IDW

gma.smc.Interpolate.IDW(Points, Values, Boundary = None, Resolution = None, Power = 2, SearchRadius = 12, InProjection = 'WGS84')1.1.0 +

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功能： 【反距离权重法插值】。使用反距离加权法（IDW）将点插值成二维数组。

参数：

 Points：list||tuple||array 。插值点 X（经度），Y（纬度）坐标。至少有 4 个坐标点。

示例

Points = [(122.52, 52.97), (124.72, 52.35), (124.4 , 51.67), (126.63, 51.73)]

 Values：array。坐标点对应的数据值，与 Points 数量相同。

可选参数：

 Boundary = tuple。插值结果的四至边界，分别为最小经度（左）、最小纬度（下）、最大经度（右）、最大纬度（上）。默认（None）从输入坐标点提取范围。

 Resolution = float。插值结果的分辨率。默认（None）为 Boundary 经度、纬度差最小值的十分之一。

 Power = float。距离指数（幂）。用来控制插值周围点的显著性，默认为 2。

 SearchRadius = int。搜索范围。指定要用于执行插值的最邻近输入采样点数量，默认为 12 个点。

 InProjection = str。输入坐标点的坐标系。默认为 WGS84（EPSG:4326）。

返回： 类型：namedtuple。包含数据（Data）和仿射变换（Transform）。

参考文献：

 [1] Philip, G. M., and D. F. Watson. A Precise Method for Determining Contoured Surfaces. Australian Petroleum Exploration Association Journal 22: 205–212. 1982.

 [2] Watson, D. F., and G. M. Philip. A Refinement of Inverse Distance Weighted Interpolation. Geoprocessing 2:315–327. 1985.

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示例 （下载 示例数据）：

from gma import smc, io

ELSXLayer = io.ReadVector("Interpolate.xlsx")
Data = ELSXLayer.ToDataFrame()

Points = Data.loc[:, ['经度','纬度']].values
Values = Data.loc[:, ['值']].values

# 插值
IDWD = smc.Interpolate.IDW(Points, Values, Resolution = 0.05)

与 ArcGIS IDW 插值结果（重分类后）对比：