空间插值分析算法综述
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摘要
空间插值分析算法是一种应用于将离散点的测量数据转换为连续数据表面的算法,能够将连续数据曲面与其他空间现象的分布情况进行比较,它在空间信息方面具有广泛的应用场景,尤其是地理信息方面.对泰森多边形法、反距离权重插值法、样条函数插值法、克里金插值法等空间插值算法的插值原理和应用场景进行综述,对空间插值分析算法的进展和未来研究方向进行了探讨.
Spatial interpolation analysis algorithm is a kind of algorithm applied to transform measurement data of discrete points into continuous data surface. It can compare the distribution of continuous data surfaces with other spatial phenomena, and it has a wide range of applications in spatial information, especially in terms of geographic information.The interpolation principle and application scenarios of spatial interpolation algorithms such as Thiessen polygon method,inverse distance weight interpolation method, spline function interpolation method and Kriging interpolation method are reviewed. The progress and future research direction of spatial interpolation analysis algorithm is discussed.
Spatial interpolation analysis algorithm is a kind of algorithm applied to transform measurement data of discrete points into continuous data surface. It can compare the distribution of continuous data surfaces with other spatial phenomena, and it has a wide range of applications in spatial information, especially in terms of geographic information.The interpolation principle and application scenarios of spatial interpolation algorithms such as Thiessen polygon method,inverse distance weight interpolation method, spline function interpolation method and Kriging interpolation method are reviewed. The progress and future research direction of spatial interpolation analysis algorithm is discussed.
引文
1王玉璟.空间插值算法的研究及其在空气质量监测中的应用[硕士学位论文].开封:河南大学,2010.1-3.
2朱阿兴,杨琳,樊乃卿,等.数字土壤制图研究综述与展望.地理科学进展,2018,37(1):66-78.
3崔清松.空间插值算法在地质建模中的应用[硕士学位论文].南充:西南石油大学,2010.
4李俊龙,丁页,刘喜惠,等.全国近岸海域水质空间插值算法精度分析.中国环境监测,2015,31(2):135-140.[doi:10.3969/j.issn.1002-6002.2015.02.027]
5任志勇.辽宁省某市降雨量的空间插值算法比较研究.北京测绘,2017,31(5):164-166.
6孔令娜,向南平.基于ARCGIS的降水量空间插值方法研究.测绘与空间地理信息,2012,35(3):123-126.[doi:10.3969/j.issn.1672-5867.2012.03.038]
7董志南,郑拴宁,赵会兵,等.基于空间插值的风场模拟方法比较分析.地球信息科学学报,2015,17(1):37-44.
8王丽娜.气象要素空间插值算法的研究及其应用[硕士学位论文].重庆:重庆理工大学,2014.
9Gao J,Revesz P.Voting prediction using new spatiotemporal interpolation methods.Proeeedings of 2006 Intenational Conference on Digital Government Research.San Diego,CA,USA.2006.293-300.
10刘鑫,魏占民,刘虎,等.基于GIS和Thiessen多边形的区域土壤类型分布图制图方法.中国农村水利水电,2011,(10):141-145.
11刘金雅,汪东川,张利辉,等.基于多边界改进的京津冀城市群生态系统服务价值估算.生态学报,2018,38(12):4192-4204.
12祁春阳,戴欢,赵晓燕,等.基于虚拟力和泰森多边形的分布式覆盖算法.计算机工程与设计,2018,39(3):606-611.
13戚远航,蔡延光,蔡颢,等.泰森多边形的离散蝙蝠算法求解多车场车辆路径问题.控制理论与应用,2018,35(8):1142-1150.
14罗浩.基于特征分割的人脸识别算法与实现[硕士学位论文].武汉:武汉科技大学,2018.
15Daly C.Guidelines for assessing the suitability of spatial climate data sets.International Journal of Climatology,2006,26(6):707-721.[doi:10.1002/(ISSN)1097-0088]
16高真,叶学义,周天琪,等.基于反距离加权插值的水声数据可视化算法.计算机工程,2015,41(9):266-270,275.
