Tengo alrededor de 500.000 puntos recogidos en un lineal patrón de cuadrícula más de un 1 km2 de área. Los puntos fueron recogidos como parte de una detección de metales de la encuesta. Cada punto de X,Y y la Bobina de Respuesta mV (min -675.38 max 6104.25) valores.
¿Qué tipo de interpolación debe ser utilizado para visualizar los resultados?
Sus cifras muestran que el punto-a-punto del espacio es de aproximadamente 1 metro. Que probablemente podría estar cerca de o menos de la resolución (sobre todo si eres de penetración significativamente por debajo de la profundidad). Por lo tanto, casi cualquier forma de interpolación funcionará bien y su tarea es la de minimizar el esfuerzo. Si los datos son verdaderamente regularmente espaciados, entonces una buena forma rápida es el formato de los datos en ASCII grid de exportación de archivo y abrirlo en la SIG: el software se instalará automáticamente interpolar para mostrar o remuestrear los datos. (En ArcGIS puede elegir entre tres métodos, vecino más cercano, bilineal, y convolución cúbica--con los dos últimos, dando una interpolación suave.) Una más lento pero igual de manera sencilla es abrir los datos como una capa de puntos, alinear una especificación de la cuadrícula con la capa de la medida y el espaciamiento de modo que cada punto cae en una sola celda, y convertir los datos en formato raster. (Puede que tenga que girar el sistema de coordenadas para lograr una buena alineación, sin embargo.) El más lento (y probablemente el más insatisfactorio) métodos de cualquiera de los SIG en la interpolar a la trama métodos, tales como la inversa de la distancia, natural del vecino, polígono de Voronoi, o-Dios no lo quiera, cualquier forma de Kriging (que aparece aproximadamente en orden creciente de tiempo de cálculo y su esfuerzo). Si el espacio es un poco irregular, elija un método rápido. Si usted puede controlar la inversa de la distancia de parámetro, seleccione un valor de la medida que son capaces de con el fin de evitar el pico como artefactos.
Esto puede no ser la respuesta correcta, pero sólo en mi propia experiencia. Yo tenía que producir un calor-estilo del mapa de la superficie de transferencia de lecturas para un sitio. Estos puntos no fueron consistentes, pero bastante buena cobertura de todo el sitio.
He intentado varios métodos de interpolación, pero a la Inversa de la Distancia de Ponderación funcionado mejor para mí. He trabajado a cabo el máximo de distancia entre 2 puntos topográficos, y entonces se utiliza este como el radio de búsqueda. Esto produjo un buen resultado de apariencia de que estaba satisfecho estaba dando una visualización realista de la propagación de radio lecturas para el sitio.
Este es exactamente el problema que el kriging fue diseñado para. Usted tiene fácil suficientes datos para calcular el variograma, y es probable que tenga un polinomio tendencia de la superficie; por lo tanto, universal kriging sería apropiada para el problema.
El problema es el tiempo de procesamiento para universal kriging. Una manera muy sencilla de lidiar con este problema más que cualquier estadístico método de interpolación es solo usar el determinismo de interpolación integrada en el terreno de conjunto de datos en arcgis. Crear un x,y,z del punto del conjunto de datos, donde el valor de z es su Bobina de Respuesta mV. La carga esta en la masa de los puntos en el terreno del conjunto de datos y sólo tiene que cargar el conjunto en un documento de mapa en ArcMap se hará cargo de la de la mosca de IDW para visualizar el conjunto de datos en diferentes escalas de mapa.
También, usted puede ser que desee comprobar hacia fuera este video de la serie:
El 2do video de la serie se explica cómo elegir la correcta barrio de radio para IDW utilizando Moran I.
Supongo que usted está tratando de producir algún tipo de mapa de calor, y la pregunta es realmente lo que la escala de los parámetros a utilizar. La respuesta es probable que sea fuertemente dependiente de qué es exactamente lo que está buscando; dependiendo de la aplicación, no es probable que sean los umbrales de interés, y que te gustaría resaltar aquellos.
Sin más información sobre lo que usted está tratando de usar los datos para, estamos un poco de adivinar, las aplicaciones van desde el sitio arqueológico de exploración para la detección militar de ... cosas.
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