空间插值方法

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。

• 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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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。
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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
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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）
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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）

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。

• 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
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。
2、确定性方法和地统计方法 确定性方法
– 确定性插值法是使用数学函数进行插值，以研究 区域内部的相似性（如反距离加权插值法），或 者以平滑度为基础（如径向基函数插值法）由已 知样点来创建预测表面的插值方法。 – 全局多项式插值、反距离权插值、局部多项式插 值
地统计学插值
• 基于自相关性 (测量点的统计关系)，根据 测量数据的统计特征产生曲面；
RSS=
ˆt ) ( yt y
t 1 T 2
=
ˆ x )2 ˆ ( y t t
t 1
T
• 根据最小化的一阶条件，将式分别对x,y求 偏导，并令其为零，即可求得α, β
• 一阶线性平面可模拟具有单一坡度的斜 坡地形表面； • 二次曲面方程可表达山头、洼地区域； • 三次曲面则能描述较为复杂的地形曲面。
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。

数据拟合问题就是根据若干参考点上的已知值求出待定点 上（未知点）的研究值。数据拟合问题通常可分为插值问 题和光顺逼近问题。 插值问题的解要求严格经过已知量测点，而光顺逼近问题 的解虽不要求严格经过已知点，但它要求在某种约束条件 下（比如最上 乘意义下 最小曲面能或最小粗糙度意义 下（比如最上二乘意义下、最小曲面能或最小粗糙度意义 下）达到整体逼近效果。
6/21/2010
空间插值方法
第6讲 空间插值方法及 TIN/TEN构建算法

6.1 问题的提出 6.2 空间数据插值方法概述 6.3 几种空间数据插值方法原理
6.1 空间插值问题的提出

6.2 空间数据插值方法概述

GIS在实际应用过程中，很多情况下，比如采样密度不够、 曲线与曲面光滑处理、空间趋势预测、采样结果的可视化 等，必须对空间数据进行插值和拟合，因此空间数据插值 是GIS数据处理的一项重要任务。其主要目的是根据一组 已知的离散数据，按照某种数学关系推求其他未知点和未 知区域的数据的过程。
Delauny三角化方法自提出后并未引起足够多 的重视，到了20世纪80年代才开始研究这个算 法，目前比较有效的算法有：

分治算法 逐点加入法 生长算法 凸壳法

分治算法

分治算法的基本思想是一个递归思想，把点集划分到足够小， 使其易于生成三角网，然后把子集中的三角网合并生成最终 的三角网。 逐点加入法有两个基本步：1.定位，找到包含新加点的三角 形；2.更新，形成新的三角形。 生长法从第一个DT开始，而后由三角形边逐步形成新的DT。 如果二维上的任意一点对应到三维点，可以计算出提升点的 凸壳，除去朝上的凸壳面，剩下的朝下的面就是原始点的DT （这个关系适合于任意n维）。

关节空间轨迹的插值计算关节空间轨迹的插值计算是机器人学中的一个重要问题，它可以用于机器人的路径规划和轨迹生成。

在机器人的运动控制中，关节空间轨迹插值的目的是通过一系列关节坐标点的插值来实现机器人的平滑运动。

插值计算的基本原理是通过已知的关节坐标点来计算中间位置的关节坐标，从而实现整个轨迹的平滑插值。

下面将介绍几种常用的关节空间轨迹插值方法。

1. 线性插值（Linear Interpolation）线性插值是最简单和最直接的插值方法之一。

假设已知起始坐标点q1和结束坐标点q2，线性插值可以通过以下公式计算中间位置的关节坐标点：q(t) = (1-t)q1 + tq2其中，t为取值范围为[0,1]的系数，表示插值在两个坐标点间的位置。

