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栅格插值GIS空间分析理论与方法目录CONTENTS反距离权重法自然邻域法克里金法010203样条函数04趋势面分析05我们采集到的数据大多都是以点形式存在的，只有这些采样点上才有较为准确的数值，其他区域都没有数值，需要通过已采样点来推算未采样点的数值，这样的过程就是栅格插值。1反距离权重法原理：假设未知点的值受邻近已知点的影响，距离越近影响越大，权重与距离的幂次方成反比。适用场景：数据分布均匀、局部变化明显的场景（如温度分布）。参数：幂值（Power，默认2）、搜索半径（SearchRadius）、邻近点数（NumberofNeighbors）。2克里金法原理：基于统计学和空间自相关性，通过半变异函数（Semivariogram）建模空间变异结构，提供最优无偏估计。适用场景：数据具有空间自相关性，且需要估计预测误差（如地质、环境监测）。类型：普通克里金（OrdinaryKriging）：假设均值未知但恒定。泛克里金（UniversalKriging）：考虑趋势项（如高程随经纬度变化）。参数：半变异模型（球状、指数、高斯等）、块金效应（Nugget）、搜索方向（各向异性）。3自然邻域法原理：基于Voronoi图划分邻近区域，通过面积权重插值。适用场景：数据分布不均匀，适合平滑表面（如地形插值）。4样条函数原理：利用数学函数（如薄板样条）拟合表面，强制通过所有已知点。适用场景：光滑表面生成（如高程模型）。类型：规则化样条（Regularized）与张力样条（Tension）。5趋势面分析原理：通过多项式回归拟合全局趋势（如线性、二次或三次函数）

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