• 一般实施采样方法为不规则测网法。 • 绘制化探元素异常等值线图时，要根据客观环境特征和数据本身的
特点，选择合适的网格化方法 • 网格化方法的特征及应用条件 • 网格化概念——是指通过一定的插值方法，将稀疏的、不规则分布
地球物理不规则分布数据的空间网格化法
地球物理不规则分布数据的空间网格化法郭良辉;孟小红;郭志宏;刘国峰;常君勇;于更新【摘要】不规则分布数据的网格化处理是地球物理数据处理和解释的基础问题,是保证许多地球物理数据处理方法得以成功实施的前提.文中介绍了线性插值法、多元二次函数法、普通克里格法、反插值法等4种空间网格化法的原理,并利用这些网格化方法进行了理论模型和实际航磁数据的试验分析.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2005(029)005【总页数】5页(P438-442)【关键词】不规则分布数据;线性插值;多元二次函数;普通克里格;反插值;变差函数;航磁数据【作者】郭良辉;孟小红;郭志宏;刘国峰;常君勇;于更新【作者单位】中国地质大学,地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,北京,100083;中国地质大学,地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,北京,100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京,100083;中国地质大学,地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,北京,100083;中国地质大学,地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,北京,100083;中国地质大学,地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】P631在许多地球物理方法中，观测数据经常是不规则分布的，比如海上作业存在羽状漂移，陆上地形起伏不平；测区中存在障碍物而需要绕过，测线、测点排放不规则，或者重复排放。
地球物理数据处理需要预先对不规则分布的观测数据进行网格化，因为数据处理的许多算法都是针对均匀分布的网格数据进行的，不规则分布的数据会造成算法不能进行或运行结果不可预测，因此不规则分布数据的网格化处理是地球物理数据处理和解释的基础，是保证各种地球物理数据处理方法得以成功实施的前提。
目前，地球物理不规则分布数据的网格化方法有空间域网格化法、频率域网格化法等。
空间域网格化法主要有线性插值法[1-2]、最小曲率法[3]、等效源法[4]、多元二次函数(multiquadric)法[5-6]、反距离加权平均法[6]、样条函数法[6-7]、离散光滑插值法[8-9]、普通克里格法[10-11]、反插值法[12-14]等，这些方法均有各自的理论和特点，并得到了广泛的应用。
一种快速的等值线生成算法
一种快速的等值线生成算法作者：董肇伟卢海达倪广元王剑秦来源：《科技资讯》 2014年第10期董肇伟1 卢海达2 倪广元3 王剑秦1（1.中国农业大学信息与电气工程学院北京 100083；2.长庆油田第二采油厂甘肃庆阳 745100；3.北京中恒永信科技有限公司北京 100083）摘要：本文提出了一种新的等值点位于网格点时,对等值点的调整方法;在分析已有等值线追踪算法的基础上，提出了一种基于TIN网格的快速等值线追踪算法，实验表明该算法具有较高的执行效率。
关键词：等值线等值点 TIN网格中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1672-3791(2014)04（a）-0033-02等值线图能直观地展示数据的变化趋势,是众多领域展示成果的重要图件之一，被广泛应用于石油勘探、矿物开采、气象预报等众多领域。
等值线的绘制是指从大量采样数据中提取出具有相同值的点的信息，并生成形态完整、位置精确的等值线的过程，包括等值线网格化、等值线追踪、等值线光滑、等值线填充与标注几个处理步骤[1]。
其中等值线网格化是对网格边进行线性插值，进而求出等值点的过程。
等值线的追踪则是利用等值线网格化产生的等值点数据，将其中相同等值点进行连接的过程。
