顾及多因素影响的自适应反距离加权插值方法

空间插值算法旨在利用离散的观测点测量数据估算同一区域中未采样点的估计值,进而生成连续的空间表面模型。为了获得高精度的缺失数据估计值和高分辨率空间表面模型,提出了一种顾及多因素影响的自适应反距离加权插值算法(adaptive cluster gradient inverse-distance weighting,ACGIDW)。该算法以气象数据为例,顾及复杂地形因素、经纬度和高程对空间插值的影响,并根据采样点的空间分布模式对反距离加权算法中的距离衰减参数α进行自适应调整,提高了空间插值算法的精度和自适应性。采用两组实际气温和降水数据,运用交叉验证模型,对ACGIDW方法、其他反距离加权方法、普通克立金方法进行实验对比分析,验证了ACGIDW方法的优越性和可行性。     

基于反距离加权和克里格插值的S-A多重分形滤波对比研究

本文以铜陵矿集区土壤Cu元素含量数据为例,对比研究反距离加权插值法和克里格插值法对S-A多重分形滤波的影响。与单纯的反距离加权插值和克里格插值结果相比,无论是基于反距离加权插值还是克里格插值,多重分形滤波(S-A)方法分解得到的铜陵矿集区Cu元素异常场对已知Cu矿田的指示均更加准确。基于克里格插值结果的异常场相比于基于反距离加权插值结果的异常场,具有更好的异常识别效果,与铜陵矿集区已知Cu矿床分布的空间相关性更加显著,具有矿田尺度的成矿预测价值。     

气象要素空间插值方法优化研究

运用反距离加权插值法(IDW)和梯度反距离加权插值法(GIDW)对全国183个气象站的2001年、2002年平均气温进行了内插,并在此基础上进行了幂指数优化和邻近点选择优化。交叉验证结果表明,对于IDW方法,幂指数为3、邻近点选择采用三角网法的插值结果最优;对于GIDW方法,幂指数为2、邻近点选择采用固定数目法的插值结果最优。在幂指数和邻近点选择优化的基础上,比较了IDW方法与GIDW方法的插值结果,考虑经纬度和海拔高程的GIDW方法明显优于IDW方法。在此基础上,提出了基于K-means聚类的空间插值优化方法,实践证明聚类后再插值比直接插值效果更佳,聚类为插值前的数据预处理提供了一种新的思路。     

基于MODIS雪盖数据的北疆雪深多元非线性回归克里金插值

为了提高北疆地区雪深时空分布监测的准确性,以该区域48个气象站点2006年12月—2007年1月的月平均雪深观测数据为基础,通过分析月均雪深空间自相关性及其与经纬度、高程的相关性,结合MODIS雪盖数据构建了多元非线性回归克里金插值方法,插值获得了北疆地区较高精度的雪深空间分布数据。将插值雪深数据与普通克里金插值法、考虑高程为辅助变量的协同克里金插值法的预测结果进行比较,结果表明:1相对普通克里金和协同克里金方法,多元非线性回归克里金法的12月份雪深预测精度分别提高了15.14%和9.54%,1月份的提高了4.8%和6.7%;2由于充分利用了经纬度和地形信息,多元非线性回归克里金法的雪深预测结果可提供更多细节信息;3预测结果客观地表达了雪深随经纬度和地形变化的趋势,反映了积雪深度的空间变异性;4基于不显著相关的协变量高程的协同克里金插值法预测的雪深数据精度劣于普通克里金插值法的预测结果。     

基于GRACE数据的陆地水储量空间插值方法研究——以科尔沁沙地为例

在地统计学函数模型和地理信息系统技术的支持下,本文利用多种插值方法对GRACE重力卫星解算出的水储量数据进行空间插值方法精度研究,并探讨了科尔沁沙地的水储量空间分布特征。结果表明:1)总体上看,地统计学插值方法优于确定性插值法的反距离权重插值、径向基插值、全局多项式插值和局部多项式插值;2)在地统计学方法中,仅引入高程数据插值,精度并没有提高,综合考虑高程和降水量的协同克里格插值方法的误差最小,插值精度最好。利用协同克里格插值法插值得到科尔沁沙地的水储量空间分布图,由图可知,科尔沁沙地的水储量呈现由南向北增加的空间分布特征。     

