在我們開始對柵格數(shù)據(jù)進行分析之前我們先來認識一下幾個比較容易混淆的概念哈。
1.分配柵格數(shù)據(jù)：通過分配函數(shù)將一定范圍內(nèi)的柵格單元分配給離其最近的源，類似于泰森多邊形的原理。
2.方向柵格數(shù)據(jù)：每一個單元沿最低累計成本路徑到達最近源的路線方向。
3.距離柵格數(shù)據(jù)：每一個單元到最近源的直線距離。
接下來我們要獲取高程點數(shù)據(jù)對柵格數(shù)據(jù)的空間插值方法進行對比分析，對DEM數(shù)據(jù)進行重采樣（分辨率由大變小，柵格大小由小變大）后柵格轉(zhuǎn)點作為后面插值分析的源數(shù)據(jù)，每次插值結(jié)果我都會在后面放一個原始高程數(shù)據(jù)方便進行對比分析哦。
（1）趨勢面法插值
主要使用線性趨勢面插值法，Z值字段是插值參考數(shù)據(jù)，里面最重要的參數(shù)是多項式的階，其范圍是（1-12），值越大其曲面越彎曲復雜，更能反映出數(shù)值的變化趨勢，不過插值后的最值可能會超過源數(shù)據(jù)。
邏輯型趨勢面要求的Z字段編碼必須是0和1，判斷某種現(xiàn)象是否存在。
多項式的階為1
多項式的階為12
原始高程數(shù)據(jù)
（2）自然領(lǐng)域法插值
特點：采用泰森多邊形進行空間劃分，具有局部性，只查詢樣本點周圍樣本子集，但是該方法不會推斷趨勢。
原始高程數(shù)據(jù)
（3）克里金插值
普通克里金方法假定采樣點不存在潛在的全局趨勢，用局部的因素就可以很好的估測未知值。
通用克里金方法假定采樣點存在趨勢。
通用克里金方法
普通克里金方法
原始高程數(shù)據(jù)
圖片
（4）樣條函數(shù)插值
Regularized Spline：生成平滑，漸變的表面，插值結(jié)果可能會超出樣本點取值范圍較多,權(quán)重越高表面越光滑。
Tension Spline：權(quán)重越高表面越粗糙，插值結(jié)果接近樣本點取值范圍。
（效果和普通克里金方法差不多，區(qū)分度非常低，這次小編就不放圖出來對比了）
（5）反距離權(quán)重插值
反距離權(quán)重法假定每個測量點都有一種局部影響，而這種影響會隨著距離的增大而減小。離插值點越近，分配的柵格權(quán)重越大
原始高程數(shù)據(jù)
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