等值线追踪的传统方法是，在网格单元边上选取一个等值点，寻找邻近的等值点，顺次连接成线，直到等值点回到起始点或位于工区边界，完成单条等值线的追踪，并以此为基础遍历所有的等值点。
在追踪过程中，等值线分为闭合与非闭合两种情形，需要先追踪开曲线，再追踪闭曲线，否则不能确保结果正确。
特定的搜索顺序提高了处理过程的复杂性，增加了网格单元的重复搜索次数，致使效率低下。
针对此类问题，很多学者提出了在不规则三角网(TIN网格)下的改进方法，成建梅[2]等提出为三角形三边分别赋予不同的权值，以方便确定三角形单元内等值点的位置。
但是这只是对局部的改进，未涉及等值线追踪过程的优化。
黄维科[3]等基于三角形单元内等值线段容易确定的事实，提出了使用“焊接法”将相同的等值点连接从而生成整条等值线的方法。
网格化方案
网格化方案引言在计算机科学和数据分析领域，网格化（Grid）是一种常用的数据结构和算法技术，用于将连续的空间数据划分为离散的单元格（格子）以进行处理和分析。
它具有广泛的应用，例如图像处理、计算流体力学、地理信息系统等。
本文将介绍网格化方案的基本概念和常见应用，以及常用的网格化算法。
基本概念网格网格是由方形或正六边形单元格组成的离散空间结构。
每个单元格代表一部分空间区域，可以用来存储和处理相应区域的数据。
网格大小网格大小是指网格的行数和列数，它决定了网格的粒度。
较大的网格大小会导致较粗的离散化，而较小的网格大小则会产生更细致的划分。
网格索引每个网格单元格都有唯一的索引号，用于确定其位置和访问。
索引号通常通过行索引和列索引的组合来表示。
网格化应用图像处理在图像处理中，网格化被用于将连续的图像数据划分为离散的像素点。
每个像素点代表图像中的一个小区域，可以进行单独的处理和分析。
网格化可以用于图像压缩、滤波、边缘检测等操作，是图像处理中的重要技术。
计算流体力学计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）中，网格化是一种常用的建模和计算技术。
流体领域被离散为网格单元，然后通过数值方法模拟流体的运动和行为。
网格化方案直接影响到模拟结果的准确性和计算效率。
地理信息系统地理信息系统（Geographic Information System, GIS）中的地图数据也常常采用网格化的方式存储和处理。
通过将地理空间划分为网格，可以方便地存储和查询空间数据，实现地理分析和空间关系的计算。
常用的网格化算法均匀网格化均匀网格化是将空间均匀划分为相同大小的网格单元。
它是最简单的网格化算法，适用于简单的场景或对精度要求不高的应用。
自适应网格化自适应网格化根据数据的变化特性，动态调整网格的细化程度。
对于数据变化较大的区域，网格可以进行细化，以捕捉更多的细节信息；而对于数据变化较小的区域，则可以减少网格的细化程度，以节省计算资源和存储空间。
化探元素等值线图绘制技巧初探之离散数据网格化方法选择及白化方法简介
加权反距离插值法是一种非常快速的网格化方法，在小于500个数据点时，可 以使用No Search(使用所有点)的搜索类型来快速生成网格。
ห้องสมุดไป่ตู้
其中hij 网格节点“j”与邻近点“i”之间的有效分离距 离。
Zj 网格节点“j”的内插值。 Zi 邻近点。 dij网格节点“j”与邻近点“i”之间的距离。 β 权重系数。 δ Smoothing参数。
设置反距离权插值高级选项Power和Smoothing参数：
权重系数Power确定随着数据点到网格节点距离的增加， 其权重降低的程度。随着power逼近0，生成的表面逼近 一个水平面，该平面通过数据文件中的所有观测点的平均 值。随着权重系数的增加，生成的表面由最邻近点插值， 导致表面变成多边形。多边形表现了最接近内插节点的观 测表面。可接受的权重系数通常在1和3之间。
项目实施过程中，化探手段是综合找矿方法中的重要的研 究手段之一
化探元素异常等值线图对于揭露研究区各元素异常分布特 征具有重要的指示意义。
一般实施采样方法为不规则测网法。 绘制化探元素异常等值线图时，要根据客观环境特征
和数据本身的特点，选择合适的网格化方法 网格化方法的特征及应用条件 网格化概念——是指通过一定的插值方法，将稀疏的、
克里金法中包含了几个因子：变异图模型，漂移类型 和 矿块效应。
