zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 参考ArcMap实现加强版IDW(Inverse Distance Weighting,反距离权重)算法

    1、简述

    反距离权重算法(IDW)根据离散点之间的距离和数据点的权重值来预测未知点,距离预测点俞近的点影响愈大,即距离的倒数较大,故而叫反距离。

    公式:

     Z表示数据的权重, di 表示第i个已知点距离预测点P的距离。

    图解说明

      DISTANCE VALUE
    A 350 12
    B 750 10
    C 850 10

     

     

     

     

     

    P点的预测值由距离较近的A、B、C三个点来决定,则P的值为:

    ((12/350) + (10/750) + (10/850)) / ((1/350) + (1/750) + (1/850)) = 11.1

    一般IDW用距离倒数的平方,即power=2,P的值为 

    ((12/3502) + (10/7502) + (10/8502)) / ((1/3502) + (1/7502) + (1/8502)) = 11.4
     
    插值后的效果大致如下:

     2、ArcMap地统计向导中的IDW 

    ArcMap是商用软件,提供了强大的地统计向导,实现了IDW、克里金等许多插值算法,并提供了可视化界面和大量参数设置,现要参考其实现一个类似的加强版IDW算法。

      

    3、参考ArcMap实现的效果:

      

  • 相关阅读:
    装饰复杂函数
    装饰器01
    闭包
    函数的嵌套定义
    名称空间
    函数的嵌套调用
    函数的对象
    形参
    实参
    形参与实参
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/davidxu/p/12817096.html
Copyright © 2011-2022 走看看