Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
В разделе Анализ свойств поверхности в соседних точках была представлена интерполяция, которая зависит от расстояния. Существуют и другие решения для прогнозирования значений для неизмеренных местоположений. Другим предложенным местом для наблюдения является склон пологого холма. Склон холма представляет собой наклонную плоскость. Однако опорные точки измерялись в небольших углублениях или на небольших бугорках (локальная вариация). Использование соседних точек для интерполяции местоположения может давать завышенную или заниженную оценку из-за влияния углублений и бугорков. Кроме того, можно натолкнуться на локальную вариацию и неправильно оценить общий наклон плоскости (который называется трендом). Способность идентифицировать и моделировать локальные структуры и тренды поверхностей может повысить точность интерполируемой поверхности.
Интерполяция по методу локального полинома (Local Polynomial Interpolation)
Что происходит, если исследуемая область имеет наклон, выравнивается, а затем вновь приобретает наклон? Попытка подобрать ровную плоскость к исследуемой области даст плохую интерполяцию для неизмеренных значений. Однако если разрешено подобрать много перекрывающихся плоскостей меньшего размера, а затем использовать центр каждой плоскости как проинтерполированное значения для каждой точки в исследуемой области, результирующая поверхность будет более гибкой и может быть более точной. Этот процесс является теоретической базой для интерполяции по методу локального полинома.
Более подробно о работе интерполяции по методу локальных полиномов