Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Есть две основные группы методов интерполяции: детерминированные и геостатистические. Детерминированные методы интерполяции создают поверхности из измеренных точек на основе либо экстента сходства (обратные взвешенные расстояния), либо степени сглаживания (радиальные базисные функции). Методы геостатистической интерполяции (кригинг) используют статистические свойства измеренных точек. Геостатистические методы количественно оценивают пространственную автокорреляцию между измеренными точками и учитывают пространственную конфигурацию точек выборки вокруг местоположения прогноза.
Детерминированные методы интерполяции можно разделить на две группы: глобальные и локальные. Глобальные методы рассчитывают прогнозы с использованием всего набора данных. Локальные методы позволяют рассчитывать прогнозы на основе измеренных точек в пределах окрестностей, представляющих собой меньшие пространственные области внутри более крупной изучаемой области. В качестве глобального интерполятора в Дополнительный модуль ArcGIS Geostatistical Analyst используется глобальный многочлен, а в качестве локальных интерполяторов — функции обратного расстояния, локальные многочлены, радиальные базисные функции, сглаживание ядра и ядро диффузии.
Детерминированная интерполяция может либо заставить полученную поверхность проходить через значения данных, либо нет. Метод интерполяции, который предсказывает значение, идентичное измеренному значению в выбранной точке, называется точным интерполятором. Неточный интерполятор предсказывает значение, отличное от измеренного. Последнее можно использовать для предотвращения образования на выходной поверхности острых пиков и впадин. Обратные взвешенные расстояния и радиальные базисные функции являются точными интерполяторами, в то время как методы глобального полинома, локального полинома, интерполяции ядра с барьерами и диффузионной интерполяции с барьерами - неточными.