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  • 【实例截图】【核心代码】8dm7fq└── 反距离加权插值算法(正方形搜索域)├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域)│ ├── bin│ │ └── Debug│ │ ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).exe│ │ ├──...

    【实例简介】

    通过反距离加权插值算法,将离散的控制点按Grid格网的规则节点进行插值!

    【实例截图】

    【核心代码】

    8dm7fq

    └── 反距离加权插值算法(正方形搜索域)

    ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域)

    │   ├── bin

    │   │   └── Debug

    │   │   ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).exe

    │   │   ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).pdb

    │   │   ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).vshost.exe

    │   │   └── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).vshost.exe.manifest

    │   ├── obj

    │   │   └── x86

    │   │   └── Debug

    │   │   ├── DesignTimeResolveAssemblyReferencesInput.cache

    │   │   ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).csproj.FileListAbsolute.txt

    │   │   ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).csprojResolveAssemblyReference.cache

    │   │   ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).exe

    │   │   └── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).pdb

    │   ├── Program.cs

    │   ├── Properties

    │   │   └── AssemblyInfo.cs

    │   ├── QY.cs

    │   └── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).csproj

    ├── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).sln

    └── 反距离加权插值算法(正方形搜索域).suo

    8 directories, 15 files

    展开全文
  • 反距离加权插值法

    热门讨论 2012-06-29 09:54:39
    该程序应用FORTRAN语言编写,可快速对离散数据采用距离反比加权公式进行网格化处理,方便实用,直接下载编译就可以执行,非常方便快捷,应用多年效果较好!-The program application of FORTRAN language, and can ...
  • 基于反距离加权插值法的中国城市房价分布,李超,,对反距离加权插值法(IDW)在中国内地城市房价分布曲面图和等高线图的绘制中的应用进行研究。利用Matlab R2010a软件对中国内地地级市�
  • 这是反距离加权插值法的一个demo,直接浏览器运行即可,它实现了已知n个对象{X:0,Y:0,V:0}的值。若已知X和Y的值,通过插值运算求V的值为多少的。通过此算法对可以做等高线图、等值线图、等值云图等等
  • 通过反距离权重插值法进行各观测站点的风速数据的空间插值,生成风速在空间上连续的表面数据,从而得到2005年4月份平均风速和4月份上旬极大风速的等值线本研究所用到的数据除了遥感数据外,还收集了许多图件资料。...

    通过反距离权重插值法进行各观测站点的风速数据的空间插值,

    生成风速在

    空间上连续的表面数据,从而得到

    2005

    4

    月份平均风速和

    4

    月份上旬极大风

    速的等值线

    本研究所用到的数据除了遥感数据外,还收集了许多图件资料。

    这些图件资料主要来源于延庆县水务局和延庆县气象局,包括

    2004

    年延庆

    (1: 10000)

    土地利用现状图

    (

    电子版

    )

    、延庆县土壤类型图

    (1: 12

    )

    、降水等

    值线分布图

    (1: 12

    )

    、延庆县地貌类型图

    (1: 12

    )

    以及北京市土地沙化普查

    图等。

    由于相关图件均是纸质图件,

    因此,

    论文首先根据研究区地表景观特征,

    北京市

    1: 50000

    地形图为参考图,在图像处理软件

    ERDAS

    环境下对以上各图件

    资料进行配准,

    将图形数据所建立的投影系和以下待处理的遥感数据的投影系统

    统一,均为高斯一克吕格投影,以便在地理信息系统中进行空间分析。

    其次,利用地理信息系统软件

    ArcGIS 9.0

    进行矢量化,建立土壤、降水、

    地貌等基础数据的数据库,

    数据格式为

    GRID

    格式。

    最后,

    利用

    GIS

    的制图功能,

    生成延庆风沙区土壤类型和土地沙化等专题图。

    景观生态分类既是景观结构与功

    能研究的基础,又是景观格局分析和优化的前提。

    由于景观生态学发展过程中对景观类型认识角度的差异,

    建立各异的景观分

    类系统,

    目前还没有得到统一。

    景观分类系统的制定现在主要是在土地利用分类

    系统的基础上发展起来的,

    考虑研究区内部的实际生态系统水热配置状况,

    植被

    类型及物质、能量变化形式的差异,按一定的原则进行不同类型景观的划分。

    分类系统的建立可以全面反映一定区域景观的空间分异和组织关联,

    揭示空

    间结构与生态功能特征,

    以此作为景观生态评价和管理的基础,

    卫星遥感信息源

    的选择

    鉴于研究区域面积大,变化明显等特征,各景观类型状态和变化数据的

    获取需要大量的工作,

    但是历史时期数据或大规模、

    高频率的数据调查已不可能

    实现,需要新的途径来解决上述问题。

    遥感技术的发展为大规模空间数据获取及历史资料的重现提供了极大的方便,

    此景观类型数据获得可以通过提取遥感数据信息实现。

    遥感数据的选择,可以

    根据研究对象的空间尺度和指标,选用不同的遥感数据源。

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  • 反距离权重是GMS地层插值的默认方法,了解一些关于它的原理会帮助得到更好的插值结果。这次主要介绍Shepard's method方法。反距离权重基本思路:插值点受附近点的影响最大,而距离较远的点的影响较小。1.Shepard...