17张锦明,郭丽萍,张小丹.反距离加权插值算法中插值参数对DEM插值误差的影响.测绘科学技术学报,2012,29(1):51-56.[doi:10.3969/j.issn.1673-6338.2012.01.013]
18余小东,武莹,何腊梅.反距离加权网格化插值算法的改进及比较.工程地球物理学报,2013,10(6):900-904.
19Lu GY,Wong DW.An adaptive inverse-distance weighting spatial interpolation technique.Computers&Geosciences,2008,34(9):1044-1055.
20陈许霞,季民,宁方志.基于GIS的格点精细化预报插值方法的研究.测绘与空间地理信息,2016,39(10):69-71,74,78.[doi:10.3969/j.issn.1672-5867.2016.10.020]
21Li ZQ,Wu YX.Inverse distance weighted interpolation involving position shading.Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2015,44(1):91-98.
22王家润,谢海峰.基于任务分解模型的离散数据格网化并行优化.计算机工程与设计,2018,39(6):1774-1781.
23刘玮,辛美丽,吕芳,等.关于鼠尾藻群体数量分布的三种统计模型比较.生态学报,2018,38(6):2031-2040.
24陈浩,华灯鑫,张毅坤,等.基于三次样条函数的激光雷达数据可视化插值法.仪器仪表学报,2013,34(4):831-837.[doi:10.3969/j.issn.0254-3087.2013.04.018]
25葛莹,徐旭,路新强,等.引入各向异性的规则张力样条函数插值.测绘科学,2013,38(6):137-139.
26张海燕,李秀海,韩冰.基于三次样条函数的长线路GNSS高程拟合研究.测绘工程,2018,27(7):15-17,23.
27高茂庭,冯莉.基于遗传算法的B样条曲线拟合改进算法.计算机应用研究,2019,36(10):预发表.
28胡蓉.一种玻璃搬运机器人轨迹规划和优化研究.机械设计与制造,2018,(9):164-167.[doi:10.3969/j.issn.1001-3997.2018.09.044]
29Nalder IA,Wein RW.Spatial interpolation of climatic normals:Test of a new method in the Canadian boreal forest.Agricultural and Forest Meteorology,1998,92(4):211-225.[doi:10.1016/S0168-1923(98)00102-6]
30Kidner DB.Higher-order interpolation of regular grid digital elevation models.International Journal of Remote Sensing,2003,24(14):2981-2987.[doi:10.1080/0143116031000086835]
31Marinoni O.Improving geological models using a combined ordinary-indicator Kriging approach.Engineering Geology,2003,69(1-2):37-45.
32史文娇,岳天祥,石晓丽,等.土壤连续属性空间插值方法及其精度的研究进展.自然资源学报,2012,27(1):163-175.
33颜慧敏.空间插值技术的开发与实现[硕士学位论文].南充:西南石油学院,2005.
34李晓军,张振远.基于指示和普通克里金的不连续地层厚度估计方法.岩石力学,2017,35(10):2881-2887.
35牛文杰,朱大培,陈其明.泛克里金插值法的研究.计算机工程与应用,2001,37(13):73-75,99.[doi:10.3321/j.issn:1002-8331.2001.13.025]
36马先林,周坤瑞.析取克里金技术在油藏描述中的应用.石油大学学报(自然科学版),1992,16(3):116-121.
37胡丹桂,舒红.基于协同克里金空气湿度空间插值研究.湖北农业科学,2014,53(9):2045-2049.[doi:10.3969/j.issn.0439-8114.2014.09.018]
38陈光.基于改进克里金算法的WSNs环境监测方法研究[硕士学位论文].南京:南京邮电大学,2017.
39顾军华,许鹏,董瑶,等.基于克里金插值的自适应VIRE室内定位算法研究.计算机工程与应用,2018,54(12):100-104 .[doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0242]
40邓岳川,谷双喜.克里金插值的多路径误差空间分布特征.测绘科学,2018,43(4):17-23.
