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空间插值

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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
a
9
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。
a
11
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
a
1
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）
a
4
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）

第六讲 空间插值

第六讲 空间插值

每个采样点对插值结果的影响随距离增加而减弱，因 此距目标点近的样点赋予的权重较大。
n
a ttr0 a ttri * w i i1
wi
1 pow er (D isti )n
n
1 pow er(D isti )n
i1
二、空间插值方法
4. 距离反比加权法—参数对插值结果的影响
权重的影响
权重过高，较近点的影响较大，拟合表面更细致（不光 滑）；
趋势面分析的一个基本要求就是，所选择的趋势面模型应 该是剩余值最小，而趋势值最大，这样拟合度精确度才能 达到足够的准确性；
在数学上，拟合数学曲面要注意两个问题：一是数学曲面 类型（数学表达式）的确定，二是拟合精度的确定。
二、空间插值方法
5.1 趋势面模型的建立
设地理要素的实际观测数据为Zi(xi,yi)(i=1,2,…,n)，
基本内容
空间插值：定义及应用 空间插值方法及特征
泰森多边形（ Voronoi ）及不规则三角网（TIN） 距离反比加权法（IDW） 地质统计学（Geostatistics)
利用样条曲线优化插值结果 插值精度评估 三参数插值方法（体数据或者动态演化特征）
为何进行插值？
1. 2D离散点转化为连续面，如地表、地层界面 如基于空间离散点，剖面数据和等高线等来构建连续
不足——对权重函数的选择十分敏感；易受数据点集群的 影响，结果常出现一种孤立点数据明显高于周围数据点的 “鸭蛋”分布模式；
全局最大和最小变量值都散布于数据之中。 距离反比很少有预测的特点，内插得到的插值点数据在样
点数据取值范围内。
二、空间插值方法
5. 趋势面分析
实际的地理曲面分解为趋势面和剩余面两部分，前者反应 地理要素的宏观分布规律，属于确定性因素作用的结果； 而后者则对应于微观区域，被认为是随机因素影响的结果。

空间插值

空间插值

一、空间插值的要素
进行空间插值要有两个基本条件：已知点和插值方 法 1 控制点 控制点是已知数值的点，也称为已知点、样本点 或观测点。 控制点提供了为空间插值建立插值方法的必要数 据。 空间插值的一个基本假设是估算点的数值受到邻 近控制点的影响比较远控制点的影响更大。
二、空间插值的类型
空间插值有多种分类方法 第一，它可以分为全局和局部拟合法。 全局插值法利用现有的每个已知点来估算未 知点的值。 而局部插值法则是用已知点的样本来估算位 置点的值。 这两种方法的区别就是用于估算的控制点数 目不一样
• 但是平整的纸张无法精确贴合带有山谷地 形的地表。不过，如果可以将纸张弯曲一 下，就会更贴合。为数学公式添加一个项 也可以达到类似的效果，即平面的弯曲。 平面（纸张无弯曲）是一个一阶多项式 （线性）。二阶多项式（二次）允许一次 弯曲，三阶多项式（三次）允许两次弯曲， 依此类推；在 Geostatistical A展示出一 个与山谷拟合的二阶多项式。
• 橙色点是使用经测量 的绿色采样点根据拟 合的多项式（绿色线） 预测而来的， • 而褐色点是根据浅紫 色多项式预测而来的。
在以下两幅图中，为预测另外两个位置（蓝 绿色点和绿色点）对另外两个多项式（黄色 线和灰色线）进行了拟合。
将针对各位置重复执行上述过程。您可以看 到如何为以下采样点创建表面（紫色表面 线）。
何时使用全局多项式插值法
• 使用全局多项式插值法获得的是一个可表示感兴 趣区域表面渐进趋势的平滑表面。 • 全局多项式插值法用于下列情况： • 在全局多项式插值法中，将利用可描述某种物理 过程（例如，污染情况和风向）的低阶多项式创 建渐变表面。不过，应注意的是，使用的多项式 越复杂，为其赋予物理意义就越困难。此外，计 算得出的表面对异常值（极高值和极低值）非常 敏感，尤其是在表面的边缘处。

