Analysieren der Oberflächeneigenschaften von Positionen in der Nähe

Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.

Allgemein ausgedrückt sind Dinge, die näher beieinander liegen, einander normalerweise ähnlicher, als weiter voneinander entfernt liegende Dinge. Dies ist ein geographisches Grundprinzip. Stellen Sie sich vor, Sie sollen als Stadtplaner einen Landschaftspark in Ihrer Stadt anlegen. Es kommen mehrere Standorte infrage, und Sie möchten die Sichtfelder an jeder Position modellieren. Hierfür benötigen Sie ein detaillierteres Höhenoberflächen-Dataset für Ihr Untersuchungsgebiet. Angenommen, Sie haben bereits Höhendaten von 1.000 Positionen in der Stadt vorliegen. Diese können Sie zum Erstellen einer neuen Höhenoberfläche nutzen.

Beim Erstellen der Höhenoberfläche können Sie davon ausgehen, dass die Stichprobenwerte, die am nächsten an der vorhergesagten Position liegen, einander ähnlich sind. Aber wie viele Stichprobenpositionen sollen Sie berücksichtigen? Sollen alle Stichprobenwerte gleichermaßen berücksichtigt werden? Je weiter Sie sich von der vorhergesagten Position entfernen, desto schwächer wird der Einfluss der Punkte. Die Berücksichtigung eines zu weit entfernten Punktes kann sogar von Nachteil sein, weil das Gebiet, in dem der Punkt liegt, völlig anders als die vorhergesagte Position sein kann.

Eine Lösung besteht darin, eine Anzahl von Punkten zu berücksichtigen, die groß genug für eine gute Vorhersage und gleichzeitig klein genug für eine sinnvolle Erhebung ist. Die Anzahl variiert mit der Menge und Verteilung der Stichprobenpunkte und der Oberflächenbeschaffenheit. Wenn die Höhenproben relativ gleichmäßig verteilt sind und sich die Oberflächenbeschaffenheit über die gesamte Landschaft hinweg nicht stark verändert, können Sie Oberflächenwerte von Punkten in der Nähe mit hinreichender Genauigkeit vorhersagen. Um die Entfernungsbeziehung zu berücksichtigen, werden die Werte von näher gelegenen Punkten in der Regel stärker gewichtet als die Werte von weiter entfernt gelegenen Punkten. Dieses Prinzip ist allen Interpolationsmethoden gemeinsam, die in Geostatistical Analyst zur Verfügung stehen (mit Ausnahme der globalen Polynominterpolation, bei der allen Punkten gleiche Gewichtungen zugewiesen werden).

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