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1.空間插值相關(guān)概念2.空間插值數(shù)據(jù)源和采樣方法3.空間插值方法4.空間插值應(yīng)用實(shí)例第九章地理信息系統(tǒng)空間插值11/741.空間插值(SpatialInterpolation)相關(guān)概念伴隨GIS和計(jì)算機(jī)技術(shù)不停發(fā)展及人們?cè)谘芯抗ぷ髦袑?duì)空間高質(zhì)量數(shù)據(jù)要求,空間數(shù)據(jù)插值應(yīng)用越來(lái)越廣,受到人們高度重視??臻g插值由點(diǎn)狀樣本產(chǎn)生柵格型數(shù)據(jù)方法??臻g插值既是數(shù)據(jù)維護(hù)方法,也是空間分析方法。22/74空間數(shù)據(jù)插值對(duì)一組已知空間數(shù)據(jù)(離散點(diǎn)或分區(qū)數(shù)據(jù)),從這些數(shù)據(jù)中找到一個(gè)函數(shù)關(guān)系式,使該關(guān)系式能最好地迫近已知空間數(shù)據(jù),并能依據(jù)該函數(shù)關(guān)系式推求出區(qū)域范圍內(nèi)其它任意點(diǎn)或任意分區(qū)值。33/74空間插值建立理論假設(shè)空間位置上越靠近點(diǎn),越有可能含有相同特征值;距離越遠(yuǎn)點(diǎn),其特征值相同可能性越小。我們利用空間插值進(jìn)行分析時(shí),分析對(duì)象必須含有上述特征。
44/74空間插值方法應(yīng)用現(xiàn)有離散曲面分辨率、象元大小與所要求不符,需要重新插值。如將一個(gè)掃描影像(航空像片、遙感影像)從一個(gè)分辨率轉(zhuǎn)換到另一個(gè)分辨率影像。55/74現(xiàn)有連續(xù)曲面數(shù)據(jù)模型與所需數(shù)據(jù)模型不符,需要重新插值。如將一個(gè)連續(xù)曲面從一個(gè)空間切分方式變?yōu)榱硪粋€(gè)空間切分方式,從TIN到GRID柵格、GRID柵格到TIN或矢量多邊形到柵格。現(xiàn)有數(shù)據(jù)不能完全覆蓋所要求區(qū)域范圍,需要插值。如將離散采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)內(nèi)插為連續(xù)數(shù)據(jù)表面。66/74空間插值方法主要目標(biāo)(1)對(duì)不足或缺失數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)。觀察臺(tái)站分布密度及分布位置等原因,不可能任何空間地點(diǎn)數(shù)據(jù)都能實(shí)測(cè)得到;使用空間插值,以了解區(qū)域內(nèi)觀察變量完整空間分布。77/7488/74空間插值方法主要目標(biāo)(2)數(shù)據(jù)網(wǎng)格化。規(guī)則格網(wǎng)能更加好地反應(yīng)連續(xù)分布空間現(xiàn)象,并對(duì)他們改變作出模擬。對(duì)已知觀察臺(tái)站觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行空間內(nèi)插,可得到格網(wǎng)化數(shù)據(jù)。99/74空間插值方法主要目標(biāo)(3)內(nèi)插等值線。以等值線形式直觀地顯示數(shù)據(jù)空間分布;(4)對(duì)不一樣分區(qū)未知數(shù)據(jù)推求。1010/74空間插值主要過(guò)程(1)空間插值數(shù)據(jù)源獲??;(2)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出源數(shù)據(jù)分布特征、統(tǒng)計(jì)特征,以利于選擇最恰當(dāng)插值方法;(3)插值方法選擇并進(jìn)行插值計(jì)算;(4)對(duì)插值結(jié)果評(píng)價(jià);(5)利用各種插值方法進(jìn)行計(jì)算,對(duì)各種方法插值結(jié)果進(jìn)行比較、分析并選擇最正確插值方法。1111/74空間插值方法分類空間插值方法依據(jù)不一樣標(biāo)準(zhǔn),有各種分類方法。黃杏元等依據(jù)已知點(diǎn)和已知分區(qū)數(shù)據(jù)不一樣,將空間數(shù)據(jù)插值分為點(diǎn)內(nèi)插和區(qū)域內(nèi)插;鄔倫等則分為空間內(nèi)插和外推兩種:空間內(nèi)插法:經(jīng)過(guò)已知點(diǎn)數(shù)據(jù)推求同一區(qū)域其它未知點(diǎn)數(shù)據(jù);空間外推法:經(jīng)過(guò)已知區(qū)域數(shù)據(jù),推求其它區(qū)域數(shù)據(jù)。1212/742.空間插值數(shù)據(jù)源和采樣方法(1)空間插值數(shù)據(jù)源攝影測(cè)量得到正射航片或衛(wèi)星影像;衛(wèi)星或航天飛機(jī)掃描影像;野外測(cè)量采樣數(shù)據(jù);數(shù)字化多邊形圖、等值線圖。