Створення растру шляхом інтерполяції за допомогою SpatialAnalyst

Що таке інтерполяція?

Інтерполяція розраховує значення осередків растру на підставі обмеженого числа точок вимірювань. Її можна використовувати для обчислення невідомих значень будь-яких географічних точкових даних: в даному випадку значень рівня шуму.

Точковий набір відомих значень Растр, інтерпольований по точкам.

Чарунки, виділені червоним, вказують точки початкового набору.

Рисунок.2.4.1 - Інтерполяція растру по точкам

На лівому рисунку (рис. 2.4.1) показаний точковий набір відомих даних. На правому графіку - растр, інтерпольований за цими даними. Невідомі значення були розраховані по певній формулі на підставі значень найближчих відомих точок.

Навіщо потрібна інтерполяція растрів?

Зміряти висоту, величину або концентрацію якої-небудь властивості в кожній точці досліджуваної області звичайно важко або дорого. Натомість можна вибрати набір розподілених по якійсь схемі точок вимірів і по них розрахувати значення в решті точок. Початкові точки, що містять значення висоти, величини або концентрації властивості, можуть бути розподілені рівномірно або випадковим чином. Припущення, що дозволяє проводити інтерполяцію, полягає у тому, що просторово розподілені об'єкти просторово зв'язані; іншими словами, близькі об'єкти володіють близькими характеристиками. Це основа інтерполяції.

Часто інтерполяція використовується для створення поверхні рельєфу (рис.2.4.2) по вимірах висоти. Кожен об'єкт шару точок - це місце, де проводилося вимірювання. За допомогою інтерполяції розраховуються значення між точками вимірювань.

Рис. 2.4.2 - Інтерполяція поверхні рельєфу

Докладніше про інтерполяцію

У модуль включені наступні методи інтерполяції: Інтерполяція значень з вагою, обернено пропорційною відстані, Сплайн і Крігінг. Кожний з них спирається на певні припущення про те, як точніше обчислити значення осередків. Для найкращої відповідності розрахункових значень реальним в різних випадках слід використовувати різні способи інтерполяції, залежно від того, яке явище відображають значення і як розподілені точки вимірів. Проте при будь-якому методі інтерполяції якість результату прямо пропорціональна кількості початкових крапок.