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发现,局部存在比较明显的“锯齿现象”,如图:
2、同样是克里金插值方法,本次采用线形普通克里金插值,效果如图:
效果比较理想。
对于各种方法,依次展示如下: 高斯:
指数:
圆:
泛克里金——与一次漂移函数成线性关系:
泛克里金——与二次漂移函数成线性关系:
3、依次尝试各种克里金插值法,对比得出: 克里金方法 半变异模型 球面 线性 普通克里金 高斯 指数 圆 与一次漂移函数成线性关系 与二次漂移函数呈线性关系 插值效果 在数据点分布稀疏地区,锯齿现象和撕裂现象明显 结合了球面方法和指数方法的优点,插值效果比较理想 数据范围被剧烈拉伸,不能很好地反映降水量分布 斑块状撕裂现象基本避免了,但是锯齿现象仍旧明显 插值效果和线性类似,比较理想 中部插值效果比较理想,但边缘地带出现严重的数据误差 数据拉伸剧烈;区分度小 泛克里金
C、采用薄板样条函数法对降水量数据进行插值:
薄板样条函数法使用样条函数来对空间点进行插值,它有两个基本条件: a.表面必须完全通过控制点(样本点)
b.使所有点的坡度变化最小,换句话说,表面的二阶曲率是最小的。
该方法适用于高程面、水位面、气候数据(如平均降水量)的插值。有一个缺点是,在数据贫乏的地区坡度较大,经常涉及如同过伸的情况。
样条函数插值分为两种,规则样条函数和张力样条函数。下面分别进行操作: 1、双击ArcToolbox里面的“样条函数法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,样条函数类型选择:REGULARIZED(规则样条函数),输出像元大小选择1000。点击确定,效果如下图:
观察发现,规则样条函数也是对数据进行了一定程度的拉伸,但是拉伸幅度不大,拉伸后的像元值介于99—1108之间(相比之下,普通克里金的高斯方法和泛克里金的与二次漂移函数呈线性关系方法拉伸幅度分别达到了-597—4903、-5347—4292),可以说是拉伸范围适宜;在山东省内部区域插值分布比上述所有方法都要更加均匀一些;虽然在边缘地带出现一定的数据突兀(如下图,色调偏白的区域年平均降雨量只有200mm以下),但总体效果基本上能令人满意。
2、双击ArcToolbox里面的“样条函数法”,输入点要素选择“prec”,Z值字段选择“prec”,样条函数类型选择:TENSION(张力样条函数),输出像元大小选择1000。点击确定,
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