    反距离权重法是GMS地层插值的默认方法,了解一些关于它的原理会帮助得到更好的插值结果。这次主要介绍Shepard's method方法。反距离权重法基本思路:插值点受附近点的影响最大,而距离较远的点的影响较小。

    1.Shepard's method节点函数

    反距离权重法最简单的节点函数(Nodal function)形式是恒定节点函数,也被称为"Shepard's method"。

    1b5cd0d5eefec20688c89f10c9627514.png
    节点函数选择界面

    Shepard's method节点函数公式为:

    其中n为插值点个数、

    为插值点函数、
    为待插值点函数(节点函数)、
    是分配给每个点的权重函数,权重函数的经典形式为:

    其中p为任意正整数、也就是权重系数(Weighting exponent),默认值等于2,可以在GMS修改(据我测试,修改此数值对插值结果影响不大);

    为插值点与被插值点的距离;

    从上面的公式可以看出Shepard's method节点函数公式使用的是简单的加权平均值即:各插值点数值乘以相应的权数,然后加总求和得到总体值,再除以总的单位数。从权重函数也可以看出“反距离”就是距离的倒数。Shepard's method节点函数因其简单而被广泛使用。

    2.梯度平面节点函数(Gradient Plane Nodal Functions)

    由于Shepard方法的局限性:插值后生成的曲面是插值点数据值的简单加权平均值。 该表面被限制在最小和最大数据值之间。 换句话说,表面不会推测出数据值中隐含的局部最大值或最小值。 可以通过使用梯度平面节点函数克服此问题。

    3.二次节点函数(Quadratic Nodal Functions)

    测试使用效果不好,不做介绍了。

    插值权重的计算(Computation of Interpolation Weights)

    计算插值权重时,有三个选项可以选择:使用所有点、部分点、封闭三角形

    8bb0c98612297cf3fae67c81d09f2f6b.png

    1.使用所有点

    2.使用部分点

    4351649310250dc5059fdcedcb431384.png

    使用部分点可以细分为二种方法:在第一种方法中,仅使用最近的16个点。 在第二种方法中,仅使用以这一点为中心的各个象限(quadrant)中最近的16个点,如下图所示。 如果数据点聚集在一起,则第二种方法可能会产生更好的结果。

    6dbc216cca68b33dc3e7194ea60bf4dd.png

    3.使用封闭三角形上的节点

    f89c91e27bab60c7e2019d813cc1c8fe.png
    封闭三角形
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  • InverseDistanceWeightedInterpolationOneofthemostcommonlyusedtechniquesforinterpolationofscatterpointsisinversedistanceweighted(IDW)interpolation.Inversedistanceweightedmethodsa...

    Inverse Distance Weighted Interpolation

    One of the most commonly used techniques for interpolation of scatter points is inverse distance

    weighted (IDW) interpolation. Inverse distance weighted methods are based on the assumption that the

    interpolating surface should be influenced most by the nearby points and less by the more distant points.

    The interpolating surface is a weighted average of the scatter points and the weight assigned to each

    scatter point diminishes as the distance from the interpolation point to the scatter point increases.

    Several options are available for inverse distance weighted interpolation. The options are selected using

    the Inverse Distance Weighted Interpolation Options dialog. This dialog is accessed through the Options

    button next to the Inverse distance weighted item in the 2D Interpolation Options dialog. SMS uses

    Shepard's Method for IDW:

    Shepard's Method

    The simplest form of inverse distance weighted interpolation is sometimes called "Shepard's method"

    (Shepard 1968). The equation used is as follows:

    where n is the number of scatter points in the set, fi are the prescribed function values at the scatter

    points (e.g. the data set values), and wi are the weight functions assigned to each scatter point. The

    classical form of the weight function is:

    where p is an arbitrary positive real number called the power parameter (typically, p=2) and hi is the

    distance from the scatter point to the interpolation point or

    where (x,y) are the coordinates of the interpolation point and (xi,yi) are the coordinates of each scatter

    point. The weight function varies from a value of unity at the scatter point to a value approaching zero as

    the distance from the scatter point increases. The weight functions are normalized so that the weights