空间插值

空间插值

适用范围 满足内蕴假设,其区域化变量的平均值 是未知的常数 满足二阶平稳假设,其变量的平均值为 已知的常数 区域化变量的数学期望是未知的变化值 有真实的特异值、数据不服从正态分布 时使用 求某种变量含量的概率时使用 计算可采储量时使用 适用于相互关联的多元区域化变量 数据服从正态分布时使用
IDW插值
Professor Georges Matheron (1930-2000.8.7) 法国数学家和地质学家


区域化变量，是当一个变量呈现一定的空间分布时， 它反映了区域内的某种特征或现象。区域化变量与 一般的随机变量不同之处在于，一般的随机变量取 值符合一定的概率分布，而区域化变量根据区域内 位置的不同而取不同的值。而当区域化变量在区域 内确定位置取值时，表现为一般的随机变量，也就 是说，它是与位置有关的随机变量。 区域化变量具有两个最显著，也是最重要的特征： 随机性和结构性。
运用克里格方法进行插值的过程可 以分为两步：
第一步：变异函数分析。即，样点的空间结 构量化分析，是指对样点数据拟合一个空 间独立模型。
第二步：对未知点值进行预测。利用第一步 拟合的变异函数、样点数据的空间分布以 及样点数据值对未知点进行预测。
类型 普通克里格方法(Ordinary Kriging) 简单克里格方法( Simple Kriging) 泛克里格方法(Universal Kriging) 指示克里格方法( Indicator Kriging) 概率克里格方法(Probability Kriging) 析取克里格方法(Disjunctive Kriging) 协同克里格方法(Co-Kriging) 对数正态克里格方法(Logistic Normal Kriging) ARCGIS演示操作

空间插值介绍简洁明了

空间插值介绍简洁明了

• 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。
• 多种 kriging 方法
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。
• 当数据存在不确定性时，应该使用近似插值，由 于估计值替代了已知变量值，近似插值可以平滑 采样误差。
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。

北师大地理信息系统原理与应用课件第13章 空间插值

北师大地理信息系统原理与应用课件第13章 空间插值

1、当数据为一维时（曲线） 1）线性回归：
2）二次或高次多项式：
2、当数据是二维时（曲面） 二元二次或高次多项式：
REC
地理信息系统
全局内插示例：三阶趋势面
习作1
大多数自然表面比一阶更复杂，GIS软件包可提供高达12阶 的趋势面模型计算
REC
地理信息系统
➢ 回归模型
• 回归模型把方程中的一个因变量与多个自变量以线 性方程联系起来 • 用于预测或估算
核密度估算法比简单密度估算法生成的密度表面更平滑
REC
地理信息系统
• 反距离权重法（IDW）：假设未知值的点受近距离控制点的影响比 远距离控制点的影响更大，是一种精确插值方法。
REC
地理信息系统
• 样条函数法（thin-plate splines）：建立一个通过控制点的面，并使所有
点的坡度变换最小，即以最小曲率面拟合控制点。
克里金 Kriging (精 确)
空间插值方法的分类
REC
地理信息系统
第二节 整体拟合法
➢ 趋势面模型
用多项式方程拟合已知值的点，并用于估算其他点的值。
z=f( x, y)
Control Points
REC
地理信息系统
➢ 原理
一种多项式回归分析技术，多项式回归的基本思想是用多项式表示线或面，按最小二乘法 原理对数据点进行拟合，拟合时假定数据点的空间坐标X、Y为独立变量，表示属性值的Z坐标 为因变量。
Estimated points
REC
地理信息系统
第一节 空间插值的元素
一、控制点
• 控制点是已知数值的点，也称为已知点、样本点或观测点 • 控制点的数量与分布对空间插值的影响极大 • 控制点应分布合理，但很少出现这种理想状态 • 经常会出现数据贫乏的区域