1313/74空間插值中硬數(shù)據(jù)與軟信息概念硬數(shù)據(jù)空間改變中有限采樣點(diǎn)已知測(cè)量數(shù)據(jù);軟信息在采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)比較少情況下,依據(jù)已知造成某種空間改變自然過(guò)程或現(xiàn)象信息機(jī)理,輔助進(jìn)行空間插值,這種已知信息機(jī)理即為“軟信息”。1414/74(2)空間插值數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)采樣方式①規(guī)則采樣最理想情況,但當(dāng)區(qū)域景觀大量存在有規(guī)律空間分布模式時(shí),采取此采樣方式則會(huì)得出片面結(jié)果。
1515/74②隨機(jī)采樣該方式下各采樣點(diǎn)分布位置各不相關(guān),會(huì)造成采樣點(diǎn)分布不均,一些點(diǎn)數(shù)據(jù)密集,一些點(diǎn)數(shù)據(jù)缺乏。
1616/74③斷面采樣該方式主要用于河流、山坡剖面測(cè)量。
1717/74④成層隨機(jī)采樣規(guī)則采樣與隨機(jī)采樣結(jié)合。將區(qū)域進(jìn)行分層,然后在各層中以隨機(jī)方式進(jìn)行采點(diǎn)。1818/74⑤聚集采樣用于分析不一樣尺度空間改變。主要依據(jù)研究地物分布特征進(jìn)行比較集中采樣方式。1919/74⑥等值線采樣數(shù)字化等高線圖插值數(shù)字高程模型最慣用方法。2020/743.空間插值方法(1)整體內(nèi)插(2)局部分塊內(nèi)插(3)逐點(diǎn)內(nèi)插2121/74(1)整體內(nèi)插整體內(nèi)插:在整個(gè)區(qū)域用一個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)表示地形曲面。2222/74整體內(nèi)插函數(shù)通常為高次多項(xiàng)式,要求地形采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)大于或等于多項(xiàng)式系數(shù)數(shù)目。采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)與多項(xiàng)式系數(shù)相等時(shí),得一個(gè)唯一解,多項(xiàng)式經(jīng)過(guò)全部采樣點(diǎn),屬純二維插值;采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)多于多項(xiàng)式系數(shù)時(shí),沒(méi)有唯一解,普通采取最小二乘法求解(多項(xiàng)式曲面與地形采樣點(diǎn)之間差值平方和最?。?,屬曲面擬合插值或趨勢(shì)面插值。
2323/74整體內(nèi)插缺點(diǎn)整體內(nèi)插函數(shù)保凸性較差;不輕易得到穩(wěn)定數(shù)值解;多項(xiàng)式系數(shù)物理意義不顯著;解算速度慢且對(duì)計(jì)算機(jī)容量要求較高;不能提供內(nèi)插區(qū)域局部地形特征。2424/74整體內(nèi)插優(yōu)勢(shì)整個(gè)區(qū)域函數(shù)唯一性;能得到全局光滑連續(xù)空間曲面;能充分反應(yīng)宏觀地形特征。2525/74①趨勢(shì)面插值
某種地理屬性在空間連續(xù)改變用一個(gè)平滑數(shù)學(xué)平面加以描述?;舅季w:先用已知采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合出一個(gè)平滑數(shù)學(xué)平面方程,再依據(jù)該方程計(jì)算無(wú)測(cè)量值點(diǎn)上數(shù)據(jù)。2626/74趨勢(shì)面分析依據(jù)采樣點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)與地理坐標(biāo)關(guān)系進(jìn)行多元回歸分析得到平滑數(shù)學(xué)平面方程方法。趨勢(shì)面分析理論假設(shè)地理坐標(biāo)(x,y)是獨(dú)立變量,屬性值Z也是獨(dú)立變量且正態(tài)分布,一樣回歸誤差也是與位置無(wú)關(guān)獨(dú)立變量。2727/74基于三階多項(xiàng)式方程輸出趨勢(shì)面分析網(wǎng)格ArcViewGIS2828/74ArcGIS趨勢(shì)面插值2929/743030/74②變換函數(shù)插值
