Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.
Die Standard-Suchnachbarschaft wird durch die Ellipsen-Parameter definiert: Winkel, Große Halbachse und Kleine Halbachse. Die Option der geglätteten Interpolation erstellt dagegen eine äußere Ellipse und eine innere Ellipse in Abständen, die von dem Glättungsfaktor und den Längen der Halbachsen abhängen.
Alle Punkte innerhalb dieser drei Ellipsen werden in der Interpolation verwendet. Die Punkte, die außerhalb der inneren, aber in der äußeren Ellipse liegen, werden anhand einer Sigmoid-Funktion mit einem Wert zwischen 0 und 1 gewichtet.
Es gibt viele Methoden für das lokale Glätten. Spline-Algorithmen werden im Allgemeinen verwendet, um eine kontinuierliche Karte zu erstellt, da sie die Krümmung der Oberfläche minimieren. Geostatistische Modelle werden meist für die optimale räumliche Vorhersage und die Kartenerstellung in vielen wissenschaftlichen Disziplinen verwendet, aber klassische Kriging-Modelle erstellen nicht-kontinuierliche Oberflächen, wenn die lokale Nachbarschaft verwendet wird. Betrachten Sie die Vorhersage an zwei Punkten, die sich nah beieinander befinden, und durch Mittelpunkte zweier Kreise dargestellt werden.
Die Vorhersage für jeden Punkt verwendet Daten innerhalb des entsprechenden Kreises. Im obigen Beispiel ist der einzige Unterschied zwischen den lokalen Nachbarschaften, ob die Position mit dem Wert -3.60 enthalten ist. Allgemein gesagt, kann die Kriging-Methode keine kontinuierlichen Oberflächen mit lokalen Nachbarschaften erstellen, sondern es sind eindeutig Unterbrechungen zu sehen, wenn die Daten signifikant verschiedene Werte in benachbarten lokalen Nachbarschaften enthalten.
Hinweis:
Die einzige für die geglättete Interpolation verfügbare radiale Basisfunktion ist "Inverse Multiquadratic".
Eine detailliertere Betrachtung kann in folgendem Artikel gefunden werden:
- A. Gribov und K. Krivoruchko, "Geostatistical Mapping with Continuous Moving Neighborhood."
Mathematical Geology, Band 36, Nummer 2, Februar 2004.