其中变异图模型（Variogram Model）是用来确定插值 每一个结点时所用数据点的邻域，以及在计算结点时给予 数据点的权重。 Surfer提供了多种最常用的变异图模型，它们是指数、高 斯模型、线性、对数、矿块效应、幂、二次模型、有理数 二次模型、球面模型和波（空洞效应）。如果拿不准用哪 一种变异图，可选用线性变异图，大多数情况下，效果较 好。
一种采用插值网格化Kriging方法的等值线可视化技术
Kriging一、绪论等值线是地图制图和地形分析的重要工具之一，通过等值线可以直观地展示地面高程和地形特征，为地理信息系统、遥感技术、数值地形分析等提供有效支持。
而如何准确高效地获取等值线数据是等值线可视化技术研究的关键。
本文提出了一种采用插值网格化Kriging 方法的等值线可视化技术。
该技术通过插值方法将离散的高程数据转换为连续的表面，再利用网格化技术对得到的表面进行离散化处理，最终通过Kriging 方法计算等值线数据。
该方法具有计算速度快、插值精度高等优点，在地理信息系统和地形分析中具有广泛的应用前景。
二、插值网格化Kriging 方法的原理与步骤插值是将离散数据转化为连续的表面的过程。
网格化是将得到的表面离散化处理的过程。
Kriging 方法是一种基于统计学原理的空间插值方法。
下面将详细介绍插值网格化Kriging 方法的原理和步骤。
1. 插值将离散的高程数据转化为连续的表面需要插值方法。
常见的插值方法包括最近邻法、反距离权重法、三次样条插值法、Kriging 法等。
各种插值方法有其优缺点，但都能实现离散数据到连续表面的转换。
2. 网格化得到连续表面后，需要使用网格化方法将连续表面离散化处理。
网格化通常将表面分割成小的网格单元进行处理，每个网格单元可以代表一个等值线点。
网格化处理过程中需要考虑网格大小、网格分割方式等参数的选择。
3. Kriging 方法Kriging 方法是一种基于统计学原理的空间插值方法，旨在通过样本点之间的空间相关性进行插值。
Kriging 方法包括普通克里金(OK)和泛克里金(LK)等多种形式，不同的形式适用于不同的插值场景。
插值网格化Kriging 方法的具体实现步骤如下：( 1)原始数据采集：获取离散的高程数据；( 2)插值方法选择：从最近邻法、反距离权重法、三次样条插值法和Kriging 法中选择合适的插值方法；( 3) 表面生成：采用选定的插值方法将离散数据转化为连续的表面；(4)网格化处理：将得到的表面离散化处理，分割为一定数量的网格单元；( 5) Kriging 计算：使用OK 或LK 方法计算网格单元中等值线的值；( 6)等值线生成：根据Kriging 计算结果绘制等值线，可视化高程数据信息。
Surfer中网格化方法的选取方法
应用条件
数量小于２５０个点数据的网格化，对于２5０～ １０００个数据点，效果也不错 方法速度快，适合于大量（１０００个以上）数 据的网格化 适应范围类似克里格法 可以通过权重调整空间插值等值线的结构，计算 值容易受到数据点集群的影响，常出现孤立 点数据明显高于周围数据点 适合规则分布、或者大多数数据点位于网格节点 上的数据，更适合于均匀间隔的数据插值， 可以有效填充无值数据区域 方法速度快，适合中等数量、均匀分布的数据网 格化 实际上是一种趋势面分析作图程序，可用来确定 数据的大规模趋势和图案。被广泛应用于地 质科学。该方法具有速度快特点、然而其去 掉了原数据中的局部细节，不利于资料的详 细分析
11.4
12.6
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15
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0.6
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50 46 42 38 34 30 26 22 18 14
G— 多 项 式 回 归
-0.8 -1.6 -2.4 -3.2 -4 -4.8 0.6 1.8 3 4.2 5.4 6.6 7.8 9 10.2 11.4 12.6 13.8 15 16.2
三角剖分法（triangulation/liner interpolation ）
是一种严格的插值方法，使用最佳的Delaunay三角形，通过 直线连接各数据点形成一系列三角形，并且所有的三角形互 不相交，每个三角形内的网格节点值由该三角平面决定。 由于采用所有的数据点去构造三角形，因而原数据能得到很 好的体现，给定三角形内的全部节点都要受到该三角形的表 面限制。 该方法速度快，适合中等数量、均匀分布的数据的网格化， 地图上稀疏区域将会形成截然不同的三角面。 当数据量足够时，该方法对断线的保留具有其他方法不可比 拟的优势。