克里格空间插值法ppt课件

克里格空间插值法ppt课件
1.9 理论变异函数模型
4．高斯模型（Gaussian model） 变程为 。
1.9 理论变异函数模型
图是球状模型、指数模型和高斯模型的比较，可以看出，球状模型的变程最小，指数的模型变程最大，高斯模型的变程介于二者之间。球状模型和指数模型过原点存在切线，高斯模型则没有。
1.9 理论变异函数模型
3．指数模型(Exponential model) 其中，d是控制方程空间范围的距离参数。这里，仅在无穷远处相关性完全消失。变程为3d。指数模型在统计理论中地位重要，它表示了空间随机性的要素，是一阶自回归和马尔可夫过程的半方差函数。作为自相关函数，它们是采样设计有效性的理论基础。
1.4邻域函数的统计函数及其意义
摄影测量得到的正射航片或卫星影象； 卫星或航天飞机的扫描影象； 野外测量采样数据，采样点随机分布或有规律的线性分布（沿剖面线或沿等高线； 数字化的多边形图、等值线图；
1.5 空间插值的数据源
图1 各种不同的采样布置方式
1.6 采样布置方式
1.8 方差变异函数
2）曲线从较低的方差值升高，到一定的间隔值时到达基台值，这一间隔称为变程（range）。在理论函数模型中，变程用a表示。 变程是半方差函数中最重要的参数，它描述了该间隔内样点的空间相关特征。在变程内，样点越接近，两点之间相似性、即空间上的相关性越强。很明显，如果某点与已知点距离大于变程，那么该点数据不能用于数据内插（或外推），因为空间上的自相关性不复存在。 变程的高低取决于观测的尺度，说明了相互作用所影响的范围。不同的属性，其变程值可以变化很大。
1.2.2局部插值方法 分类
1.4邻域函数的统计函数及其意义
众数（majority)：邻域中出现频率最高的数值 最大值(max)：邻域中最大的数值 最小值(min)：邻域中最小的数值 中位数(median)：邻域中数值从小到大排列后位于中间的数 平均值(mean)：邻域中数值的算术平均 频率最小数(minority)：邻域中出现频率最小的数值 范围(range)：邻域中数值的范围，最大值与最小值之差 标准差(std)：邻域中数值的标准差 和(sum)：邻域中数值的和 变异度(varity)：邻域中不同数值的个数

空间插值方法

空间插值方法

空间插值方法一、空间插值方法概述空间插值方法是指在给定的有限点数据集合上，通过某种数学模型，对未知位置的数值进行估计或预测的方法。

它广泛应用于地理信息系统、遥感、气象、环境监测等领域中，是一种重要的数据处理和分析手段。

常见的空间插值方法包括：反距离权重法、克里金法、径向基函数插值法等。

二、反距离权重法1. 原理反距离权重法是一种基于距离加权平均的插值方法。

其基本思想是：对于未知点，用已知点到未知点之间的距离作为权重系数，将已知点的观测值按照这些系数进行加权平均，得到未知点的估计值。

该方法假设空间变量在空间上具有连续性，并且与其邻近区域内观测值相关。

2. 步骤（1）确定待插值点和邻近观测点（2）计算待插值点与邻近观测点之间的欧式距离或曼哈顿距离等（3）根据距离计算每个邻近点的权重系数（4）将邻近点的观测值按照权重系数进行加权平均，得到待插值点的估计值3. 优缺点反距离权重法简单易懂，计算速度快，适用于数据密度较小、空间变异性较大的情况。

但其估计结果容易受到邻近点数量和距离的影响，可能出现插值误差较大的情况。

三、克里金法1. 原理克里金法是一种基于统计学原理的空间插值方法。

其基本思想是：通过对已知点之间的空间关系进行建模，利用半方差函数来描述变量在空间上的相关性，并通过最小二乘法求解出半方差函数中未知参数，从而得到未知位置处的预测值。

该方法假设空间变量在空间上具有稳定性，并且与其邻近区域内观测值相关。

2. 步骤（1）确定待插值点和邻近观测点（2）计算待插值点与邻近观测点之间的欧式距离或曼哈顿距离等（3）根据距离和半方差函数计算每个邻近点的权重系数（4）利用最小二乘法求解半方差函数中的未知参数（5）将邻近点的观测值按照权重系数进行加权平均，得到待插值点的估计值3. 优缺点克里金法能够考虑空间变异性和空间相关性，插值结果较为准确，但需要对半方差函数进行拟合，模型复杂度较高，计算量大。

四、径向基函数插值法1. 原理径向基函数插值法是一种基于核函数的空间插值方法。

空间插值

空间插值

§1 插值概论1 插值用已知点来估算其他未知点的过程。

在GIS中，空间插值主要用于栅格数据，估算出栅格中每个单元的值。

空间插值是将点数据转换为面数据的一种方法。

2 需要插值的原因:现有数据不能完全覆盖所要求的区域;现有离散曲面的分辨率、像元大小、方向与要求不符；现有连续曲面的数据模型与要求不一致；3 内插和外推内插:在已观测点的区域内估算未观测点的数据的过程。

