- O S: WINDOWS
Ch−ơng 8 Phép nội suy 8.1 Nguyên lý của phép nội suy
8.2. Phép nội suy Pointwise
Phép nội suy Pointwise đ−ợc sử dụng trong tr−ờng hợp những điểm lấy mẫu không đ−ợc đặt dày đặc với ảnh h−ởng hạn chế hoặc liên tục bên trong sự quan sát, ví dụ những quan sát khí hậu nh− m−a và nhiệt độ, hoặc đo mực n−ớc ở giếng. Sau đây là hai ph−ơng pháp th−ờng đ−ợc sử dụng cho những phép nội suy pointwise.
Đa giác Thiessen
Những đa giác Thiessen có thể đ−ợc tạo ra sử dụng toán tử khoảng cách nh− thấy trong hình 8.5 (a) mà nó tạo ra những ranh giới đa giác từ sự giao nhau của sự mở rộng bán kính từ điểm quan sát . Ph−ơng pháp này cũng đ−ợc xem nh− lát đá hoa Voronoi. Phép nội suy Pointwise bên trong một đa giác Thiessen đ−ợc dựa vào ng−ời hàng xóm gần nhất, nó định l−ợng giá trị t−ơng đ−ơng nh− những mẫu quan sát trong vùng.
Hình 8.5. Tạo ra đa giác Thiessen
Trọng số trung bình
Một cửa sổ vòng tròn với bán kính dmax đ−ợc vẽ ở một điểm sẽ đ−ợc nội suy, để kéo theo sáu tới tám điểm quan sát xung quanh nh− đ−ợc thấy trên hình 8.6 (a). Rồi giá trị của một điểm đ−ợc tính toán từ tổng cộng của sản phẩm giá trị quan sát zi và trọng số wi, chia cho tổng cộng của những trọng số.
Hình 8.6. Nguyên lý của trọng số trung bình
Những hàm trọng số đ−ợc sử dụng th−ờng là hàm của khoảng cách nh− sau:
Bảng 8.1 cho thấy những thuộc tính chung của hàm trọng số.
Bảng 8.1. Những đặc điểm chung của hàm trọng số Hàm trọng số Đặc điểm
Bậc 0 Trung bình không tính đến khoảng cách Bậc 1 Điển gần nhất có ảnh h−ởng nhỏ hơn Bậc 2 Điển gần nhất có ảnh h−ởng trung bình Bậc 3 Điển gần nhất có ảnh h−ởng rất mạnh