依據(jù)一個(gè)或多個(gè)空間參量經(jīng)驗(yàn)方程進(jìn)行整體空間插值。3131/74變換函數(shù)插值研究實(shí)例沖積平原土壤重金屬污染與幾個(gè)主要因子相關(guān),其中距污染源(河流)距離和高程兩個(gè)因子最主要。普通情況,攜帶重金屬粗粒泥沙沉積在河灘上,攜帶重金屬細(xì)粒泥沙沉淀在低洼、在洪水期輕易被淹沒(méi)地方。3232/74距河流距離和高程是易得到空間變量,可用各種重金屬含量與它們經(jīng)驗(yàn)方程進(jìn)行空間插值,以改進(jìn)對(duì)重金屬污染預(yù)測(cè)。本例回歸方程形式以下:式中z(x)為某種重金屬含量(ppm),b0…bn是回歸系數(shù),p1…pn是獨(dú)立空間變量,本例p1是距河流距離因子,p2是高程因子。3333/74(2)局部分塊內(nèi)插空間分塊內(nèi)插將地形區(qū)域按一定方法進(jìn)行分塊,對(duì)每一塊依據(jù)地形曲面特征單獨(dú)進(jìn)行曲面擬合和高程內(nèi)插。3434/74線性內(nèi)插利用最為靠近待定點(diǎn)3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行插值計(jì)算。多項(xiàng)式函數(shù)為z=a0+a1x+a2y,只要將內(nèi)插點(diǎn)周圍3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)值代入多項(xiàng)式,即可得到系數(shù)。3535/74雙線性內(nèi)插利用最為靠近待定點(diǎn)4個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行插值計(jì)算。雙線性內(nèi)插多項(xiàng)式函數(shù)為z=a0+a1x+a2y+a3xy,只要將內(nèi)插點(diǎn)周圍4個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)值代入多項(xiàng)式,即可得到系數(shù)。3636/74雙線性內(nèi)插優(yōu)點(diǎn)數(shù)據(jù)重采樣后結(jié)果較為平滑,沒(méi)有階躍效應(yīng);含有較高精度。雙線性內(nèi)插缺點(diǎn)網(wǎng)格被平均化,含有低頻濾波效果;邊緣被平滑,有些極值丟失。3737/74樣條函數(shù)樣條函數(shù)是數(shù)學(xué)上與靈活曲線規(guī)對(duì)等一個(gè)數(shù)學(xué)等式,是一個(gè)分段函數(shù),進(jìn)行一次擬合只有少數(shù)點(diǎn)擬合,同時(shí)確保曲線段連接處連續(xù),使表面總體曲率最小。3838/74樣條函數(shù)缺點(diǎn)樣條內(nèi)插誤差不能直接估算;樣條塊定義困難怎樣在三維空間中將這些“塊”拼成復(fù)雜曲面,又不引入原始曲面中所沒(méi)有異?,F(xiàn)象。該法不適合于在短距離內(nèi)有較大改變表面。該法適合用于地下水位、高程、大氣污染。3939/74ArcGISSpline插值應(yīng)用規(guī)則樣條4040/744141/74張力樣條4242/744343/74克立金(Kriging)插值法
克立金法由南非地質(zhì)學(xué)家克立金(D.G.Krige)于1951年提出,1962年法國(guó)學(xué)者馬特隆(G.Matheron)引入?yún)^(qū)域化變量概念,深入推廣和完善了克立金法。該法最初用于礦山勘探,并被廣泛地應(yīng)用于地下水模擬、土壤制圖等領(lǐng)域,成為GIS軟件地理統(tǒng)計(jì)插值主要組成部分。4444/74該法認(rèn)為任何在空間連續(xù)性改變屬性非常不規(guī)則,不能用簡(jiǎn)單平滑數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行模擬,可用隨機(jī)表面給予較恰當(dāng)描述??肆⒔鸩逯捣椒ㄖ赜跈?quán)重系數(shù)確實(shí)定,從而使內(nèi)插函數(shù)處于最正確狀態(tài),即對(duì)給定點(diǎn)上變量值提供最好線性無(wú)偏預(yù)計(jì)。4545/74ArcGIS克立金空間插值應(yīng)用4646/744747/74(3)逐點(diǎn)內(nèi)插逐點(diǎn)內(nèi)插以內(nèi)插點(diǎn)為中心,確定一個(gè)鄰域范圍,用落在鄰域范圍內(nèi)采樣點(diǎn)計(jì)算內(nèi)插點(diǎn)高程值。4848/74逐點(diǎn)內(nèi)插本質(zhì)上是局部?jī)?nèi)插,但與局部分塊內(nèi)插有所不一樣局部?jī)?nèi)插中分塊范圍一經(jīng)確定,在整個(gè)內(nèi)插過(guò)程中其大小、形狀和位置不變,凡是落在該塊中內(nèi)插點(diǎn),都用該塊中內(nèi)插函數(shù)進(jìn)行計(jì)算;逐點(diǎn)內(nèi)插法鄰域范圍大小、形狀、位置乃至采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)隨內(nèi)插點(diǎn)位置而變動(dòng),一套數(shù)據(jù)只用來(lái)進(jìn)行一個(gè)內(nèi)插點(diǎn)計(jì)算。