Überblick über das Toolset "Interpolation"

Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.

Das Toolset "Interpolation" enthält Werkzeuge zur Vorhersage von Werten für Positionen, zu denen keine Messungen vorliegen.

WerkzeugBeschreibung

Diffusionsinterpolation mit Barrieren

Interpoliert eine Oberfläche unter Verwendung eines Kernel, der auf der Wärmeleitungsgleichung basiert, und ermöglicht die Verwendung von Raster- und Feature-Barrieren, um Entfernungen zwischen Eingabepunkten neu zu definieren.

Regressionsvorhersage mit EBK

Die Regressionsvorhersage mit EBK ist eine geostatistische Interpolationsmethode, die Empirical Bayesian Kriging mit Rastern als erklärende Variablen verwendet, wobei von den Rastern bekannt ist, dass sie sich auf den Wert der zu interpolierenden Daten auswirken. Diese Methode kombiniert Kriging mit Regressionsanalysen, um Vorhersagen zu treffen, die genauer sind als jeweils mit Regression oder Kridging erzielte Vorhersagen.

Empirical Bayesian Kriging

Empirical Bayesian Kriging ist eine Interpolationsmethode, die beim Schätzen des zugrunde liegenden Semivariogramms durch wiederholte Simulationen den Fehler berücksichtigt.

Empirical Bayesian Kriging 3D

Interpoliert 3D-Punte unter Verwendung von Empirical Bayesian Kriging. Alle Punkte müssen X-, Y- und Z-Koordinaten und einen zu interpolierenden Messwert aufweisen. Die Ausgabe ist ein geostatistischer Layer in 3D, der als 2D-Transekt in einer bestimmten Höhe berechnet und gerendert wird. Sie können die Höhe des Layers mithilfe des Bereichsschiebereglers ändern, woraufhin der Layer aktualisiert wird, um die interpolierten Vorhersagen für die neue Höhe anzuzeigen.

Globale Polynominterpolation

Passt eine glatte Oberfläche, die durch eine mathematische Funktion (ein Polynom) definiert ist, an die Eingabereferenzpunkte an.

IDW

Verwendet die gemessenen Werte in der Umgebung der vorhergesagten Position, um basierend auf der Annahme, dass Dinge, die nah beieinander liegen, einander ähnlicher sind als weiter entfernt liegende Dinge, einen Wert für eine Position ohne Messwerte vorherzusagen.

IDW 3D

Interpoliert die Werte von 3D-Punkten mithilfe von IDW (Inverse Distance Weighting, inverse Distanzgewichtung) und erstellt einen Voxel-Layer sowie eine Quelldatei (.nc) der vorhergesagten Werte.

Kernelinterpolation mit Barrieren

Ein Moving-Window-Prädiktor, der die kürzeste Entfernung zwischen Punkten verwendet, um diese Punkte auf beiden Seiten der Linien-Barrieren miteinander zu verbinden.

Lokale Polynominterpolation

Passt das Polynom der angegebenen Ordnung (nullter, erster, zweiter, dritter usw. Ordnung) innerhalb der jeweils angegebenen Umgebung an, um eine Ausgabe-Oberfläche zu generieren.

Moving Window Kriging

Berechnet die Semivariogramm-Parameter "Bereich", "Nugget" und "Partial Sill" basierend auf einer kleineren Umgebung neu, während alle Positionspunkte durchlaufen werden.

Nächster Nachbar 3D

Erstellt eine Voxel-Layer-Quelldatei (netCDF) aus kategorischen 3D-Punkten, indem jedem Voxel die Kategorie des nächsten Nachbarn in 3D zugewiesen wird.

Radiale Basisfunktionen

Verwendet eine der fünf Basisfunktionen, um eine Oberfläche zu interpolieren, die genau durch die Eingabepunkte verläuft.

Werkzeuge im Toolset "Interpolation"

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