2. 二次插值（Quadratic Interpolation）二次插值是在线性插值的基础上引入二次多项式的插值方法。

它可以通过以下公式计算中间位置的关节坐标点：q(t) = (1-t)^2q1 + 2t(1-t)q + t^2q2其中，q为参数，通常取0.5。

3. Bezier曲线插值Bezier曲线是一种常用的平滑曲线插值方法，它可以通过控制点来定义一条曲线。

对于三个控制点q1、q2和q3，Bezier曲线可以通过以下公式计算中间位置的关节坐标点：q(t) = (1-t)^2q1 + 2(1-t)tq2 + t^2q3其中，t为参数，取值范围为[0,1]。

4. 样条曲线插值样条曲线是一种通过多个控制点相连而成的平滑曲线。

它可以通过公式计算中间位置的关节坐标点，其中每段曲线由四个控制点定义：q(t) = [t^3, t^2, t, 1] * M * Q其中，M为样条曲线的矩阵，Q为控制点矩阵。

除了上述插值方法，还可以使用其他高阶插值方法如样条插值、B样条插值等来实现关节空间轨迹的插值计算。

这些方法可以根据具体的应用场景和要求选择合适的插值方法。

总结起来，关节空间轨迹的插值计算是机器人运动控制中的一个重要问题，通过使用线性插值、二次插值、Bezier曲线插值和样条曲线插值等方法，可以实现机器人的平滑运动和轨迹生成。