基于Arcgis的四川省气温空间插值分析

气温是农作物种植规划、人们生活出行的重要影响因素。本文基于Arcgis9．3提供的地统计模块中反距离加权插值法和径向基函数插值法分别对四川省129个气象站实测气温数据进行插值,其中110个站点数据用于空间插值,19个站点数据用于插值结果精度的分析比较,研究结果表明径向基函数在对气温空间插值方面具有较高的精度。     

距离加权模型在高程异常计算中的精度对比分析

为使GNSS高快速转化为正常高,需要进行高程异常拟合以获取二者之间的转化差值,通常通过构建数学模型拟合某个区域内的似大地水准面计算高程异常,但数学模型不能顾及拟合点与检核点之间的相对位置关系。为解决上述问题,采用相比数学模型具备更高拟合精度的距离加权模型,对2种距离加权模型在同一案例中的高程异常拟合对比。结果表明,二次曲面模型平均绝对误差为0.037 1 m,移动曲面模型为0.011 5 m, Shepard插值为0.010 6 m,基于二次曲面的移动曲面模型相比二次曲面模型有较大的精度提高,Shepard插值法相对移动曲面模型拟合精度有一定提高。距离加权模型在高程异常拟合中精度高于数学模型,以Shepard插值法最优。     

局部加权线性回归模型的PM2.5空间插值方法

针对传统空间插值方法对影响PM2.5的插值因素考虑不全面和局部加权线性回归模型中近邻个数选择困难等问题,该文基于局部加权线性回归模型提出了一种引入正则化项的空间插值方法。以北京市3个月的PM2.5数据为例,选取SO_2、NO_2、O_3、CO作为观测指标,通过正则化进行权重系数修正、L曲线法确定正则化系数,提高了该插值模型的稳定性与自适应性。交叉验证结果显示,本文方法相对于普通Kriging,3个月的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)分别降低28.44%、26.25%;相对于反距离加权插值法的MAE、RMSE分别降低18.07%、17.02%。研究结果表明,基于局部加权线性回归模型的PM2.5空间插值相对于传统方法有一定提升。     

亚热带山地丘陵区气象要素空间化方法分析

空间连续的气象要素是区域环境、生态系统模拟的重要参数,空间插值是实现气象观测站点数据空间化的主要方法。由于不同区域气候要素时空分布的复杂性,研究适用于特定区域的空间化方法具有重要意义。本文以湖南省为研究区,分析长江中游亚热带丘陵区气象要素的空间化方法。基于湖南省及其毗邻地区的46个气象站点14年(2000—2013年)的气象观测数据(月降水量、月均温)和DEM数据,对普通克里金法(OK)、反距离加权法(IDW)、样条法(SPLINE)和基于DEM的多元线性回归插值法(MLR)进行比较分析研究。研究结果表明:1)月降水量和月均温的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWMLROK和SPLINOKIDWMLR;年平均降水量和年均温插值的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWOKMLR和SPLINOKIDWMLR;2)MLR法不仅插值误差小,而且能从细节上反映出气象变化的空间变异性;3)对多变量进行数据探索分析表明,MLR插值法中,经度、坡度与年降水量空间分布存在空间的一致性;纬度、高程和坡度对年均温的空间分布具有很强的解释力。     

基于半变异函数的土壤有机碳空间预测方法

基于半变异函数原理,通过GS+和Variowin确定最优模型,对土壤有机碳进行空间预测,同时与反距离加权方法的空间插值结果进行预测精度和模型拟合效果对比。结果表明,基于半变异函数的土壤有机碳空间插值的均方根误差RMSE最小,比反距离加权方法提高了14%,预测精度和空间模拟效果要高于反距离加权方法的预测结果。基于半变异函数的空间插值方法要更适合土壤有机碳数据的空间预测,为其他土壤数据空间准确预测提供支持。     

