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Les voisinages de recherche sont nécessaires pour presque tous les types d’interpolation. Lorsque vous réalisez une prévision à une nouvelle localisation, vous n’avez pas besoin d’utiliser tous les points en entrée pour calculer la prévision. Seuls les points qui sont proches de la localisation de la prévision doivent être utilisés et le voisinage de recherche vous permet de choisir les points à utiliser. L’utilisation des voisinages de recherche accélère également le calcul de la valeur prévue.
Pour les méthodes d’interpolation 3D, le voisinage de recherche doit être en mesure d’identifier les points de voisinage les plus proches dans l’espace 3D en cas de prévision à une nouvelle localisation. Ces voisins sont identifiés à l’aide d’un voisinage de recherche 3D.
Voisinage de recherche 3D standard
Le voisinage de recherche 3D standard définit les points en entrée qui seront utilisés pour réaliser des prévisions à une nouvelle localisation. Ce voisinage présente les paramètres suivants :
- Max neighbors (Nbre max. de voisins) : nombre maximal de points par secteur qui seront utilisés dans le calcul de la prévision
- Min neighbors (Nbre min. de voisins) : nombre minimal de points par secteur qui seront utilisés dans le calcul de la prévision
- Sector type (Type de secteur) : nombre de secteurs du voisinage de recherche
- Radius (Rayon) : longueur, en unités cartographiques, du rayon du voisinage de recherche
Dans chaque secteur du voisinage de recherche, le voisinage recherche les points les plus proches de la localisation de la prévision. Une fois le nombre minimal de voisins identifiés, le voisinage continue à rechercher des voisins supplémentaires jusqu’à ce que le nombre maximal de voisins ait été trouvé ou jusqu’à que la distance par rapport au voisin suivant dépasse la distance de rayon.
Secteurs en 3D
Les secteurs permettent de s’assurer que les voisins sont identifiés dans différentes directions autour de la localisation de la prévision. Les secteurs divisent la carte en différentes régions et chaque région recherche des voisins indépendamment des autres secteurs. Par exemple, si vous utilisez quatre secteurs avec un nombre minimal de voisins égal à 2 et un nombre maximal de 3, au moins 8 voisins (2 par secteur) et au plus 12 voisins (3 par secteurs) seront utilisés pour le calcul. L’utilisation de voisins émanant de nombreux secteurs garantit qu’ils proviennent de différentes directions autour de la localisation de la prévision. Cela améliore la précision des prévisions grâce à une meilleure variété de voisins.
Chaque type de secteur repose sur l’un des cinq solides de Platon (et une sphère), ce qui divise l’espace 3D en régions égales. Les images ci-dessous illustrent comment chaque type de secteur partitionne une sphère de points.
Un secteur (Sphère)
Le type de secteur Un secteur (Sphère) revient à n’utiliser aucun secteur. Les voisins seront choisis uniquement en fonction de leur distance par rapport à la localisation de la prévision.
Quatre secteurs (Tétraèdre)
Le type de secteur Quatre secteurs (Tétraèdre) divise l’espace 3D en quatre régions égales et les voisins sont identifiés indépendamment dans chacun des secteurs.
Six secteurs (Cube)
Le type de secteur Six secteurs (Cube) divise l’espace 3D en six régions égales et les voisins sont identifiés indépendamment dans chacun des secteurs.
Huit secteurs (Octaèdre)
Le type de secteur Huit secteurs (Octaèdre) divise l’espace 3D en huit régions égales et les voisins sont identifiés indépendamment dans chacun des secteurs.
Douze secteurs (Dodécaèdre)
Le type de secteur Douze secteurs (Dodécaèdre) divise l’espace 3D en 12 régions égales et les voisins sont identifiés indépendamment dans chacun des secteurs.
Vingt secteurs (Icosaèdre)
Le type de secteur Vingt secteurs (Icosaèdre) divise l’espace 3D en 20 régions égales et les voisins sont identifiés indépendamment dans chacun des secteurs.
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