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  • IDW(反距离加权插值法,源代码)

    热门讨论 2010-06-10 22:37:46
    IDW的源代码哦! 要的速度下! 还带了讲解!
  • 分析:因需测量地磁场向下的分量B,而水流方向为南北流向,相当于东西方向的导体切割磁感线,此时,所以导体应在垂直于水流方向,即把电极在东西方向插入水中,测出两极距离L和电压U,可得,正确答案为B。...
  • 反距离加权插值

    2017-12-09 21:46:03
    适用于 matlab的反距离加权插值法,权重控制在30以下!
  • 在GIS的应用中,很多都是离散的数据,通常情况下我们需要根据离散的数据来评估整体的数据分布情况,这时候往往我们需要用到一些插值算法,例如克里金插值法,线性插值三角网法以及本文中介绍的反距离加权法插值算法...
  • 在内存中生成一个400*400的矩阵(方式不限,坐标轴方向不限,存储顺序不限,但同一作业要保持统一),每个格子...根据反距离平方插值法,计算该时次400*400点上的雨量值;将结果格式化输出到名称为rainfall.txt文件中
  • 本期推文,我们将介绍IDW(反距离加权法(Inverse Distance Weighted))插值的Python计算方法及插值结果的可视化绘制过程。主要涉及的知识点如下:IDW简介自定义Python代码计算空间IDW分别使用plotnine、Basemap进行IDW...
  • 反距离加权法(Inverse Distance Weighted)插值 反距离加权法(Inverse Distance Weighted)插值是近期做大数据显示时使用的插值方法,很好用的插值方法。 反距离权重主要依赖于反距离的幂值,幂参数可基于距...
  • 本期推文,我们将介绍IDW(反距离加权法(Inverse Distance Weighted))插值的Python计算方法及插值结果的可视化绘制过程。主要涉及的知识点如下:IDW简介自定义Python代码计算空间IDW分别使用plotnine、Basemap进行IDW...
  • 在VS2015环境下编写, 注释详细,简洁易懂
  • 插值算法 反距离加权法IDW

    千次阅读 2019-09-17 14:16:26
    反距离权重主要依赖于反距离的幂值,幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。幂参数是一个正实数,默认值为2。(一般0.5到3的值可获得最合理的结果)。 通过定义更高的幂值,可进一步强调最近点...
  • 针对传统方法滤除高密度椒盐噪声出现模糊和图像细节丢失的问题,提出基于BP神经网络噪声检测的反距离加权插值法(IDWF)滤除椒盐噪声。该算法使用有监督学习的BP神经网络检测出被椒盐噪声污染的像素点并标记;再使用...
  • 反距离加权算法

    2011-11-02 12:50:15
    反距离加权插值法在污染场地评价中的应用。包括反距离加权算法 等值线算法等等等
  • 离散点插值反距离加权法IDW C#实现

    千次阅读 2019-06-01 16:23:41
    反距离权重 (IDW) 插值是一种常用而简便的空间插值方法,它以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本点赋予的权重越大。 设平面上分布一系列离散点,已知其坐标和值为Xi,Yi, Zi (i =1,2,...
  • IDW(反距离加权插值) 假设 距离较近的事物要比距离较远的事物更相似。 当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重会采用预测位置周围的测量值与距离预测位置较远的测量值相比,距离预测位置最近的测量值对预测...
  • 使用java编写的dem规则格网插值算法。包括原数据、格网生成、反距离平方加权算法实现插值,最终生成txt文档
  • 10月20日改变:这个类Invdisttree组合了反距离权重scipy.spatial.KDTree。忘记原来的强力回答;这是分散数据插值的选择方法。""" invdisttree.py: inverse-distance-weighted interpolation using KDTreefast, solid,...
  • 今天成功的完成了百度地图的空间插值Javascript插件,其中空间插值是基于反距离加权法插值算法的原理网上有很多资料,我也是参考别人的资料,在这里我直接论文截图: 之前一直在找工作,最近写论文才有...
  • Option ExplicitDim L As Integer '离散点数量Dim H() As Double, X() As Double, Y() As Double, Z() As Double '离散点号,x坐标,y坐标,z坐标Dim dblD As Double '网格边长Dim M As Integer '网格的列数Dim N As...
  • 手上有一张测绘的高程点的矢量图,需要做一...计算出高程值,精确一点,就是使用反距离权重插值法,距离越远的高程点,影响度越低,如下图: 在ArcEngine中实现,以鼠标点为中心搜索 指定半径的图元,使用如下方法: /

空空如也

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