外推:在已观测点的区域外估算未观测点的数据的过程.——预测。

4 空间插值基础：控制点控制点分布;控制点密度;控制点的自相关程度§2 内插方法1 全局内插在整个区域用一个数学函数来表达地形曲面。

采用全部控制点计算未知点的数据。

2 局部内插将复杂的地形地貌分解成一系列的局部单元，在这些局部单元内部地形曲面具有单一的结构，由于范围的缩小和曲面形态的简化，用简单曲面就可较好的描述地形曲面。

采用样本控制点计算未知点的数据。

3 内插方法整体内插：趋势面分析;回归模型局部方法：泰森多边形（V oronoi边形，边界内插）;反距离权内插;样条函数内插技术;克里金内插方法;密度估算4 趋势面分析的步骤数学曲面函数确定; 内插曲面的复杂程度;计算量;系数求解;最小二乘法;拟合精度分析5 整体内插缺点由于以下缺点，在空间内插中整体内插并不常用：整体内插函数保凸性较差：采样点的增减或移动都需要对多项式的系数作全面调整，从而采样点之间会出现难以控制的振荡现象，致使函数极不稳定，从而导致保凸性较差；多项式系数物理意义不明显解算速度慢且对计算机容量要求较高。

不能提供内插区域的局部地形特征；整体内插函数保凸性较差采样点之间会出现难以控制的振荡现象，致使函数极不稳定6 整体内插优点优点：整个区域上函数的唯一性、能得到全局光滑连续的空间曲面、充分反映宏观地形特征等。

在空间内插中，一般是与局部内插方法配合使用，例如在使用局部内插方法前，利用整体内插去掉不符合总体趋势的宏观地物特征。

空间插值方法

空间插值方法

7．空间插值7．1空间插值的概念和理论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。

空间内插算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据的计算方法；空间外推算法则是通过已知区域的数据，推求其它区域数据的方法。

在以下几种情况下必须作空间插值：1）现有的离散曲面的分辨率，象元大小或方向与所要求的不符，需要重新插值。

例如将一个扫描影象（航空像片、遥感影象）从一种分辨率或方向转换到另一种分辨率或方向的影象。

2）现有的连续曲面的数据模型与所需的数据模型不符，需要重新插值。

如将一个连续的曲面从一种空间切分方式变为另一种空间切分方式，从TIN到栅格、栅格到TIN或矢量多边形到栅格。

3）现有的数据不能完全覆盖所要求的区域范围，需要插值。

如将离散的采样点数据内插为连续的数据表面。

空间插值的理论假设是空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值；而距离越远的点，其特征值相似的可能性越小。

然而，还有另外一种特殊的插值方法——分类，它不考虑不同类别测量值之间的空间联系，只考虑分类意义上的平均值或中值，为同类地物赋属性值。

它主要用于地质、土壤、植被或土地利用的等值区域图或专题地图的处理，在“景观单元”或图斑内部是均匀和同质的，通常被赋给一个均一的属性值，变化发生在边界上。

7．2空间插值的数据源连续表面空间插值的数据源包括：●摄影测量得到的正射航片或卫星影象；●卫星或航天飞机的扫描影象；●野外测量采样数据，采样点随机分布或有规律的线性分布（沿剖面线或沿等高线）；●数字化的多边形图、等值线图；空间插值的数据通常是复杂空间变化有限的采样点的测量数据，这些已知的测量数据称为“硬数据”。

如果采样点数据比较少的情况下，可以根据已知的导致某种空间变化的自然过程或现象的信息机理，辅助进行空间插值，这种已知的信息机理，称为“软信息”。

但通常情况下，由于不清楚这种自然过程机理，往往不得不对该问题的属性在空间的变化作一些假设，例如假设采样点之间的数据变化是平滑变化，并假设服从某种分布概率和统计稳定性关系。

