Radial Basis Function interpolation เป็นกลุ่มของวิธีการแก้ไขข้อมูลที่หลากหลาย ในแง่ของความสามารถในการปรับข้อมูลให้พอดีและสร้างพื้นผิวที่เรียบ วิธี Multiquadric ถือว่าดีที่สุด เมธอด Radial Basis Function ทั้งหมดเป็นตัวแก้ไขที่แน่นอน ดังนั้นพวกเขาจึงพยายามให้เกียรติข้อมูลของคุณ
คุณจะทราบได้อย่างไรว่าควรใช้วิธีการประมาณค่าใด
ตำแหน่งของคะแนนและค่าคะแนนเป็นพื้นฐานสำหรับการแก้ไข
การเลือกวิธีการแก้ไขที่เหมาะสม
- คุณภาพของชุดจุดตัวอย่างอาจส่งผลต่อการเลือกวิธีการแก้ไขเช่นกัน …
- ความรู้ในโลกแห่งความเป็นจริงของเนื้อหาสาระจะมีผลในขั้นต้นว่าจะใช้วิธีการแก้ไขแบบใด
วิธีการแก้ไขแบบใดดีที่สุดสำหรับระดับความสูง
วันนี้ เทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดสำหรับการแก้ไขระดับความสูงจากเส้นขอบคือ อัลกอรึทึม ANUDEM ของ Hutchinson ซึ่งสามารถใช้ได้ในระบบ ArcGIS ผ่านคำสั่ง TOPO TO RASTER วิธีการแก้ไขนี้ไม่เพียงแต่ใช้รูปทรงเท่านั้น แต่ยังใช้เส้นระบายน้ำที่พื้นผิว เช่น ลำธารและแม่น้ำด้วย
การประมาณค่าเชิงเส้นหรือลูกบาศก์ดีกว่าไหม
โดยทั่วไป การประมาณค่าลูกบาศก์ดีกว่าการประมาณค่าเชิงเส้น ในแง่มุมส่วนใหญ่ เช่น ความราบรื่นของฟังก์ชันและความแม่นยำสูงขึ้นในการประมาณฟังก์ชันดั้งเดิม
วิธีแก้ไขฝนที่ดีที่สุดคืออะไร
วิธี Kriging และ IDW (Interpolated Distance Weighted) ดีมากและเหมาะสำหรับการแก้ไขข้อมูลปริมาณน้ำฝน