地理坐标下网格化数据等值线处理具体步骤及编程方法
632022年2月下 第04期 总第376期信息技术与应用China Science & Technology Overview在研究地理坐标时需要对大量的数据进行处理，用计算机进行网格化数据处理，需要运用编程的方法对数据进行分析。
网格点的数据处理需要一些专业的功能，执行功能的专业软件有很多，如冲浪软件、GOLDEN 软件等。
但是，在运用专业的软件进行编程时需要处理大量的数据节点，并且对其进行进一步处理，目前的专业软件在执行这些功能价格昂贵，非常不方便，使用不到位还会引起侵权等纠纷。
本文分析了网格数据轮廓处理的原理和方法，并给出了用Microsoft C++5.0编写的源程序的相应功能。
1.等值线型数据网格化方法的研究地学和地球化学勘探中的网格划分通常包括3类：研究数据网格划分、轮廓数据网格划分和离散点数据网格划分[1]。
不同类型的数据必须采用不同的网格划分方法才能取得良好的效果。
对于研究数据，三次样条插值网格化方法有效；对于离散点类型数据，可以采用平方反比加权平均grid ding 方法或二次样条插值grid ding 方法[2]。
当前，等高线数据的网格化实用方法很少。
根据轮廓数据的特点，模拟了轮廓图中手动检索网格的方法和过程。
提出了一种分块存储等高线数据的网格方法，并在8个方向上查找和插值网格点。
主要的想法和过程如下。
1.1网格图幅条块划分根据网格地图范围的δx，δy 网格线距离，计算出N×M 网格线的网格数；然后，根据正确选择的r 插值搜索半径，将网格地图表拆分到的较小数据存储区域中的网格虚线数计算为LN×LM ：LN=R/ΔX IF (LN*XK.LT.RS) LN=R/ΔX+1LM=R/ΔYIF (LM*YK.LT.RS) LM=R/ΔY+1则数据存储小方块的宽度为XLN×YLM:XLN=LN×ΔX YLM=LM×ΔYMW=M/LM IF (MW*LM.LT.M) MW=M/LM+1NW=N/LNIF (NW*LN.LT.N) NW=N/LN+1注：*代表指针变量/代表注释标志1.2数据内插加密及坐标转换为了确保以下栅格点的八方位插值范围内的插值计算点和研究点的准确性，首先，必须在大约1mm 间隔（可以选择特定间隔）的数据点处沿每个轮廓插值并加密飞机轮廓的数字数据并且必须将网格地图范围内的数据点坐标转换并旋转到用户定义的网格地图坐标系，以便于后续步骤中的计算工作。
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第25卷第3期物 探 与 化 探Vol.25,No.3 2001年6月GEOPHYSICAL&GEOCHEMICAL EXPLORA TION J un.,2001一种实用的等值线型数据网格化方法郭 志 宏(中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083)摘要:数据网格化通常包括三大类:测线型数据网格化、等值线型数据网格化和离散点型数据网格化。
文中研究的等值线型数据分块存储、网格点八方位搜索插值的网格化方法较好地解决了平面等值线型数字化数据的网格化计算问题,其计算数据量大,实用性强,精度高,计算速度快。
关键词:等值线型数据;网格化;数据分块存储;网格八方位搜索中图分类号:P631 文献标识码:A 文章编号:1000Ο8918(2001)03Ο0203Ο06在物化探实际工作中经常要用到以前的老资料和从别处搜集来的资料,而这些资料有许多是除了已绘制的图件外,根本就没有或无法获得绘制图件的数据,这些图件多数以等值线图为主。
为了对这些等值线图件资料重新利用,通常可用平板数字化仪沿图件上的等值线条采样取数(采样密度定为沿等值线条的采样点与点的图上距离为1mm左右的间隔),并对这些平面等值线型数字化数据进行网格化计算处理获得规则的网格数据,尔后方可对平面网格数据做进一步的处理。
因而网格化方法的好坏不仅直接影响到网格化数据的质量、精度和可信程度,而且还将进一步影响到数据解释处理图件的质量、效果和可靠性。
为此有必要研制一种质量精度高、计算速度快、针对大数据量等值线型数据的网格化方法。