空间插值IDW

空间插值IDW
空间插值
空间插值是用已知点的 数值来估算其它点的数 值的过程
例如：在一个没有数据记录的地点，其降水量可 通过对附近气象站已知降水量记录的插值来估 算出来。
为什么插值为栅格？
在GIS应用中主要用于估算出栅格 中每个象元的值。因此空间插值 是将点数据转换成面数据的一种 方法，目的是使点数据也能用于 空间分析和建模。
空间插值的理论假设是：空间位置上越靠近的点，越可能具有相 似的特征值，而距离越远的点，其特征值相似的可能性越小。空 间插值方法正是依据该假设设计的，分为整体插值方法和部分插值方 法两类。
整体插值：用研究区域所有采样点的数据进行全区域特征拟合， 如边界内插法、趋势面分析等。
部分插值：仅仅用邻近的数据点来估计未知点的值，如最邻近点 法（泰森多边形方法）、移动平均插值方法（距离倒数插值法）、 样条函数插值方法、空间自协方差最佳插值方法（克里金插值）等。
nA1 += nTemp; nValue += nTemp * ValueList[i]; }
nValue = nValue / nA1; return nValue; }
IDW实现-公共函数2
//获取要素参数 protected void getFeaturesParameters(ref double[] nPointsX, ref double[] nPointsY, ref double[] nValues)
nValues[i] = Convert.ToDouble(pFeature.get_Value(this.m_nFieldIndex)); i++; pFeature = pCursor.NextFeature(); } }
IDW实现-公共函数3

空间插值

空间插值

将内插点周围的16个点的数据带入多项式，可计算 出所有的系数。
16个点
样条函数
Kriging插值
Kriging 插值方法在空间相关范围分析的基础上，用相关 范围内的采样点来估计待插点属性值。 （1）数据检验与分析，删去明显偏离实际的采样数据点。 （2）数据预处理。 （3）绘制方差图，了解空间变量的集聚范围与方向。 （4）克里金插值估计。 相对来说，克里金插值则能较好地反映各种地形变化，但 克里金方法的计算量很大，因此在对大面积区域大数据量 内插时，这是一个不能不考虑的因素。
测量怎么拟合？
●测量数据是二维的，所以需要用二维的 拟合方式。
二元二次或高次多项式：
自然表面的拟合要求
●多数自然现象的分布比较复杂，即比一次 趋势面生成的倾斜面更加复杂。因此，拟合 更加复杂的面要求用更高次的趋势面模型。 比如三次趋势面模型。
z b b x b y b x2 b xy b y 2 x, y 0 1 2 3 4 5 b x3 b x 2 y b xy2 b y3 6 7 8 9
h为各点之间距离，n 是由h 分开的成对样本点的数量，z 是点的属性值。 2.在不同距离的半方差值都计算出来后，绘制半方差图，横轴代表距离，纵 轴代表半方差。半方差图中有三个参数nugget（表示距离为零时的半方差）,sill （表示基本达到恒定的半方差值）,range(表示一个值域范围，在该范围内半方 差随距离增加，超过该范围，半方差值趋于恒定)。利用做出的半方差图找出与 之拟合的最好的理论变异函数模型（这是关键所在），可用于拟合的模型包括 高斯模型、线性模型、球状模型、指数模型、圆形模型
面来逼近(或拟合)现象的实际表面——这种数
学表面叫趋势面。
总之，趋势面分析就是用多项式方程来近

实验3空间插值分析实验

实验3空间插值分析实验

卫星遥感数据
通过卫星遥感技术获取地 表覆盖、植被分布、水体 等空间信息数据。
数据预处理
数据清洗
对原始数据进行清洗，去 除异常值、缺失值和重复 值，确保数据的准确性和 可靠性。
数据格式化
将不同来源和格式的数据 进行统一格式化处理，以 便进行后续的空间插值分 析。
数据转换
根据空间插值分析的需要， 将数据转换为相应的空间 坐标系和投影方式。
将本次实验的插值结果与已知的观测数据进行对比，分析其误差 和精度。
对比结果
通过对比发现，本次实验的插值结果与观测数据较为接近，误差 较小，精度较高。
误差分析
对误差进行了来源分析，发现误差主要来源于数据本身的波动和 插值方法的局限性。
误差来源与改进方向
误差来源
误差主要来源于数据本身的波动和插值方法的局限性。具体来说，数据波动可能由于观测设备的误差、观测环境 的干扰等因素造成；而插值方法的局限性则可能由于所选方法的假设条件与实际情况的差异、算法本身的误差等 造成。
在实验过程中，我们采用了多种空间插值方法，包括全局插值和局部插值。通过对比分析，我们发现局 部插值方法在处理非均匀分布的数据时具有更好的预测效果。
实验结果表明，空间插值分析在解决实际问题中具有广泛的应用前景，尤其在地理信息系统、环境监测、 气象预报等领域。
应用前景与展望
随着大数据和人工智能技术的不断发展，空间插 值分析将与这些技术相结合，进一步提高预测的 准确性和效率。例如，利用机器学习算法优化插 值参数，提高预测精度。
利用全局样条曲线对整个数据集进行 拟合，以估计未知点的值。这种方法 在处理大规模数据集时效率较高，但 可能无法捕捉到局部变化。
混合插值方法
局部多项式全局样条插值法