高精度DEM建模的加权径向基函数插值方法

在数字高程模型（digital elevation model,DEM）建模过程中,经典空间插值方法均没有考虑断裂线附近的局部地形特征影响,使得断裂线局部区域高程被平滑,从而导致地形特征失真。为了解决该问题,构造了一种顾及断裂地形特征的定权方法,并以径向基函数（radial basis function,RBF）为插值算子,提出了加权径向基函数方法。首先通过捕捉每个采样点的结构张量,自适应计算采样点与待求点的距离,然后利用该距离对每个采样点赋予合适的权重,最后利用加权插值实现DEM建模。以10组国际摄影测量和遥感学会公共数据和1组山体滑坡区域的机载激光雷达点云数据为例,利用所提方法构建样区DEM,并将计算结果与标准RBF及传统插值算法（如反距离加权法、克里金法、约束不规则三角网法）进行比较。精度分析表明,不论采样点数为多少,所提方法计算精度均优于其他插值方法;对DEM山体阴影图分析表明,相较于传统插值方法,所提方法能较好地保持断裂线局部地形特征。     

基于点云数据内插DEM的精度比较研究

利用3维激光扫描技术,以云南元谋干热河谷地区冲沟为研究对象,扫描获得大量具有冲沟坐标信息的点云数据。离散的点云数据之间没有明显的拓扑关系,不能表达连续的地表形态,通过建立格网DEM可视化表达地形信息,利用不同的内插方法生成DEM并进行精度评定,以便在不同的地貌区和采点方式下选用最佳的内插模型。点云数据经过数据配准拼接以及噪声剔除,在ArcGIS软件中,通过数据格式转换,利用反距离加权插值、克里金插值、自然领域法插值三种不同的内插方法生成DEM模型,通过检查点法分析已有的固定点高程和内插相应点的高程值做误差比较,分析不同的内插精度。实验表明,反距离加权插值法和克里金插值中误差基本相同,自然领域法插值中误差最大。分析比较不同的内插精度,对地表的坡度、坡向、等高线的研究具有重要的意义。     

顾及垂直递减率的中国区域Tm格点产品空间插值

大气加权平均温度(T_m)是全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)反演大气水汽(precipitation water vapor, PWV)的关键参数。当前已有T_m模型提供的T_m信息难以捕获其日周期变化,因此限制了其在高时间分辨率GNSS PWV估计中的精度。大气再分析资料可提供高时空分辨率的T_m格点产品,但是在使用时需要对其进行空间插值,且T_m在高程上的变化远大于其在水平方向上变化。同时,针对中国区域地形起伏大等特点,提出顾及垂直递减率的中国区域T_m格点产品空间插值方法,以分布于中国区域的2015年89个探空站资料为参考值,验证了提出的方法在全球大地测量观测系统大气中心T_m格点产品和美国国家航空和太空管理局提供的MERRA-2的T_m格点产品中的空间插值精度。结果表明：(1)在顾及垂直递减率的T_m格点产品空间插值中,反距离加权法的...     

不同空间插值对InSAR大气延迟改正影响研究

大气效应是InSAR技术用于地表探测的主要误差源之一。GPS数据作为InSAR大气延迟误差改正的重要数据源,受其站点分布疏密的影响,分辨率还无法做到与SAR影像完全相匹配,必须对GPS获取的大气延迟数据进行空间插值。本文采用反距离加权法(IDW)、Kriging插值法和移动曲面拟合法(Surface Moving Fitting,SMF)三种插值方法,探讨了InSAR大气误差改正过程中的空间插值问题,并对三种插值的精度进行了分析和评价。     