1 等值线型数据网格化方法的研究物化探实际工作中的网格化通常包括三大类:测线型数据网格化、等值线型数据网格化和离散点型数据网格化,不同型式的数据类型应采用不同的网格化方法才能获得好的效果。
对于测线型数据,采用三次样条函数插值的网格化方法效果较好[1];对于离散点型数据,则可采用距离平方反比加权平均的网格化方法[2]或者二元三次样条函数插值的网格化方法[3];对于等值线型数据,目前较实用的网格化方法很少。
针对等值线型数据的特点,模拟人工在等值线图上网格取数的方法过程,我们提出等值线型数据分块存储、网格点八方位搜索插值的网格化方法,其主要思路及过程如下。
1.1 网格图幅条块划分首先根据用户选择的网格图幅范围及网格点线距ΔX,ΔY,计算出网格点线数N×M;然后根据网格图幅等值线疏密度适当选择的插值搜索半径R,计算出网格图幅将要划分成的数据存储小方块内的网格点线数为LN×LM:LN=R/ΔXIF(LN3XK.L T.RS) LN=R/ΔX+1LM=R/ΔY收稿日期:2000Ο06Ο20IF (LM 3YK.L T.RS ) LM =R/ΔY +1则数据存储小方块的宽度为XLN ×Y LM :XLN =LN ×ΔX Y LM =LM ×ΔY 根据数据存储小方块的大小可将网格图幅划分成NW ×MW 个网格小方块:MW =M/LMIF (MW 3LM.L T.M ) MW =M/LM +1NW =N/LNIF (NW 3LN.L T.N ) NW =N/LN +1如图1所示,由于网格点搜索插值时网格图幅四周必须往外扩一个搜索半径范围,因此网格图幅划分成的数据存储小方块数为(NW +2)×(MW +2)。
图1 等值线型数据分块存储、网格点八方位搜索插值网格化示意1.2 数据内插加密及坐标转换为保证后面网格点八方位插值条带内的搜索点数及插值计算精度,首先应将平面等值线型数字化数据沿每条等值线内插加密为网格图幅上1mm 左右间隔(具体间隔可选择)的数据点,并将网格图幅范围内的数据点坐标平移、旋转变换到用户确定的网格图幅坐标系中,以利于后面各步的计算工作。
1.3 等值线型数据分块存储为了加快网格点搜索插值的速度,其关键问题在于减少搜索原始数据点的数量范围,为此,必须先把经坐标转换后的按一条条等值线顺序存放的一系列(X ,Y ,T )数据点,重新排列成按网格图幅上划分的方块顺序分块存储的等值线型数据点文件。
等值线型数据点(X ,Y ,T )应存放在图1所示网格图幅上划分的序号为(IX +1,J Y +1)的小方块上:IX =X/XLN +1(1≤IX +1≤NW +2)J Y =Y/Y LM +1 (1≤J Y +1≤MW +2)J Y3=MOD (J Y ,3)+1(1≤J Y3≤3)将数据点(X ,Y ,T )存放在以下几个内存数组中:MN G (IX +1,J Y3)=MN G (IX +1,J Y3)+1XN (MN G (IX +1,J Y3),IX +1,J Y3)=X・402・物 探 与 化 探25卷YM (MN G (IX +1,J Y3),IX +1,J Y3)=YTMN (MN G (IX +1,J Y3),IX +1,J Y3)=TMN G 为计算小方块内存放的数据点数的内存数组。
由于等值线型数字化数据点通常密度大、数量多,因此一般无法将所有的数据点同时装入计算机内存中进行分块划分。
从上面式子中看到,J Y3的取数范围在1和3之间,这样沿网格图幅Y 方向的共MW +2个条带方块,每次仅将其中的3个条带(每个条带沿X 方向有NW +2个小)方块的等值线型数据点(仅占整个网格图幅等值线型数据量的3/[MW +2]左右)装入计算机内存数组中进行分块划分,并输出到外存设备上分块顺序存取的数据文件中,依次完成网格图幅上全部MW +2个条带(NW +2)×(MW +2)个小方块内的等值线型数据点的分块存储,成为新的按网格图幅上划分的小方块顺序分块存储的等值线型数据文件。
1.4 网格点八方位搜索插值人工在等值线图上网格取数的方法实际上就是简单的线性插值法。
人工进行线性插值取数的灵活之处在于,每个网格点插值计算时仅搜索网格点附近的等值线数据值,并且线性插值的方向并不是固定不变的,而是基本选择离网格点最近的2条等值线数值变化梯度最大的方向进行线性内插或外推,网格点八方位搜索插值方法正是基于这种思想形成的。
