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2.网格化方法 网格化基础知识 网格化是把以XYZ数据文件格式表示的、通常是不规则分布的原始数据点，经过数学处理，构筑一个规则的空间矩形网格的过程。 原始数据的不规则分布，造成缺失数据的“空洞”。 网格化则用外推或内插的算法填充了这些“空洞”。???? ????大多数情况下，采用加权平均插值算法，即所有其它参数相等的条件下，愈靠近结点（计算出的规则点）的数据（原始数据点），对计算该结点的Z值贡献愈大。 ??插值方法分为两种：精确插值(Exact interpolators)和平滑插值(Smoothing interpolators)。 ?精确插值指当网格结点正好位于原始数据点时，该结点的Z值等于此原始数据点的Z值。 对于加权平均内插算法，这就意味着此原始数据点的权重为1，而其它数据点对于该结点的权重为0。 增加网格密度，就增大了网格结点正好位于原始数据点的可能性。?? ?平滑插值用于并不十分依赖原始数据，只试图了解Z值的总体变化趋势的情况。 平滑插值不会给任何原始数据点以权重1，即使某网格结点正好位于原始数据点。 距离反比法（Inverse Distance to a Power） ??一种加权平均插值的网格化方法。 在计算一个网格结点的Z值时，一定范围内，所有数据点的权重的和为1，权重与某数据点到该结点距离成反比，愈靠近该结点的原始数据点，其权重愈大。 如果网格结点正好位于某原始数据点，该结点的Z值就等于此原始数据点的Z值，即此原始数据点对于该结点的权重为1，而其它数据点对于该结点的权重为0。 距离反比法是一种准确插值方法。? The equation used for Inverse Distance to a Power is: where: hij is the effective separation distance between grid node j and the neighboring point i. is the interpolated value for grid node j; Zi are the neighboring points; dij is the distance between the grid node j and the neighboring point i; is the weighting power (the Power parameter); and is the Smoothing parameter. ?权重系数（Power）的值反映随着数据点到网格结点距离的增加，其权重降低的程度。 当权重系数为0时，所计算出的网格面是一个接近水平的平面，其Z值为所有原始数据点的平均值。 随着权重系数的增加，形成最临近点插值，导致表面变成多边形。 ?????平滑参数（Smoothing）把不确定性与用户输入的数据联系起来，平滑参数愈大，相邻网格的影响愈小。平滑参数大于0，则没有任何一个数据点对于某个结点的权重为1，即使该数据点正好位于网格结点上。???? ?各向异性（Anisotropy）：指在用原始数据点计算网格点Z值时，对沿某一个坐标轴方向的数据点比其它方向的数据点给予更多的权重。 多数情况下，在构筑网格时，不需要考虑方向性，因为大多数等值线图或线网图的X、Y坐标是同一比例尺。这时，１X单位＝1Y单位。 当确实需要考虑各向异性时，Ratio对话框内为1个X单位相对与一个Y单位的比例。如选Ratio为2，则意味１X单位＝2Y单位.下面沿X轴方向伸长的椭圆示意不同方向给予不同的权重。 选用不同的网格化方法，各向异性的参数略有不同。????? 距离反比法的特点之一就是在网格区内围绕着某些数据点可能产生牛眼状等值线（Bull’s-eyes）。?????距离反比法是一种快速网格化的方法，在小于500数据点时，可以用全部数据点来生成网格。 最小曲率法（Minimum Curvature） 这是一种在地学中广泛应用的网格化方法。由最小曲率法构成的插值表面像一个线性弹性薄板，是一个尽可能与原始数据点吻合的最平滑的曲面。 最小曲率法不是准确插值，是典型的平滑插值。 最小曲率法的对话框包括以下内容：?????最大残差（Max Reciduals）：单位与数据的相同，比较合适的值是数据精度的10%。缺省的最大残差为 0.001 (Zmax - Z min)?????最大重复参数（Max lterations）：通常设为网格结点数的1到2倍。例如，对于50×50的网格，最大重复参数在2500与5000之间。?????内部和边缘张性系数（Internal and Bou