Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Часто объекты, которые находятся ближе друг к другу более схожи между собой, чем находящиеся друг от друга далеко. Это фундаментальный географический принцип. Например, предположим, что вы градостроитель и вам нужно обустроить в своем городе живописный парк. У вас есть несколько возможных участков, и вы хотите смоделировать зоны видимости в каждом местоположении. Для этого необходим более подробный набор данных о рельефе поверхности для изучаемой области. Если у вас есть данные о высоте над уровнем моря для 1000 точек, расположенных по всему городу, вы можете использовать их для построения новой поверхности высот.
При построении поверхности высот можно предположить, что значения выборки, наиболее близкие к прогнозируемому местоположению, будут аналогичными. Но сколько местоположений выборки следует рассмотреть? Должны ли все значения выборки считаться равнозначными? По мере удаления от предполагаемого местоположения влияние точек будет уменьшаться. Слишком удаленная точка может оказать негативное влияние, поскольку она может находиться в районе, который существенно отличается от прогнозируемого местоположения.
Одним из решений может быть изучение достаточного количества точек для получения хорошего прогноза, но при этом для практического применения достаточно небольшого числа точек. Число будет меняться в зависимости от количества и распределения точек выборки, а также от характера поверхности. Если высоты выборки распределены относительно равномерно и характеристики поверхности не изменяются существенно по всей территории, можно с достаточной точностью прогнозировать значения поверхности по близлежащим точкам. Чтобы учесть зависимость от расстояния, у значений более близких точек обычно будет больший вес, чем у значений находящихся дальше точек. Этот принцип является общим для всех методов интерполяции, предлагаемых Geostatistical Analyst (за исключением интерполяции по методу глобального полинома, которая присваивает всем точкам одинаковые веса).
