Nsns gis

Trang 2 Nội suy: Quá trình ước tính giá trị của một trường dữ liệu tại một vị trí không có dữ liệu, dựa trên giá trị của các điểm dữ liệu gần đó.Ngoại suy: Quá trình ước Trang 4 Sử dụn

Nội Suy và Ngoại Suy

trong GIS

Nội suy: Quá trình ước

tính giá trị của một trường

dữ liệu tại một vị trí không

có dữ liệu, dựa trên giá trị của các điểm dữ liệu gần đó.

Ngoại suy: Quá trình ước

tính giá trị của một trường

dữ liệu tại một vị trí nằm ngoài phạm vi của các

điểm dữ liệu.

Ví dụ của nội suy trong GIS

Sử dụng nội suy để tính toán độ cao tại các vị trí khác trong khu vực, dựa trên các giá trị đã biết tại các điểm Có nhiều phương pháp nội suy khác nhau có thể được sử dụng cho mục đích này Một phương pháp phổ biến là phương pháp nội suy IDW (Inverse Distance

Weighting) Ngoài ra còn có: nội suy tuyến tính, nội suy đa thức, Kriging…

Phương pháp IDW sử dụng trọng số giảm dần theo khoảng cách giữa điểm đã biết và điểm cần tính toán Điều này có nghĩa là các

điểm gần hơn sẽ có ảnh hưởng lớn hơn đến giá trị được tính toán

Để sử dụng phương pháp IDW trong GIS, sử dụng công cụ Interpolation trong ArcGIS Công cụ này cho phép chọn phương pháp nội suy

và cài đặt các tham số cho phương pháp đó

Trong ví dụ này, bạn có thể sử dụng các tham số sau cho phương pháp IDW:

Khoảng cách tối thiểu: 100 mét

Hệ số trọng số: 1/d^2

Trong đó:

d là khoảng cách giữa điểm đã biết và điểm cần tính toán

Với các tham số này, các điểm gần hơn sẽ có ảnh hưởng lớn hơn đến giá trị được tính toán Các điểm cách xa hơn sẽ có ảnh hưởng

nhỏ hơn

Sau khi cài đặt các tham số, công cụ Interpolation Công cụ sẽ tạo ra một bản đồ thể hiện độ cao của toàn khu vực

Bản đồ này có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như đánh giá tác động của biến đổi khí hậu, lập kế hoạch

sử dụng đất, hoặc thiết kế cơ sở hạ tầng

NỘI SUY IDW

Trong đó:

Zj : giá trị chưa biết

Zi: giá trị đã biết.

Dij: Khoảng cách từ I đến j.

n: tham số, thường chọn mặc định là 2.

Ví dụ của ngoại suy trong GIS

Công thức NGOẠI SUY TUYẾN TÍNH

Nếu hai điểm dữ liệu gần điểm X* nhất được ngoại suy là Xk và Xk , phép ngoại suy tuyến tính cho hàm.

Trong đó: y(x*): cần tìm.

Các giá trị đã biết:

+ X*

+ (Xk-1, Yk-1).

+ (Xk, Yk)

Ngoài ra còn có các pp khác: Ngoại suy đa thức, ngoại suy Conic, …

:

Ví dụ 1: Ước tính độ cao của một điểm trên bề mặt Trái đất

Giả sử chúng ta có tập dữ liệu bao gồm các điểm dữ liệu đo độ cao tại các điểm trên bề mặt Trái đất Chúng ta

có thể sử dụng phương pháp ngoại suy để ước tính độ cao của một điểm không có dữ liệu.

Trong ví dụ này, dữ liệu huấn luyện bao gồm các điểm dữ liệu đo độ cao tại các điểm trên bề mặt Trái đất

Phương pháp ngoại suy sẽ sử dụng các điểm dữ liệu này để ước tính độ cao của một điểm không có dữ liệu Giá trị ước tính này sẽ được dựa trên giá trị của các điểm dữ liệu xung quanh vị trí của điểm không có dữ liệu.

Ví dụ 2: Ước tính nhiệt độ trung bình tại một khu vực

Giả sử chúng ta có tập dữ liệu bao gồm các điểm dữ liệu đo nhiệt độ trung bình tại các trạm khí tượng trong một khu vực Chúng ta có thể sử dụng phương pháp ngoại suy để ước tính nhiệt độ trung bình tại một điểm không có trạm khí tượng trong khu vực đó.

Trong ví dụ này, dữ liệu huấn luyện bao gồm các điểm dữ liệu đo nhiệt độ trung bình tại các trạm khí tượng

trong khu vực Phương pháp ngoại suy sẽ sử dụng các điểm dữ liệu này để ước tính nhiệt độ trung bình tại

một điểm không có trạm khí tượng trong khu vực đó Giá trị ước tính này sẽ được dựa trên giá trị của các

điểm dữ liệu xung quanh vị trí của điểm không có dữ liệu.