栅格DEM的生成.doc

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1、一.试验平台:ArcGIS9.2二.实验目的:分析比较反距离加权法、样条函数以及克里金三种插值方法插值结果,选择适合实验要求的插值方法进行实验。三.实验要求:利用反距离加权法、样条函数以及克里金这三种插值方法对实验数据进行插值。四.实验数据:shape file的点线数据。五.实验步骤: 准备:1).打开Arc Map,加载spot.shp,bound.shp数据。2).在Arc Map中打开这三种插值的方法:(1).利用Spatial Analyst打开。在Spatial Analyst的下拉菜单中找到Interpolate to Raster,在其下拉菜单中打开所要用的插值方法。(2)用A

2、rc Toolbox打开。打开Arc Toolbox,在Spatial Analyst Tools下拉菜单中打开Interpolation的下拉菜单就可以找到所要用的插值方法。在以下的操作中,我所用的就是这种方法。 1.反距离权重法(IDW)。双击IDW,出现对话框。将所要插值的图层名填入Input point features,在本图层中是根据Height这个属性来插值的,所以将Z value field中选HEIGHT。选择好输出的文件夹,并且输入文件名。剩下的选择默认值。点击OK即可。 2.样条函数法(Spline)。双击Spline,出现对话框。将所要插值的图层名填入Input poi

3、nt features,在本图层中是根据Height这个属性来插值的,所以将Z value field中选HEIGHT。选择好输出的文件夹,并且输入文件名。剩下的选择默认值。点击OK即可。 3.克里格插值法(Kriging)。双击Kriging,出现对话框。将所要插值的图层名填入Input point features,在本图层中是根据Height这个属性来插值的,所以将Z value field中选HEIGHT。选择好输出的文件夹,并且输入文件名。剩下的选择默认值。点击OK即可。 4.精度分析。选择查看工具,在图层上点击,出现Identify对话框,在Identify from下拉菜单中AL

4、L Layers,然后用查看工具点击图层。点击一个点,则出现相应的精度。通过和元数据进行比较,我们可以得出这三种方法的优劣。从而选择误差较小的方法进行插值。通过以上三种方法的插值,接下来对这三种方法进行比较。1)特点:(1)反距离加权法是在使用搜索圆寻找附近数据点时,先以R为半径作搜索圆进行搜索。如果落在搜索圆内的点数大于n则符合计算要求,可以进行曲面的拟合与插值计算。在计算差值点的高程时,利用此方法代替误差方程求解曲面函数。(2)克里金插值法是变量图可以被用来对一个插值点计算估计的预期误差的一种常用方法,它也是地统计学的基础工具。Kriging方法是基于这样的一个假设,即被插值的某要素可以被

5、当做一个区域化的变量来看待。这一方法是建立在一个预先定义的协方差模型的基础上通过线性回归方法把估计值的方差最小化的一种插值方法。(3)样条函数法是相邻曲面拼接处在x和y方向的斜率应保持连续,相邻曲面拼接处的扭矩连续。2)不同点:(1)反距离加权法是由落在搜索圆内的几个数据点用最小二乘法进行求解。(2)克里金插值法是在一个预先定义的协方差模型的基础上通过线性回归方法把估计值的方差最小化。(3)样条函数法用点的斜率借助数据高程来计算(最少有16个点进行拟合)。3)三种方法的应用比较:(1)反距离加权法中有很多人为的因素影响最终的插值效果,即需要人为地设定搜索圆中数据点的数目、搜索圆的大小、计算权重的大小等(且插值的精度或误差难以确定)。(2)在实验过程中,完成所有操作后,点击工具中一个图标,在图层中点击任意一点,依次进行点击,出现三种方法的高度值,由此可以看出反距离加权法得到的数据在本次实验中与真实值最接近,所以,此方法较为精确。六.实验日期:2009-11-16

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