8.5. Вибір методу інтерполяції
Як випливає з характеристики методів просторової інтерполяції, кожний з них має свої достоїнства і недоліки, що мають бути враховані при виборі того чи іншого методу при розв'язанні конкретних завдань (рис. 8.6). Але вибір методу інтерполяції наявних даних залежить також від кількості вихідних точок даних і рівномірності їх розподілу в області інтерполяції. Виробники спеціалізованого програмного забезпечення для просторової інтерполяції — широко розповсюдженого пакета наукової графіки Surfer компанії Golden Software — розробили низку рекомендацій щодо вибору відповідного методу просторової інтерполяції.
Рис. 8.6. Різні варіанти інтерполяції одного набору базових точок:
а) метод кригінга; б) метод обернено квадратичної дистанції; в) метод найближчого сусідства (полігони Тиссена-Вороного); г) поліноміальний тренд
Набір, що містить близько десяти точок, дозволить визначити не більш ніж загальні закономірності розподілу досліджуваного параметра. У цьому випадку рекомендуються методи кригінга і радіальних базисних функцій. Останні належать до нейромережного моделювання, яке тільки починає застосувуватися у просторовій інтерполяції в середовищі ГІС. Для побудови трендових поверхонь можна використовувати поліноміальну регресію.
При наборі менше 250 точок рекомендується кригінг із лінійною варіограмною моделлю. Набір з 250-1000 точок з оптимальною швидкістю обробляють тріангуляція з лінійною інтерполяцією, кригінг і радіальні базисні функції.
Коли набір налічує більше 1000 точок, швидка оцінка даних може бути зроблена з використанням методів мінімальної кривизни і тріангуляції з лінійною інтерполяцією. Точно, але порівняно повільно працюють методи кригінга і радіальних базисних функцій.
Зазначимо, що дуже великі набори даних не дають істотних розбіжностей у швидкості інтерполяції різними методами. Вибір методу залежить від вимог користувача і ресурсів системи.
Крім того, навіть найточніша процедура інтерполяції дає досить умовну картину реального розподілу характеристики, що картографується, у просторі. Одним із методів контролю правильності інтерпольованих карт є обчислення й порівняння різниці розрахованих значень зі значеннями вихідних даних. Отримана вибірка значень підлягає статистичній обробці, при перевищенні визначеного дослідником рівня в параметри інтерполяції вносяться необхідні зміни. Інтерпольована карта може коригуватися з використанням спеціальних редакторів, що дозволяють вручну змінювати значення кожного вузла сітки.
Готова інтерпольована карта репрезентує поверхню якого-не-будь просторового явища (рельєфу суші або дна, атмосферного тиску, вологості, температури, концентрації різних речовин у різних середовищах і т.ін.). Карти поверхонь надалі використовуються як для самостійного аналізу, так і для накладення на них плоских цифрових карт інших взаємозалежних характеристик. Підтримка роботи з поверхнями (3D-картами) входить у функціональний набір багатьох сучасних програмних ГІС-пакетів.