关节空间轨迹的插值计算关节空间轨迹的插值计算是指根据给定的关节空间点集，通过插值算法计算出连续的关节空间轨迹。

这在机器人运动学和路径规划中是一个重要问题。

下面将介绍几种常用的插值方法。

1. 线性插值：线性插值是最简单的插值方法之一。

假设有两个关节空间点A和B，我们可以通过线性插值来计算它们之间的关节空间轨迹。

具体做法是将关节空间轨迹分为若干段，每段之间的关节空间点根据时间进行线性插值。

线性插值的优点是简单易理解，计算速度快。

但是由于插值结果是一条直线，无法满足复杂的路径要求。

2. 二次插值：二次插值是一种更加平滑的插值方法。

它假设关节空间轨迹是一个二次曲线，可以通过三个相邻的关节空间点来确定。

具体做法是根据给定的三个点，使用二次函数来表示路径，然后再根据路径的参数化形式计算出关节角度。

二次插值的优点是插值结果光滑，相比线性插值更适合实际机器人运动。

3. 样条插值：样条插值是一种更加灵活的插值方法。

它假设关节空间轨迹是由多段特定形状的曲线拼接而成。

具体做法是将关节空间轨迹划分为若干小段，每段之间拼接成一条曲线。

在每个小段内，通常使用三次多项式函数来表示。

样条插值的优点是可以通过控制拼接点的位置和曲线形状来满足不同的路径要求。

但是由于样条插值需要计算大量的参数来确定曲线形状，在计算量上较大。

4. 逆运动学插值：逆运动学插值是一种特殊的插值方法，适用于已知起点和终点的运动轨迹，而不是在关节空间定义的轨迹。

逆运动学插值的目的是根据起点和终点在笛卡尔坐标系中的坐标，计算出机器人每个关节的角度，从而使得机器人能够从起点运动到终点。

逆运动学插值的难点在于需要解决逆运动学问题，即通过关节角度计算末端执行器在笛卡尔坐标系中的位置。

综上所述，关节空间轨迹的插值计算可以使用线性插值、二次插值、样条插值和逆运动学插值等方法。

选择哪种方法要根据实际需求来确定。

在实际应用中，通常需要综合考虑插值结果的光滑度、计算复杂度和路径要求等因素。

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

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。

基于GIS的空间插值方法研究概述：GIS（地理信息系统）是一种可以对地理空间数据进行管理、分析和可视化的技术。

在GIS分析过程中，经常需要用到空间插值方法，以推测或预测地理特征在未知地点的值。

空间插值是一种数学方法，通过已知的数据点的值来推测未知点的值。

本文将就基于GIS的空间插值方法进行研究。

一、插值方法概述：二、距离加权插值方法（IDW）：距离加权插值方法是一种简单且常用的确定性插值方法。

它根据未知点与已知点之间的距离远近来确定未知点的值。

距离越近的已知点对未知点的值产生的影响越大，距离越远的已知点对未知点的值产生的影响越小。

该方法计算简单且易于理解，但不能反映空间特征的变化趋势。

三、克里金插值方法：克里金插值方法是一种常用的确定性插值方法，它基于地理数据的空间相关性进行插值。

该方法通过建立一种空间变异模型来描述地理数据的空间相关性，从而预测未知点的值。

克里金插值方法能够较好地反映地理数据的空间变异性，并能反映出相应的空间趋势。

四、样条插值方法：样条插值方法是一种常用的确定性插值方法。

它通过在已知点之间创建平滑曲线来估计未知点的值。

样条插值方法可以基于不同的样条函数进行计算，如自然样条函数、分段样条函数等。

该方法适用于连续变量的插值，并能反映出地理数据的空间变化趋势。

五、总结：基于GIS的空间插值方法可以辅助分析地理数据并预测未知点的值。

不同的空间插值方法适用于不同类型的数据和分析需求。

在选择空间插值方法时，应根据数据的特征、分析目的和实际应用场景综合考虑。

此外，空间插值方法的可靠性和精度还需要进一步的研究和验证。

2.姚晓玲,张志强,陈杰.基于GIS技术的空间插值方法[J].测绘与空间地理信息,2024,36(5):34-37.。

空间插值——插值⽅法的适⽤范围
空间确定性插值，以研究区域内部的相似性或者平滑度为基础，由已知样点来创建表⾯。

1、IDW
相近相似原理，反距离加权。

样点分布要尽可能均匀，且布满整个插值区域。

对于不规则分布的样点，插值时利⽤的样点往往也不均匀的分布在周围不同的⽅向上，这样对每个⽅向上的插值结果的影响不同，准确度也会降低。

2、全局多项式插值
⼀个多项式计算预测值，即⽤⼀个平⾯或曲⾯进⾏全区特征拟合。

⾮精确插值法，不与实际样点完全重合。

要求样点模拟的属性在研究区域表⾯的变化是平缓的。

或者检验长期变化的，全局性趋势的影响（即趋势⾯分析）时使⽤。

⼀般选三次拟合。

3、局部多项式内插
多个多项式，每个多项式处在特定重叠的邻近区域内。

不是精确内插。

当需要建⽴平滑表⾯且确定变量的⼩范围的变异时可以使⽤。

能描述数据集中含有的短程变异。

更多地⽤来解释局部变异。

4、径向基函数
包括平⾯样条函数、张⼒样条函数、规则样条函数、⾼次曲⾯函数、反⾼次曲⾯样条函数五种。

适⽤于表⾯变化平缓的表⾯。

当在较短的⽔平距离内，表⾯发⽣较⼤变化，或者⽆法确定采样点数据的准确性，或者采样数据具有较⼤不确定性时，不适⽤。

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
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

2. 等值线绘制基本原理和十二种空间插值方法介绍2.1 等值线绘制基本原理等值线绘制的基本原理是，根据空间上若干离散点的属性数据（如地面高程数据、水文观测站测得的降水量和蒸发量数据、气象站测得的气压、风力、风向值等），通过内插法生成一系列光滑曲线，即等值线（同一条等值线上任意一点的属性值相等）。

需要指出的是，有的软件又将上述空间数据内插的过程称为格网化，其实二者略有不同。

所谓格网化是指采用一定的格网化方法（即数学模型）对不规则分布的原始数据点进行插值，生成在原始数据分布范围内规则间距的数据点分布[2]。

格网化最终形成的是空间上离散的格网，而不是连续的线。

无论是绘制等值线或是格网化，构建或选用合适的数学模型均是其核心关键[3]。

2.2 S urfer 8.0十二种空间插值方法介绍2.2.1反距离加权插值法（Inverse Distance to a Power）反距离加权插值法，又称谢别德法（Shepard）[4]，其插值原理是将待插值点邻域内已知散乱点属性值进行加权平均，权的大小与待插点的邻域内散乱点之间的距离有关，是距离k次方的倒数（0≤k≤2，k一般取值为2）。

