参考ArcMap实现加强版IDW（Inverse Distance Weighting，反距离权重）算法
1、简述 反距离权重算法（IDW)根据离散点之间的距离和数据点的权重值来预测未知点，距离预测点俞近的点影响愈大，即距离的倒数较大，故而叫反距离。 公式： Z表示数据的权重， diP 表示第i个已知点距离预测点P的距离。 图解 ...
原文：反距离权重插值inverse distance weighting，IDW
反距离权重 IDW 插值显式假设：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大，而权重却作为距离的函数而减小，因此称之为反距 ...
2016-08-05 09:50 0 2770 推荐指数：
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