Thứ năm, 24 / 10 / 2024
Trang chủ
Giới thiệu
Tin tức
Đào tạo
Dịch vụ
Liên hệ
 





Khách online: 1
Lượt truy cập: 89381


  Nội suy không gian: phương pháp Spline
 
Spline thiết lập các giá trị sử dụng một hàm toán học làm tối thiểu toàn bộ bề mặt cong, kết quả là một bề mặt uốn cong đi qua tất cả các điểm mẫu.

Giống như việc uốn một mặt cao su qua các điểm mẫu cùng với việc làm cho độ cong bề mặt là bé nhất. Nó cố định (fit) một hàm toán học cho một số lượng xác định các điểm mẫu nhập vào. Phương pháp này thích hợp cho các bề mặt thay đổi nhẹ nhàng như độ cao (elevation), độ cao mực nước ngầm (water table heights), nồng độ ô nhiễm (pollution concentrations).

Có hai phương pháp spline khác nhau : Regularized, và Tension

Regularized : tạo bề mặt trơn thay đổi dần dần với các giá trị có thể nằm bên ngoài vùng điểm mẫu.

Tension : điều chỉnh sự biến đổi (stiffness) của bề mặt theo đặc trưng của hiện tượng được lấy mẫu. Nó tạo một bề mặt ít trơn hơn với các giá trị điểm mẫu gần nhau nhưng chênh lệch lớn.

Weight (trọng số)

 Đối với phương pháp Regularized, trọng số (>= 0) của các đạo hàm cấp 3 của bề mặt trong biểu thức tối thiểu hoá độ cong. Các giá trị thường dùng: 0, 0.001, 0.01, 0.1, và 0.5. Giá trị trọng số càng cao thì bề mặt càng trơn.

Đối với pp Tension, ngược lại với pp đầu, trọng số càng cao thì bề mặt càng thô (thông thường là 0, 1, 5, 10).

Số lượng điểm tính toán cho mỗi cell nội suy cũng là yếu tố quan trọng cho tính trơn của bề mặt.

Sau khi thực hiện qua các bước nội suy không gian theo giáo trình, dưới đây là một số kết quả nội suy theo phương pháp spline:

Phương pháp Spline với w = 0.1, lân cận = 5, Regularized

Phương pháp Spline w=0.5, Lân cận = 10, Regularized

 

Theo Giáo trình phân tích không gian trong ArcView GIS - Lê Đức Trị - Trung Tâm GIS Ứng Dụng Mới