内容发布更新时间 : 2024/5/20 1:35:11星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

常见插值方法及其介绍

Inverse Distance to a Power（反距离加权

插值法）”、

“Kriging（克里金插值法）”、

“Minimum Curvature（最小曲率)”、

“Modified Shepard's Method（改进谢别德法）”、

“Natural Neighbor（自然邻点插值法）”、

“Nearest Neighbor（最近邻点插值法）”、

“Polynomial Regression（多元回归法）”、

“Radial Basis Function（径向基函数法）”、

“Triangulation with Linear Interpolation（线性插值三角网法）”、

“Moving Average（移动平均法）”、

“Local Polynomial（局部多项式法）”

1、距离倒数乘方法

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

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

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

多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类

型。多元回归实际上不是插值器，因为它并不试图预测未知的 Z 值。它实际上是一个趋势面分析作

图程序。

使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY的最高方次设置，曲面定义是选择采用的数据的多

项式类型，这些类型分别是简单平面、双线性鞍、二次曲面、三次曲面和用户定义的多项式。参数设

置是指定多项式方程中 X 和 Y组元的最高方次 。

5、径向基本函数法

径向基本函数法是多个数据插值方法的组合。根据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力，其中

的复二次函数被许多人认为是最好的方法。所有径向基本函数法都是准确的插值器，它们都要为尊重

你的数据而努力。为了试图生成一个更圆滑的曲面，对所有这些方法你都可以引入一个圆滑系数。你

可以指定的函数类似于克里金中的变化图。当对一个格网结点插值时，这些个函数给数据点规定了一

套最佳权重。

6、谢别德法

谢别德法使用距离倒数加权的最小二乘方的方法。因此，它与距离倒数乘方插值器相似，但它利

用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的\牛眼\外观。谢别德法可以是一个准确或圆滑插值

器。

在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆

滑插值器那样工作。当你增加圆滑参数的值时，圆滑的效果越好。

7、三角网/线形插值法