空间插值方法对比整理版

空间插值方法对比整理版

优点
能够处理非线性数据，对局部变化敏 感且具有较好的平滑效果。
缺点
计算复杂度较高，需要选择合适的核 函数和参数。
03
全局插值方法对比
线性插值
01
02
03
定义
线性插值是利用两点之间 的直线关系来估计未知点 的值。
公式
$z(x) = z(x_0) + frac{(x x_0) times (z(x_1) z(x_0))}{x_1 - x_0}$
06
各种方法的优缺点比较
计算复杂度
全局插值方法
计算复杂度较低，适用于大规模数据集，但牺牲了局部拟合 精度。
局部插值方法
计算复杂度较高，适用于小规模数据集，能更好地拟合局部 变化。
预测精度
全局插值方法
预测精度相对较低，适用于对全局趋 势的预测。
局部插值方法
预测精度较高，适用于对局部细节的 预测。
存在问题
尽管现有的空间插值方法取得了一定的成果，但在实际应用中仍存在一些问题。例如，对于复杂地形 和地貌的插值效果不够理想，插值结果的稳定性和可靠性有待提高。此外，现有方法在处理大规模数 据时效率较低，不能满足实时性要求。
未来研究方向与展望
研究方向
为了解决现有问题，未来的研究可以从以下几个方面展开：一是开发更为智能、自适应的插值算法，以提高 插值结果的稳定性和可靠性；二是研究如何将机器学习、深度学习等先进技术应用于空间插值中，以提高插 值的精度和效率；三是探索如何利用高性能计算技术，如并行计算、云计算等，实现大规模数据的快速处理。
适用于各种类型的空间数据，尤其适 用于具有空间结构性和随机性的数据。
特点
考虑了空间数据的结构性和随机性， 能够较好地反映空间数据的变异特征， 插值结果较为准确。