4949/74逐點(diǎn)內(nèi)插法四個(gè)基本步驟定義內(nèi)插點(diǎn)鄰域或搜索范圍;確定落在鄰域內(nèi)采樣數(shù)據(jù)點(diǎn);選擇內(nèi)插數(shù)學(xué)函數(shù);計(jì)算內(nèi)插點(diǎn)數(shù)值(高程)。5050/74使用逐點(diǎn)內(nèi)插方法需注意幾個(gè)方面插值函數(shù);鄰域大小、形狀和方向;鄰域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù);采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)分布方式(規(guī)則與不規(guī)則);采樣點(diǎn)權(quán)重(反距離權(quán)重);附加信息考查(增加各種地形附加信息)。5151/74反距離加權(quán)法(InverseDistanceWeighted,IDW)以插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)之間距離為權(quán)重,插值點(diǎn)越近樣本點(diǎn)賦予權(quán)重越大,其權(quán)重貢獻(xiàn)與距離成反比,可表示為:式中Z是插值點(diǎn)預(yù)計(jì)值,Zi為實(shí)測(cè)樣本值,n為參加計(jì)算實(shí)測(cè)樣本數(shù),Di為插值點(diǎn)與第i個(gè)站點(diǎn)距離,p為距離冪,它顯著影響內(nèi)插結(jié)果。5252/745353/74實(shí)例:0站點(diǎn)與1,2,3,4和5站點(diǎn)距離及五個(gè)點(diǎn)Z值已知,將已知值和距離代入上式,其中冪P取2,則有:5454/74ArcViewGIS插值應(yīng)用5555/745656/745757/745858/74ArcGISIDW插值應(yīng)用5959/746060/746161/74移動(dòng)擬正當(dāng)取待定點(diǎn)作為平面坐標(biāo)原點(diǎn),以待定點(diǎn)為圓心或中心作一個(gè)圓或矩形窗口,對(duì)每一個(gè)待定點(diǎn)取用一個(gè)多項(xiàng)式曲面擬合該點(diǎn)附近地表面,也可在局部范圍內(nèi)計(jì)算多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)平均值。其中窗口大小對(duì)內(nèi)插結(jié)果有決定性影響,小窗口將增強(qiáng)近距離數(shù)據(jù)影響,大窗口將增強(qiáng)遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)影響,減小近距離數(shù)據(jù)影響。6262/74慣用權(quán)重形式有:其中di為待定點(diǎn)到數(shù)據(jù)點(diǎn)i間水平距離,R為定義函數(shù)待定參數(shù)時(shí)所求圓半徑。6363/744.空間插值應(yīng)用實(shí)例
基于GIS滑坡災(zāi)害信息不確定性分析
以重慶市萬(wàn)州城區(qū)吳家灣滑坡為研究對(duì)象,在GIS支持下,揭示滑動(dòng)面埋深信息在空間插值中不確定性。6464/74數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與研究方法分析滑動(dòng)面埋深數(shù)據(jù)和相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自滑坡區(qū)域35個(gè)鉆孔地勘資料。吳家灣滑坡鉆孔分布圖6565/74插值方法比較分析采取反距離權(quán)重法(IDW)克里金法(KRIGING)樣條函數(shù)法(SPLIN)趨勢(shì)面法(TRND)。6666/74插值檢驗(yàn)方法采取交叉驗(yàn)證法來(lái)驗(yàn)證插值效果。首先假定部分鉆孔實(shí)測(cè)點(diǎn)滑坡面埋深值未知,使用周圍鉆孔實(shí)測(cè)點(diǎn)值來(lái)估算;然后計(jì)算全部鉆孔實(shí)測(cè)值與估算值誤差,以此來(lái)評(píng)判估值方法優(yōu)劣。6767/74插值方法比較分析各種插值方法插值結(jié)果精度不一樣,其中克里金法和樣條函數(shù)法精度相對(duì)較高。6868/74鉆孔數(shù)量改變分析插值鉆孔點(diǎn)數(shù)量不一樣,插值結(jié)果精度不一樣;插值鉆孔點(diǎn)數(shù)量越多,插值結(jié)果越靠近實(shí)測(cè)值,11個(gè)檢驗(yàn)鉆孔點(diǎn)平均絕對(duì)誤差越小。6969/74像元尺度改變分析
在普通分辨率水平下(1-9m),像元大小對(duì)插值結(jié)果精度有一定影響,但影響程度
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