地理与气象分析库

NaturalNeighbor

2022/10/23

# gma.smc.Interpolate.NaturalNeighbor(Points, Values, Resolution = None)1.1.0 +

功能： 【自然邻域法插值】。使用自然邻域法（NaturalNeighbor）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：

 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。

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

注意

  1. NaturalNeighbor 插值不会包含输入点范围外的任何数据！

  2. NaturalNeighbor 方法不会进行内部坐标转换！

参考文献：

 [1] Sibson, R. (1981). “A brief description of natural neighbor interpolation (Chapter 2)”. In V. Barnett (ed.). Interpolating Multivariate Data. Chichester: John Wiley. pp. 21–36.

 [2] V.V. Belikov; V.D. Ivanov; V.K. Kontorovich; S.A. Korytnik; A.Y. Semenov (1997). “The non-Sibsonian interpolation: A new method of interpolation of the values of a function on an arbitrary set of points”. Computational mathematics and mathematical physics. 37 (1): 9–15.

 [3] N.H. Christ; R. Friedberg, R.; T.D. Lee (1982). “Weights of links and plaquettes in a random lattice”. Nuclear Physics B. 210 (3): 337–346.

示例 （下载 示例数据）：

import gma
import pandas as pd

Data = pd.read_excel("Interpolate.xlsx")
Points = Data.loc[:, ['经度','纬度']].values
Values = Data.loc[:, ['值']].values

# 插值
NND = gma.smc.Interpolate.NaturalNeighbor(Points, Values, Resolution = 0.05)

gma.rasp.WriteRaster(r'.\gma_NaturalNeighbor.tif',
                     NND.Data,
                     Projection = 'WGS84',
                     Transform = NND.Transform, 
                     NoData = np.nan,
                     DataType = 'Float32')
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与 ArcGIS NaturalNeighbor 插值结果（重分类后）对比：

fdg

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