引入各向异性的规则张力样条函数插值

为解决垃圾填埋场由于沉降引发的安全问题,需要进行沉降变形监测。本文引入变异函数的理论模型,对规则张力样条函数法的各向异性做适当修正,以解决沉降数据空间插值的空间变异性问题,并利用改进后的规则张力样条函数法,实现填埋场沉降数据的插值估计。试验结果表明,该方法能在一定程度上提高规则张力样条函数法的插值结果精度。

基于无人机摄影测量的潮间带单波束测深空间插值精度评估

针对单波束测深数据插值模型精度验证困难等问题,利用潮间带潮汐规律,提出了一种基于高精度无人机数据验证插值模型精度的方法。在低潮时利用无人机摄影测量构建高精度潮间带数字表面模型,高潮时获取单波束测深数据并结合全球导航卫星系统技术计算得出潮间带地形点的三维坐标,使用克里金插值法、反距离权重法、规则样条函数法以及自然邻域法分别构建潮间带数字高程模型。以无人机数字表面模型数据为基准,分别对4种插值方法构建的潮间带数字高程模型进行精度分析。结果表明:1)后处理差分技术辅助无人机摄影测量可以构建高精度潮间带数字表面模型。2)在潮间带区域可以使用无人机数据作为单波束测深数据精度的评价标准。3)潮间带地形较为平坦时,规则样条函数法相比于其他3种插值方法精度更高,粗差率为12.5%。

3种区域空气质量空间插值方法对比研究

空间插值方法可实现空气质量空间可视化展示,也是可视化研究空气质量区域分布特征的重要方法。由于区域空气质量受污染物种类及季节的影响明显,不同空间插值方法的可靠性和适用性存在差异。利用珠三角区域62个大气环境自动监测站的空气污染物浓度数据,分别采用反距离加权、规则样条函数2种确定性插值方法和地统计学的克里金法进行空间插值计算,结合交叉验证法,综合对比分析不同空气污染物、不同季节的空间插值效果。结果表明,克里金法能得到整体最优的插值精度,插值结果可靠性最高,但在表达空气质量空间分布特征上过渡平滑性欠佳。不同空气污染物空间插值效果不同,季节性特征也对插值结果影响显著。3种空间插值方法的ρ（PM2.5）、ρ（O3）插值效果均明显优于一次污染物,其插值结果的MRE（平均相对误差）在0.186~0.313,决定系数R2基本在0.8以上,但一次污染物的MRE均在0.352以上。3种方法 PM2.5的夏季插值结果均明显优于其他季节：PM2.5夏季ME（平均误差）均值在-0.1~0.3μg/m3,且95%置信区间较小,误差分布集中;而非夏季高污染时期的空间插值效果相对较差。

基于空间内插的云下地表温度估计及精度分析

云覆盖下地表温度的估计,是热红外遥感研究的一个前沿问题。地表温度具有较高的空间相关性,理论上可通过空间内插值方法来估计云覆盖下的地表温度,从而消除云对地表温度产品的应用限制。本文基于普通克里格插值方法和规则样条函数插值方法提出了云下地表温度的估计方法,并通过ArcGIS软件进行应用试验,分析了这一方法在不同云覆盖范围内的估计精度。实验结果表明,当云覆盖小于9km2时,城市地区的估计误差小于1℃,而农田地区为0.6℃。因此,本文提出的云覆盖下地表温度的估计方法在一定的云覆盖范围内是可用的。

航测数据处理中的空间插值方法比较

航测数据的航线间距与采样点间距差异很大,生成等值线时需要进行空间插值。以云南省江川地区的航测数据为实验数据源,分别采用反距离权重插值(IDW)、规则样条函数插值(Regularized Spline)、张力样条函数(Tension Spline)插值和Kriging插值等4种插值方法,对航测数据进行分析与比较,从中选出一种最优的插值方法及其参数,以提高航空放射性测量数据的预测精度和质量。验证结果表明,4种插值方法,相对均方差(RMSE)的排列顺序为:Tension Spline<Regularized Spline<IDW<Kriging,且插值分析中Tension所绘制的铀含量等值线也为最佳分布。因此,Tension插值方法在该航测数据处理中插值效果最好,预测的精度也最高。

权重对空间插值方法的影响分析

GIS软件中包含了一些通用的空间插值方法模板,用户在使用空间插值方法时由于参数选取不当可能带来误差,例如:IDW法的幂指数默认值为2,但实验证明幂指数为2并不一定是最佳的.以反距离加权平均法和样条函数为例进行研究,结果表明:IDW法权重的选择对插值结果有很大的影响,幂指数的选择要根据研究区域的具体情况确定;在插值点稀少或数据缺乏的地区,适当的提高IDW的幂指数值可以提高插值精度;相比IDW法,样条函数法更适合应用于表面逐渐变化的情况,如:温度、高程、地下水位温度、污染浓度等.