在我們開始對柵格數據進行分析之前我們先來認識一下幾個比較容易混淆的概念哈。
1.分配柵格數據：通過分配函數將一定范圍內的柵格單元分配給離其最近的源，類似于泰森多邊形的原理。
2.方向柵格數據：每一個單元沿最低累計成本路徑到達最近源的路線方向。
3.距離柵格數據：每一個單元到最近源的直線距離。
接下來我們要獲取高程點數據對柵格數據的空間插值方法進行對比分析，對DEM數據進行重采樣（分辨率由大變小，柵格大小由小變大）后柵格轉點作為后面插值分析的源數據，每次插值結果我都會在后面放一個原始高程數據方便進行對比分析哦。
（1）趨勢面法插值
主要使用線性趨勢面插值法，Z值字段是插值參考數據，里面最重要的參數是多項式的階，其范圍是（1-12），值越大其曲面越彎曲復雜，更能反映出數值的變化趨勢，不過插值后的最值可能會超過源數據。
邏輯型趨勢面要求的Z字段編碼必須是0和1，判斷某種現象是否存在。
多項式的階為1
多項式的階為12
原始高程數據
（2）自然領域法插值
特點：采用泰森多邊形進行空間劃分，具有局部性，只查詢樣本點周圍樣本子集，但是該方法不會推斷趨勢。
原始高程數據
（3）克里金插值
普通克里金方法假定采樣點不存在潛在的全局趨勢，用局部的因素就可以很好的估測未知值。
通用克里金方法假定采樣點存在趨勢。
通用克里金方法
普通克里金方法
原始高程數據
圖片
（4）樣條函數插值
Regularized Spline：生成平滑，漸變的表面，插值結果可能會超出樣本點取值范圍較多,權重越高表面越光滑。
Tension Spline：權重越高表面越粗糙，插值結果接近樣本點取值范圍。
（效果和普通克里金方法差不多，區分度非常低，這次小編就不放圖出來對比了）
（5）反距離權重插值
反距離權重法假定每個測量點都有一種局部影響，而這種影響會隨著距離的增大而減小。離插值點越近，分配的柵格權重越大
原始高程數據
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