反距离加权插值法综合了泰森多边形的邻近点法和多元回归法等渐变方法的长处，它假设A点的属性值是在局部邻域内中所有数据点的距离加权平均值，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。

当计算一个格网结点时，给予一个特定数据点的权值，该权值与指定方次的结点到观测点的距离倒数成比例，给每个格网结点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[5][6]，并且其必须指定一个大于0的平滑系数，平滑系数通过修匀已被插值的格网来降低某些“凸显”数据展现。

反距离加权插值法是一种精确性插值法，插值生成的表面的最大值和最小值只会出现在已知样本点的位置。

空间插值原理空间插值是一种通过已知点的值来推测未知点的值的方法，常用于地理信息系统、遥感、气象学等领域。

在这些领域中，往往需要利用有限的观测数据来推测整个区域的数据分布情况。

空间插值原理通过分析已知点的分布规律，利用数学和统计方法来估算未知点的值，从而实现对整个区域的数据插值。

空间插值原理的基本思想是通过已知点之间的关系来推测未知点的值。

在实际应用中，常用的空间插值方法包括反距离加权法、克里金插值法、三角网插值法等。

反距离加权法是一种简单而常用的空间插值方法。

该方法假设未知点的值与已知点之间的距离成反比关系，距离越近的已知点对未知点的影响越大。

根据已知点的值和距离的关系，通过对已知点进行加权平均，可以计算出未知点的值。

反距离加权法的优点是简单易懂，计算速度快，但其结果受到离散点分布和参数设置的影响。

克里金插值法是一种基于统计学原理的空间插值方法。

该方法假设未知点的值是由已知点的值通过某种空间相关性函数来插值得到的。

通过对已知点进行拟合，可以得到空间相关性函数的参数，进而计算出未知点的值。

克里金插值法的优点是可以利用已知点之间的空间相关性来提高插值精度，但其计算量较大，对参数设置要求较高。

三角网插值法是一种基于三角网格的空间插值方法。

该方法将已知点之间的连线构成三角形，通过对三角形内部的点进行插值，可以计算出未知点的值。

三角网插值法的优点是可以利用已知点之间的拓扑关系来提高插值精度，但其结果受到三角网格的划分和拓扑结构的影响。

除了上述常用的空间插值方法外，还有一些其他的方法，如最近邻插值法、样条插值法等。

这些方法各有优缺点，适用于不同的数据分布和插值需求。

在实际应用中，空间插值原理可以帮助我们更好地理解和分析地理信息、遥感数据等的空间分布规律。

通过对已知点的插值，可以得到整个区域的数据分布情况，从而为决策和规划提供科学依据。

同时，空间插值原理也可以用于数据的校正和修复，提高数据的准确性和完整性。

空间插值原理是一种通过已知点的值来推测未知点的值的方法。

空间插值分类
1. 整体插值、局部插值和边界内插法； 2. 确定性插值和地统计插值； 3. 精确插值和近似插值。
1、整体插值、局部插值和边界内插法
整体插值
• 整体插值：用研究区所有采样点数据进行全区特征 拟合。
• 整个区域的数据都会影响单个插值点，单个数据点 变量值的增加、减少或者删除，都对整个区域有影 响。
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。 ④ 存储要求：同耗时一样，存储要求不是决定性的。特别是在 计算机的主频日益提高，内存和硬盘越来越大的情况下，二 者都不需特别看重。 ⑤ 可视化、可操作性（插值软件选择）：三维的透视图等。
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
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 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。
• 整体插值方法通常不直接用于空间插值，而是用来检测 总趋势和不同于总趋势的最大偏离部分，即剩余部分， 在去除了宏观趋势后，可用剩余残差来进行局部插值。