41刘光孟,汪云甲,张海荣,等.空间分析中几种插值方法的比较研究.地理信息世界,2011,9(3):41-45.[doi:10.3969/j.issn.1672-1586.2011.03.008]
42王辉赞,张韧,刘巍,等.支持向量机优化的克里金插值算法及其海洋资料对比试验.大气科学学报,2011,34(5):567-573.[doi:10.3969/j.issn.1674-7097.2011.05.006]
43邱云翔,张潇潇,刘国东.粒子群算法优化BP在降雨空间插值中的应用.长江科学院院报,2017,34(12):28-32.[doi:10.11988/ckyyb.20160837]
44程家昌,黄鹏,熊昌盛,等.基于BP神经网络的土壤养分空间插值.广东农业科学,2013,40(7):64-67,71.[doi:10.3969/j.issn.1004-874X.2013.07.020]
45李纯斌,刘永峰,吴静,等.基于BP神经网络和支持向量机的降水量空间插值对比研究--以甘肃省为例.草原与草坪,2018,38(4):12-19.[doi:10.3969/j.issn.1009-5500.2018.04.002]
2朱阿兴,杨琳,樊乃卿,等.数字土壤制图研究综述与展望.地理科学进展,2018,37(1):66-78.
3崔清松.空间插值算法在地质建模中的应用[硕士学位论文].南充:西南石油大学,2010.
4李俊龙,丁页,刘喜惠,等.全国近岸海域水质空间插值算法精度分析.中国环境监测,2015,31(2):135-140.[doi:10.3969/j.issn.1002-6002.2015.02.027]
5任志勇.辽宁省某市降雨量的空间插值算法比较研究.北京测绘,2017,31(5):164-166.
6孔令娜,向南平.基于ARCGIS的降水量空间插值方法研究.测绘与空间地理信息,2012,35(3):123-126.[doi:10.3969/j.issn.1672-5867.2012.03.038]
7董志南,郑拴宁,赵会兵,等.基于空间插值的风场模拟方法比较分析.地球信息科学学报,2015,17(1):37-44.
8王丽娜.气象要素空间插值算法的研究及其应用[硕士学位论文].重庆:重庆理工大学,2014.
9Gao J,Revesz P.Voting prediction using new spatiotemporal interpolation methods.Proeeedings of 2006 Intenational Conference on Digital Government Research.San Diego,CA,USA.2006.293-300.
10刘鑫,魏占民,刘虎,等.基于GIS和Thiessen多边形的区域土壤类型分布图制图方法.中国农村水利水电,2011,(10):141-145.
11刘金雅,汪东川,张利辉,等.基于多边界改进的京津冀城市群生态系统服务价值估算.生态学报,2018,38(12):4192-4204.
12祁春阳,戴欢,赵晓燕,等.基于虚拟力和泰森多边形的分布式覆盖算法.计算机工程与设计,2018,39(3):606-611.
13戚远航,蔡延光,蔡颢,等.泰森多边形的离散蝙蝠算法求解多车场车辆路径问题.控制理论与应用,2018,35(8):1142-1150.
14罗浩.基于特征分割的人脸识别算法与实现[硕士学位论文].武汉:武汉科技大学,2018.
15Daly C.Guidelines for assessing the suitability of spatial climate data sets.International Journal of Climatology,2006,26(6):707-721.[doi:10.1002/(ISSN)1097-0088]
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18余小东,武莹,何腊梅.反距离加权网格化插值算法的改进及比较.工程地球物理学报,2013,10(6):900-904.
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20陈许霞,季民,宁方志.基于GIS的格点精细化预报插值方法的研究.测绘与空间地理信息,2016,39(10):69-71,74,78.[doi:10.3969/j.issn.1672-5867.2016.10.020]
21Li ZQ,Wu YX.Inverse distance weighted interpolation involving position shading.Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2015,44(1):91-98.
