1, IDW
IDW 는 보간 점과 샘플링 점 사이의 거리를 가중치로 평균화하는 일반적이고 간단한 공간 보간 방법입니다. 샘플링 점이 가까울수록 가중치가 커집니다. 일련의 불연속 점이 평면에 분포되어 있고 좌표와 값이 Yi, Zi (i = 1, 2, ..., n) 로 알려져 있다고 가정합니다. 거리 가중치로 z 점 값을 구합니다.
IDW 는 인접한 영역에서 각 단면 검토 점의 값을 평균화하여 보간 셀을 얻습니다. 이 방법을 사용하려면 분석에서 로컬 표면의 변경 사항을 반영할 수 있을 만큼 밀도가 높은 불연속 점이 균일하게 분산되어야 합니다.
2. 크리킨 보간
크리킨법은 공분산 함수에 따라 임의 프로세스/임의 필드를 공간 모델링 및 예측 (보간) 하는 회귀 알고리즘입니다.
크리그 방법은 최적의 선형 편향 예측을 줄 수 있습니다 (? BLUP), 따라서 지질통계학에서는 공간 최적 편향 추정량이라고도 합니다.
크리킨법에 대한 연구는 1960 년대로 거슬러 올라갈 수 있는데, 그것의 알고리즘 프로토타입은 일반 크리킨법, OK 라고 불린다. 일반적인 개선 알고리즘으로는 범크리킨법 (영국), 협동크리킨법 (CK) 및 크리킨법 추출 (DK) 이 있습니다. 크리킨법은 다른 모형과 결합하여 혼합 알고리즘을 형성할 수 있다.
3. 자연 근접법
원리는 보로노이 다각형, 즉 타이슨 다각형을 만드는 것이다. 먼저 모든 공간 점을 Voronoi 다각형으로 구성한 다음 해석할 점도 하나의 Voronoi 다각형으로 구성합니다. 이렇게 하면 원형 다각형과 많은 교차가 있어 각 블록의 영역에 비례하여 가중치를 설정하면 해결할 점의 값을 얻을 수 있습니다. 개인적으로 이런 공간 보간법을 느끼는 방법은 실제적인 의미가 없어 지지할 수 있다.
4. 스플라인 함수의 스플라인 보간
수학적 수치 해석에서 스플라인은 다항식 세그먼트에 의해 정의된 특수 함수입니다. Spline, 영어는 Spline 으로, 변형 가능한 스플라인 도구에서 유래한 것으로, 조선 및 엔지니어링 도면에서 매끄러운 모양을 그리는 도구입니다. 중국 본토에서는 초기에' 치아 기능' 이라고 불렸다. 나중에 엔지니어링 용어에서 "로프트" 라는 단어의 이름을 따서 명명되었습니다.
보간 문제에서 스플라인 보간은 일반적으로 다항식 보간보다 우수합니다. 하위 스플라인 보간을 사용하면 상위 다항식 보간과 유사한 효과를 낼 수 있으며, 롱그 현상이라는 수치 불안정성을 방지할 수 있습니다. 저차 스플라인 보간은 또한 "볼록 유지" 의 중요한 특성을 가지고 있습니다
5, 지형 회전 그리드
이 방법은 다양한 벡터 데이터, 특히 등고선 데이터에 적합합니다.
6, 추세
X 시리즈와 y 시리즈의 알려진 값에 따라 선형 회귀 선형 방정식을 구성한 다음 구성된 선형 방정식을 기준으로 x 시리즈에 해당하는 y 시리즈를 계산합니다. 추세 함수와 예측 함수의 계산 결과는 동일하지만 계산 과정은 완전히 다릅니다.