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反距离加权法

来源:用户分享 时间:2025/5/24 22:12:19 本文由loading 分享 下载这篇文档手机版
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反距离加权插值 来源:互联网

反距离权(IDW Inverse Distance Weighted)插值法是基于相近相似的原理:即两个物体离得近,它们的性质就越相似,反之,离得越远则相似性越小。它以插值点与样本点 间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本点赋予的权重越大。

反距离加权插值法的一般公式如下:

其中,

处的预测值;

N 为预测计算过程中要使用的预测点周围样点的数量; 该值随着样点与预测点之间距离的增加而减少; 为:

是在

为预测计算过程中使用的各样点的权重, 处获得的测量值。 确定权重的计算公式

其中,P 为指数值;

是预测点

与各已知样点

之间的距离。

样点在预测点值的计算过程中所占权重的大小受参数p 的影响;也就是说,随着采样点与预测值之间距离的增加,标准样点对预测点影响的权重按指数规律减少。在预测过程中,各样点值对预测点值作用的权重大小是成比例的,这些权重值的总和为1。

在ArcGIS9.0 中利用反距离加权工具进行空间插值的基本步骤为: 1. 在ArcMap中加载地统计数据点图层。

2. 单击Geostatistical Analyst模块的下拉箭头点击Geostatistical Wizard命令, 弹出图1所示界面;

图1 输入数据和方法选择对话框

参数说明: (1) Dataset1

1)Input:选择进行内插的实验数据。

2) Attribute: 选择进行内插的实验数据的属性。 (2)Validation

1) Input:选择进行内插的检验数据。

2) Attribute: 选择进行内插的检验数据的属性。 (3) Method:选择数据的内插方法。

为了保证内插的精度,在此选择检验数据。为了能够将表面精确地描绘出来,需保证 训练数据集中有足够的样本。若训练数据集中数据太少或含有异常值,会造成模型参数错 误及输出结果变形。

3. 选择Inverse Distance Weighting ,然后单击Next, 弹出图2所示界面参数设置: (1) Power:即公式中的p参数值。 (2) Symbol:设置上图中点符号的大小。 (3) Preview type

1) Neighbors:预览预测点的效果图。

2) Surface: 预览反距离内插表面生成的效果图。 (4) Method

1) Neighbors to:在搜索半径内使用预测点最大的个数。 2) Include at least:在搜索半径内使用预测点最小的个数。 3) Shape:区域扇区形状的选择。

图2 反距离权内插参数设置对话框

4.单击Next, 弹出内插实验数据样点值预测图3所示界面;

上图X轴代表样点的真实值,Y轴代表内插出来的样点值,虚线代表理论上的点值的拟和曲线,实线代表内插出点值的拟合曲线。实线的趋势越与虚线吻合,说明内插的效果越好。

图3 反距离权内插正交验证对话框

5. 单击Next, 弹出检验数据样点预测值误差图4所示界面,各参数含义同上:

图4 反距离权内插验证对话框

6. 单击Finish, 弹出反距离内插图5所示界面。

图5 反距离权内插结果图

利用该方法进行插值时,样点分布应尽可能均匀,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的不同方向上,这样,每个方向对插值结果的影响是不同的,插值结果的准确度也会降低。

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