Funktion "Unregelmäßige Daten interpolieren"

Übersicht

In Punktwolken-, LIDAR- und anderen Datasets wird die Geolokalisierung in Form von unregelmäßig angeordneten Arrays aus Punktdaten gespeichert. Mit der Funktion "Unregelmäßige Daten interpolieren" werden unregelmäßig gerasterte Point-Feature-Class-Daten in ein Raster-Dataset mit Quadratpixeln umgewandelt.

Hinweise

Sie können die verwendete Interpolationsmethode und Ausgabezellengröße in der Funktion "Unregelmäßige Daten interpolieren" ändern.

Parameter

Parametername	Beschreibung
Eingabebeispiele	Die Eingabe-Point-Feature-Class oder das Shapefile.
Wertefeld	Der Name des Feldes, das den Wert der zu interpolierenden Punkte enthält.
Zellengröße	Die Zellengröße für das Ausgabe-Raster-Dataset. Diese kann sich vom Eingabe-Raster unterscheiden. Die Ausdehnung des Raster-Datasets bleibt jedoch unverändert.
Interpolationsmethode	Die für die Interpolation verwendete Resampling-Methode: Nächster Nachbar: Berechnet den Pixelwert mithilfe des nächstgelegenen Pixels. Wenn kein Quellpixel vorhanden ist, kann in der Ausgabe kein neues Pixel erstellt werden. Dies ist die Standardeinstellung. Lineares TIN: Eine Fläche wird mithilfe eines unregelmäßigen Dreiecksnetzes von den mittleren Punkten der einzelnen Zellen im unregelmäßigen Raster interpoliert und danach in ein regelmäßiges Raster umgewandelt. Natürlicher Nachbar: Es wird nach der nächstgelegenen Teilmenge von Eingabemessungen zu einem Abfragepunkt gesucht und diesen Daten proportional zur Fläche eine Gewichtung zugewiesen, um einen Wert zu interpolieren. Inverse Distance Weighting: Die Zellenwerte werden mit einer linear gewichteten Kombination verschiedener Referenzpunkte oder Zellen ermittelt. Die Gewichtung ist eine Funktion des Kehrwerts der Entfernung von den bekannten Punkten oder Zellen.
Suchradius	Die Anzahl der Pixel, die in das Resampling einbezogen werden sollen. Der Standardwert ist 3 Pixel.