空间插值

空间插值

当观测点的相互位置越近，其数据的相似性越强；当观测点的相互位置越远，其数 当观测点的相互位置越近，其数据的相似性越强；当观测点的相互位置越远， 越近 相似性越强 越远 据的相似性越低 越低。 据的相似性越低。 加权移动平均法:λ 是采样点i 加权移动平均法:λi是采样点i对应的权值
加权平均内插的结果随使用的函数及其参数、采样点的分布、 加权平均内插的结果随使用的函数及其参数、采样点的分布、窗口的大小等的不 结果随使用的函数及其参数 同而变化。 同而变化。通 对于不规则分布的采样点需要不断地改变 不断地改变窗口的大 常使用的采样点数为6 8 常使用的采样点数为6—8点。对于不规则分布的采样点需要不断地改变窗口的大 形状和方向，以获取一定数量的采样点 一定数量的采样点。 小、形状和方向，以获取一定数量的采样点。
一、边界内插
首先假定任何重要的变化都发生在区域的边界上 首先假定任何重要的变化都发生在区域的边界上，边界 假定任何重要的变化都发生在区域的边界 的变化则是均匀 均匀的 同质的 内的变化则是均匀的、同质的。 泰森多边形法。 边界内插的方法之一是泰森多边形法 边界内插的方法之一是泰森多边形法。 泰森多边形法的基本原理是 未知点的最佳值由最邻近的 泰森多边形法的基本原理是，未知点的最佳值由最邻近的 基本原理 最佳值 观测值产生。 观测值产生。
将内插点周围的16个点的数据带入多项式，可计算出所有的系数。 将内插点周围的16个点的数据带入多项式，可计算出所有的系数。 16个点的数据带入多项式 16个点 16个点
第五章 空间数据的处理 四、移动平均法
§5-5 空间插值
在局部范围（或称窗口）内计算n个数据点的平均值. 在局部范围（或称窗口）内计算n个数据点的平均值.
二维平面的移动平均法也可用相同的公式，但位置X 应被坐标矢量 代替。 坐标矢量X 二维平面的移动平均法也可用相同的公式，但位置Xi应被坐标矢量Xi代替。 的移动平均法也可用相同的公式 窗口的大小对内插的结果有决定性的影响。 窗口的大小对内插的结果有决定性的影响。 对内插的结果有决定性的影响 小窗口将增强近距离数据的影响； 小窗口将增强近距离数据的影响； 将增强近距离数据的影响 小近距离数据的影响。 小近距离数据的影响。 大窗口将增强远距离数据的影响， 大窗口将增强远距离数据的影响，减 将增强远距离数据的影响
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假设不存在漂移，普通克里金法重点考虑空间相关的因 素，并用拟合的半变异直接进行插值。
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图15.20 基于指数模型的普通克里 金插值法生成的等雨量线图。
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图15.21 图15.20中的年降水 量曲面的标准误差。
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泛克里金法（Universal Kriging）
泛克里金法假设除了样本点之间的空间相关性外，空间变 量的z值还受到漂移或倾向等影响。
（b）以半径搜索点；（c）用象限搜索点。
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泰森多边形
泰森多边形假设泰森多边形内的任意点与多边形内的已 知点的距离最近。
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图15.6 由已知点和德劳奈三角形（细线表示的）插值生成的泰 森多边形（粗线表示的）。
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密度估算
密度估算用已知点的样本来量测栅格中的像元密度。 密度估算分成简单密度估算和核密度估算两种方法。
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图15.16 通过距离区间分组后的半变异图。
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模型拟合
半变异图通常须用某一数学函数或模型来拟合。拟合的 半变异图可用于估算任意给定距离的半变异。
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图15.17 用数学函数或模型拟合半变异。
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图15.18 拟合半变异图的两种常见模型：球体模型和指数模型。
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块金(nugget)、变程(range)和总基台值（sill）
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图15.7 由简单密度估算法的每公顷范围内看到鹿的次数。
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图15.8 核函数是一个概率密度函数，在图上显示就象格网上的一 个“隆起”（“bump”）。
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图15.9 由核密度估算法 计算的每公顷范围内看
到鹿的次数。字母 X 标
记的像元用做注释栏15.2 中的例子。
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距离倒数权重（IDW）插值
2
空间插值
空间插值是用已知点的数值来估算其他点的数值的过程。 在GIS应用中，空间插值主要用于估算出栅格中每个像元的 值。因此，空间插值是将点数据转换成面数据的一种方法。
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控制点
控制点是已知数值的点，它提供了为空间插值建立插值方 法（例如数学方程）的必要数据。 控制点的数目和分布对空间插值精度的影响极大。
注释栏15.6 用普通克里金法估算的实例
15.4.4 泛克里金法（Universal Kriging）
注释栏15.7 泛克里金法估算的实例
15.4.5 其它克里金法 15.5 空间插值方法的比较 重要概念和术语 复习题 应用：空间插值 习作1：用趋势面模型作插值 习作2：利用核密度估算法 习作3：用 IDW 作插值 习作4：用普通克里金作插值 习作5：用泛克里金作插值 挑战性任务 参考文献
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图15.12 规则样条法生成的等 雨量线图。
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图15.13 张力样条法生成 的等雨量线图。
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克里金法