22王家润,谢海峰.基于任务分解模型的离散数据格网化并行优化.计算机工程与设计,2018,39(6):1774-1781.
23刘玮,辛美丽,吕芳,等.关于鼠尾藻群体数量分布的三种统计模型比较.生态学报,2018,38(6):2031-2040.
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25葛莹,徐旭,路新强,等.引入各向异性的规则张力样条函数插值.测绘科学,2013,38(6):137-139.
26张海燕,李秀海,韩冰.基于三次样条函数的长线路GNSS高程拟合研究.测绘工程,2018,27(7):15-17,23.
27高茂庭,冯莉.基于遗传算法的B样条曲线拟合改进算法.计算机应用研究,2019,36(10):预发表.
28胡蓉.一种玻璃搬运机器人轨迹规划和优化研究.机械设计与制造,2018,(9):164-167.[doi:10.3969/j.issn.1001-3997.2018.09.044]
29Nalder IA,Wein RW.Spatial interpolation of climatic normals:Test of a new method in the Canadian boreal forest.Agricultural and Forest Meteorology,1998,92(4):211-225.[doi:10.1016/S0168-1923(98)00102-6]
30Kidner DB.Higher-order interpolation of regular grid digital elevation models.International Journal of Remote Sensing,2003,24(14):2981-2987.[doi:10.1080/0143116031000086835]
31Marinoni O.Improving geological models using a combined ordinary-indicator Kriging approach.Engineering Geology,2003,69(1-2):37-45.
32史文娇,岳天祥,石晓丽,等.土壤连续属性空间插值方法及其精度的研究进展.自然资源学报,2012,27(1):163-175.
33颜慧敏.空间插值技术的开发与实现[硕士学位论文].南充:西南石油学院,2005.
34李晓军,张振远.基于指示和普通克里金的不连续地层厚度估计方法.岩石力学,2017,35(10):2881-2887.
35牛文杰,朱大培,陈其明.泛克里金插值法的研究.计算机工程与应用,2001,37(13):73-75,99.[doi:10.3321/j.issn:1002-8331.2001.13.025]
36马先林,周坤瑞.析取克里金技术在油藏描述中的应用.石油大学学报(自然科学版),1992,16(3):116-121.
37胡丹桂,舒红.基于协同克里金空气湿度空间插值研究.湖北农业科学,2014,53(9):2045-2049.[doi:10.3969/j.issn.0439-8114.2014.09.018]
38陈光.基于改进克里金算法的WSNs环境监测方法研究[硕士学位论文].南京:南京邮电大学,2017.
39顾军华,许鹏,董瑶,等.基于克里金插值的自适应VIRE室内定位算法研究.计算机工程与应用,2018,54(12):100-104 .[doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0242]
40邓岳川,谷双喜.克里金插值的多路径误差空间分布特征.测绘科学,2018,43(4):17-23.
41刘光孟,汪云甲,张海荣,等.空间分析中几种插值方法的比较研究.地理信息世界,2011,9(3):41-45.[doi:10.3969/j.issn.1672-1586.2011.03.008]
42王辉赞,张韧,刘巍,等.支持向量机优化的克里金插值算法及其海洋资料对比试验.大气科学学报,2011,34(5):567-573.[doi:10.3969/j.issn.1674-7097.2011.05.006]
43邱云翔,张潇潇,刘国东.粒子群算法优化BP在降雨空间插值中的应用.长江科学院院报,2017,34(12):28-32.[doi:10.11988/ckyyb.20160837]
44程家昌,黄鹏,熊昌盛,等.基于BP神经网络的土壤养分空间插值.广东农业科学,2013,40(7):64-67,71.[doi:10.3969/j.issn.1004-874X.2013.07.020]
45李纯斌,刘永峰,吴静,等.基于BP神经网络和支持向量机的降水量空间插值对比研究--以甘肃省为例.草原与草坪,2018,38(4):12-19.[doi:10.3969/j.issn.1009-5500.2018.04.002]