Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
Hay dos grupos principales de técnicas de interpolación: determinísticas y de estadísticas geográficas. Las técnicas de interpolación determinísticas crean superficies a partir de puntos medidos basándose en la extensión de la similitud (distancia inversa ponderada) o en el grado de suavizado (funciones de base radial). Las técnicas de interpolación de estadísticas geográficas (kriging) utilizan las propiedades estadísticas de los puntos medidos. Las técnicas de estadísticas geográficas cuantifican la autocorrelación espacial entre los puntos medidos y tienen en cuenta la configuración espacial de los puntos de muestra alrededor de la ubicación de predicción.
Las técnicas de interpolación determinísticas se pueden dividir en dos grupos: globales y locales. Las técnicas globales calculan predicciones utilizando todo el dataset. Las técnicas locales calculan predicciones a partir de los puntos medidos dentro de las vecindades, que son áreas espaciales más pequeñas dentro del área de estudio mayor. Geostatistical Analyst ofrece polinomio global como interpolador global, y distancia inversa ponderada, polinomio local, funciones de base radial, suavizado kernel y kernel de difusión como interpoladores locales.
Una interpolación determinística puede forzar que la superficie resultante cruce los valores de los datos o no. Una técnica de interpolación que predice un valor idéntico al valor medido en una ubicación muestreada se conoce como interpolador exacto. Un interpolador inexacto predice un valor distinto del valor medido. Este último se puede usar para evitar picos o valles bruscos en la superficie de salida. Distancia inversa ponderada y funciones de base radial son interpoladores exactos, mientras que polinomio global, polinomio local, interpolación kernel con barreras e interpolación de difusión con barreras son inexactos.