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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
多数自然现象的分布比较复杂,即比一次趋势面生成的倾斜面更加复杂。因此,拟合更加复杂的面要求用更高次的趋势面模型。有下面列举的几种。
三次趋势面模型
z(x,y)=b0+b1x+b2y+b3x2+b4xy+b5y2+b6x3+b7x2y+b8xy2+b9y3z(x,y)=b0+b1x+b2y+b3x2+b4xy+b5y2+b6x3+b7x2y+b8xy2+b9y3
趋势面(trend)方法
趋势面分析是一种整体内插法,这种方法假设地形表面的一般趋势与高程值的局部变化无关,并利用曲面方程来模拟待定点附近地形表面的一般趋势。
通常使用的是一次、二次、三次趋势面,过高次的趋势面不利于反映空间趋势,并可能存在趋势面的“畸变”。其中,二次趋势面可用待定点附近的6个数据点来计算方程式系数。若取用的点数多于6个,则要用测量平差方法来拟合。
趋势面(trend)方法产生的DEM难以反映地形起伏的特性。
克里金(Kriging)插值
Kriging插值方法在空间相关范围分析的基础上,用相关范围内的采样点来估计待插点属性值。
数据检验与分析,删去明显偏离实际的采样数据点。
数据预处理。
绘制方差图,了解空间变量的集聚范围与方向。
克里金插值估计。
相对来说,克里金插值则能较好地反映各种地形变化,但克里金方法的计算量很大,因此在对大面积区域大数据量内插时,这是一个不能不考虑的因素。