Visualisation de l’interpolation polynomiale locale

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La rubrique Analyse des propriétés de la surface des localisations à proximité a présenté l’interpolation qui dépend de la distance. Il existe d’autres solutions pour prévoir les valeurs des localisations non mesurées. Un autre site proposé pour la zone d’observation se situe sur la face d’une colline légèrement inclinée. La face de la colline est un plan incliné. Cependant, les localisations des échantillons se situent dans des légères dépressions ou sur de petites buttes (variation locale). L’utilisation de voisins locaux pour prévoir une localisation risque de surestimer ou de sous-estimer la prévision en raison de l’influence des dépressions et des buttes. De plus, il peut arriver que vous captiez la variation locale et que vous ne capturiez pas le plan incliné dans son ensemble (appelé tendance). La possibilité d’identifier et de modéliser les structures locales et les tendances de surface peut augmenter la précision de la surface prévue.

Interpolation polynomiale locale

Que se passe-t-il si la zone qui vous intéresse suit une pente, se stabilise en plateau, puis suit à nouveau une pente ? Vous demander d’ajuster une surface plane sur le site de l’étude n’aboutirait qu’à des prévisions médiocres des valeurs non mesurées. Toutefois, si vous êtes autorisé à ajuster de nombreux plans superposés plus petits, vous pouvez utiliser le centre de chaque plan comme prévision pour chaque localisation de la zone d’étude. La surface obtenue sera plus flexible et peut-être plus précise. Ce sont les concepts de base de l’interpolation polynomiale locale.

Interpolation polynomiale locale

En savoir plus sur le fonctionnement de l’interpolation polynomiale locale

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  1. Interpolation polynomiale locale