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【知识竞答】第八周(9月29日-10月6日)第二题
9,653EXP 2022年09月29日

反距离加权插值IDW方法的原理?

39 个回答

使用一组采样点的线性权重组合来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。

方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。
50EXP 2022年10月14日
当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法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值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小。
50EXP 2022年10月14日
反距高权重(IDW)插值使用一组采样点的线性权重组台来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。反距离权重(IDW)播值可以明确地验证这样一种假设: 彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法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值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重。这就是反距离加权差值IDW方法的原理。
65EXP 2022年10月14日
  1. 反距高权重(IDW)插值使用一组采样点的线性权重组台来确定像元值。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。反距离权重(IDW)播值可以明确地验证这样一种假设: 彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法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值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重。
60EXP 2022年10月14日
反距高权重插值使用一组采样点的线性权重组台来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。反距离权重(IDW)播值可以明确地验证这样一种假设: 彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法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值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重。
35EXP 2022年10月14日
反距高权重(IDW)插值使用一组采样点的线性权重组台来确定像元值。

权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。反距离权重(IDW)播值可以明确地验证这样一种假设: 彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。

当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法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而言,距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。

反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重。
51EXP 2022年10月14日
反距高权重(IDW)插值使用一组采样点的线性权重组台来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离的影响而减小。反距离权重(IDW)播值可以明确地验证这样一种假设: 彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。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值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重
25EXP 2022年10月14日
反距高权重(IDW)插值使用一组采样点的线性权重组台来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法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值的影响更大。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重。
50EXP 2022年10月14日
反距高权重(IDW)插值使用一组采样点的线性权重组台来确定像元值。权重是一种反距离函数。进行插值处理的表面应当是具有局部因变量的表面。此方法假定所映射的变量因受到与其采样位置间的距离。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法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值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重。
50EXP 2022年10月14日

IDW

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

15EXP 2022年10月14日
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