顾及空间异质性的自适应IDW插值算法

传统的反距离加权(inverse distance weighted,IDW)插值法存在以假设空间过程平稳为前提,且插值过程需要用户提供初始化参数如分区数目、参考样点个数等的问题,因此提出一种顾及空间异质性的自适应IDW插值算法。该算法首先根据样点待插值属性数据的数理统计特征自适应设定分类阈值,将全部样点按照属性值大小分成高、中、低三类,其次利用机器学习算法k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)判定待插值点所属类别,然后根据分类结果自适应为待插值点一阶邻近样点,并设置相应的权重调和因子,最后构造出一个集空间相关与空间异质性于一体的IDW插值算法模型。实验结果表明,顾及空间异质性算法无需用户提供任何经验参数,其抗粗差的能力较另3种经典IDW插值算法更强,能够有效提高IDW插值算法的精准度。     

不同采样与插值方法的DEM质量分析

通过编程实现数字高程模型DEM数据采集的随机采样、规则采样和成层随机采样的3种算法;再对某一地区的格网大小为30 m×30 m的栅格格式的高程数据进行采样,使用克立金法(Kriging)、样条函数法(Spline)和距离倒数加权法(Inverse Distance Weighted)3种插值方法分别对采样数据进行插值;然后计算出平均高程值之差的绝对值、中误差和单点最大误差.通过分析发现,成层随机采样与距离倒数加权插值组合适合于对高程总体偏差要求较高的应用;规则采样与样条函数插值组合适合于对相对高程要求较高的应用.     

利用MODIS温度产品进行秩修正滤波FRF时空插值

普通克里金方法具有空间结构探索及插值分析(给出插值结果及其精度)的功能。但是,绝大部分的克里金方法主要用于空间插值,在时空插值方面的研究还较少。综合考虑具体的实验区域和观测数据构建基函数,使用秩修正滤波(fixed rank filtering,FRF)方法对MODIS平流层温度数据进行时空插值预测并将其结果与秩修正克里金(Fixed rank Kriging,FRK)方法的插值结果进行对比分析。实验结果表明,在空间数据(空间点)整体分布均匀且有已知点的情况下,FRK方法预测的数据精度更高,略优于FRF;而对于较大空间范围内缺失数据的情况,考虑温度在时间维上具有一定的相关性,FRF方法在缺失空间信息时能够引入更多时空信息从而获得较其他方法更高质量的插值结果。     

基于GIS的气象要素插值方法比较研究

气温是重要的气象要素之一,空间插值为离散的气温数据转换为连续的空间曲面提供了有效方法,从而可以提供每个栅格上的气温要素资料。本研究在Arc GIS软件支持下,分别利用反距离权重法、张力样条函数法和普通克里格插值法对2010年全国660个气象台站观测的年平均气温进行空间插值,并利用交叉验证法对插值精度进行了验证。结果表明:既考虑了距离又考虑了已知样本点空间位置及与待插值点的空间方位关系的普通克里格插值精度明显优于反距离权重法和张力样条函数插值法。本研究结果对全国气象要素的空间插值应用具有一定参考意义。     

克里金时空自回归模型在变形建模中的应用

针对时空自回归模型的空间权阵大多采用邻接性和反距离加权法导致模型预测精度较低的问题,该文提出了一种基于克里金法空间加权的时空自回归模型,通过普通克里金插值法原理来定义空间权阵,并利用五强溪大坝5年的观测数据分别对传统空间加权和克里金法空间加权进行建模对比。结果显示,克里金法加权比传统加权的变形预测精度提高44%左右,说明克里金时空自回归更适合建立大坝时空变形模型。该方法描述了实际空间的变异情况,提高了变形建模的预测精度,可用于大坝及其他变形体的变形建模。     

克里金模型在区域重力数据插值中的应用

探讨Kriging插值法在重力异常数据插值中的应用,根据已有实测数据进行距离分组试验,得到变异函数;将插值结果与反距离加权法和移动趋势面分析法结果进行比较分析,认为Kriging插值具有更高的拟合精度,更能适应数据变化较大的区域。