沿图1网格图幅Y 方向从1～MW +1有MW +1个条带方块,每次在计算机内存中仅进行1个条带方块网格点的搜索插值计算,在此之前,按顺序从分块存储的等值线型数据文件中同步读入相邻3个条带方块的等值线型数据点到相应的内存数组中;每个条带沿X 方向从1～NW +1有NW +1个网格小方块,在进行网格小方块内LN ×LM 个网格点中每个网格点的插值计算时,仅需搜索读入内存的相邻3个条带方块中与该网格小方块相邻的9个小方块内的等值线型数据点,占分块存储的整个网格图幅等值线型数据点的9/[(NW +2)×(MW +2)]左右,从而大大地缩小了等值线型数据点搜索的数量范围,节省了数据搜索时间,仅需常规搜索法所用时间的9/[(NW +2)×(MW +2)]左右,这对通常为大数据量的等值线型数据是相当可观的。
根据内插加密后的等值线型数字化数据点的密度及网格图幅等值线疏密程度,选择合适的插值条带宽度,以搜索半径R 为插值条带长度,形成以网格点为中心的8个方位的插值条带,从相邻的9个小方块内的等值线数据点中,搜索出位于8个方位插值条带内距网格点最近的等值线数据点各1个。
数据点的搜索结果分以下3种情况:1.如果8个方位4组相对的插值条带没有1组插值条带内存在2个等值线数据点,表明该网格点位于网格图幅等值线空白区或边部,则可给网格点赋假值;2.如果8个方位4组相对的插值条带至少有1组插值条带内存在数值不相等的2个等值线数据点,则可选择距离最近的1组插值条带内的2个数值不相等的数据点,线性内插来求出网格点处的数值;3.如果8个方位4组相对的插值条带,各组插值条带内存在的2个等值线数据点数值均相等,表明该网格点位于网格图幅等值线极值封闭圈内或边沿半封闭圈内,这种情况下,应从相邻的9个小方块内的等值线数据点中,再次搜索出位于8个方位插值条带内距网格点最近但数值与已存在的前一个点不相等的另一个等值线数据点各1个,则可选择距离最近的1个方位的插值条带内的2个数值不相等的数据点外推,求出网格点处的数值。
按以上方法完成该条带方块NW +1个网格小方块网格点的八方位搜索插值计算,并将该条带方块网格点的计算结果按顺序存入到外存设备上的分块随机存取的数据文件中。
依次完成网格图幅上全部MW +1个条带方块网格点的八方位搜索插值计算,从而获得该原始网・502・3期郭志宏:一种实用的等值线型数据网格化方法格图幅区网格数据结果。
图2 原始网格图幅区边部去假值示意1.5 大范围网格图幅分幅计算为了解决大数据量大范围等值线图幅的网格化计算问题,可将大范围网格图幅沿X方向按适当选定的图幅大小分成几个相对较小的网格图幅,尔后重复前面1至4的步骤,依次将各小网格图幅经网格化计算获得的网格数据结果,按顺序存入到外存设备上的分块随机存取数据文件中,最后转换成统一的大范围原始网格图幅区网格数据结果。
1.6 原始网格图幅网格数据边部去假处理由于用户选定的原始网格图幅区可能要比图幅上的有效等值线区域大,所以需要将上面图3 等值线型数据网格化方法程序流程获得的原始网格图幅区网格数据进行边部去假值处理,去掉如图2虚线所示有效网格图幅区以外无意义的假值数据,从而得到有效网格图幅区网格数据结果。
1.7 有效网格图幅区网格数据圆滑处理有效网格图幅区网格数据通常还需要做一定圆滑处理,可对其进行空间域的加权平均圆滑处理,从而获得有效网格图幅区圆滑网格数据,该有效网格图幅区圆滑网格数据结果就是按等值线型数据分块存储、网格点八方位搜索插值的网格化方法获得的网格图幅最终的网格化计算结果。
图3是以上等值线型数据网格化方法程序流程。
2 等值线型数据网格化方法实例计算图4是内蒙古某地区的重力等值线图经数字化仪取数后,采用前面阐述的等值线型数据分块存储、网格点八方位搜索插值的网格化方法获得网格数据,然后再绘制成图,图中小圆点是沿原重力图上等值线条的数字化取数点。
从该图可以看到,网格化计算后重新绘制的等值线条与原图的等值线条的数字化取数点基本重合,说明网格化质量精度高,尤其是较好地解决了等值线极值圈内的判断及插值、图幅边部等值线条的判断及插值两大难点问题,从而获得了较高质量的网格化图。
另外该图原图是1∶20万的60cm ×70cm 大小的图幅,选择图上网格间距为4mm ×4mm ,图上插值搜・602・物 探 与 化 探25卷索半径为50mm ,按等值线型数据分块存储、网格点八方位搜索插值的网格化方法,在普通586微机上网格化仅用了不到6min 的时间,其速度是常规全区搜索插值的网格化方法所无法比拟的,后者网格化计算时间近2h。