克里金法是一种用于空间插值的地统计学方法。与前面介绍的其它插 值法相比，克里金法可用估计的预测误差来评估预测的质量。 克里金法假设某种属性的空间变异既不是完全随机性的也不是完全确 定性的。相反，空间变异可能包括三种影响因素：表征区域变量变异的 空间相关因素；表征趋势的“漂移”或结构；还有随机误差。 对几种影响的不同解释，形成用于空间插值的不同克里金法。
块金(nugget)是样对距离为0时的半变异，表示测量及分 析误差或微小变异，或两者。 变程(range)是半变异开始稳定时的样对距离。 超过该变程，半变异趋平于相对恒定值。此时的半变异 称为总基台值（sill）
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图15.19 块金、变程、总基台值和基台值。
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普通克里金法（Ordinary Kriging）
图15.3 0号站点的未知值由其周围具有已知值的5个站点插值。
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图15.4 由三阶趋势面模型生成的等值线 图（图中点符号表示位于爱达荷州内的 已知点）。
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Байду номын сангаас
局部拟合法
局部拟合法用一组已知点的样本来估算未知值，确定用于 估算的已知点个数和已知点选择是很重要的。
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图15.5 搜索样本点的三种方法：（a）找到与估算点最邻近的点；
* 考虑到一些前提假设，趋势面分析可以看作一种特殊的回归分析，因而是一
克里金
种随机方法。
图15.2 精确插值（a）和不精确插值（b）。
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整体拟合法
■ 趋势面分析是一种不精确的插值方法,
它用已知值和
多项式方程一起来近似估算点。 ■ 回归模型将一个因变量与一系列独立变量以线性方 程作相关分析, 然后作为插值用于预测或估计。
距离倒数权重（IDW）插值法是一种精确插值方法，它
假设未知值的点受近距离已知点的影响比远距离已知点的影 响更大。
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图15.10 距离倒数平方 法生成的年平均降水量 曲面。
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图15.11 距离倒数平方法 生成的等雨量线图。
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薄板样条函数（ Thin-Plate Splines）
薄板样条函数生成一个通过控制点的表面，并使所有点连接形成的所 有坡面的斜度变化最小（Franke 1982）。也就是说，薄板样条函数基于生 成最小曲率的面来拟合控制点。
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半变异图
克里金法用半变异测定空间相关要素，这里的要素是指对空间依赖
的要素或称之空间自相关要素。
相对于数据集中各对已知点的距离点绘半变异云图。如果数据集不 存在空间相关，那么近距离已知点之间的半变异很小，相反，较远距
离的已知点之间的半变异较大。
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图15.14 半变异云图。
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区间分组（binning）
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图15.22 基于线性漂移和球 体模型的泛克里金插值法 的等雨量线图。
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图15.23 图15.22中年 降水量曲面的标准差 分布图。
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其它克里金法
除了普通克里金和泛克里金外，其它克里金法包括指示性 克里金法、离析克里金法和块克里金法
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空间插值方法的比较
基于相同数据，不同的插值方法将生成不同的插值结果。 同样，用
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图15.1 爱达荷州及其周边的
175个气象站地图。
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空间插值的类型
1. 空间插值方法可分成全局和局部拟合法。 2. 空间插值方法可分成精确的和不精确的。 3. 空间插值方法可分成确定的和随机的。
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表15.1 空间插值方法的分类
整体拟合法
确定性 随机性
局部拟合法
确定性 随机性
泰森
趋势面* 回归 密度估算 距离倒数权重 薄板样条
半变异云图包含所有的控制点对，使之操作和使用不方便。区 间分组（binning）的过程，是以距离和方向来平均半变异数据。
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图15.15 对图（a）中的1和2 样本按方向进行区间归类的常用方法是径
向扇区（b）。ArcGIS 中的Geostatistical Analyst 则使用如图（c）的格 网像元。
相同的方法，不同的参数值，将得出不同的预测值。
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图15.24 普通克里金和距离 倒数权重法生成的插值面 的差异。
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注释栏15.3 距离倒数权重法估算的实例
15.3.4 薄板样条函数（Thin-plate Splines）
注释栏15.4 径向基（Radial Basis）函数 注释栏15.5 薄板张力样条函数的实例
15.4 克里金法（Kriging） 15.4.1 半变异图 15.4.2 模型 15.4.3 普通克里金法
第15章 空间插值
15.1 空间插值的元素 15.1.1 控制点 15.1.2 空间插值的类型
15.2 整体拟合法
15.2.1 趋势面模型
注释栏15.1 趋势面分析的实例
15.2.2 回归模型
15.3 局部拟合法
15.3.1 泰森多边形 15.3.2 密度估算
注释栏15.2 核密度估算的实例
15.3.3 距离倒数权重插值