反距离加权插值IDW计算详细步骤_反距离加权插值法_BetterQ.的博客

1.使用ArcGIS实现反距离加权插值

首先打开ArcGIS，在工具箱中找到“Geostatistical Analysis”----“插值分析”----“反距离权重法”，如下图

接着分别输入需要计算的要素，输入要素需要输入点要素，然后选择所要插值的字段，如温度、降水等，这两个输入好后，其他的可以不选，或者根据需要来进行设置。

最后点击确定，等待计算完成就可以了。

2.使用C++代码实现

使用C++代码实现也比较简单，主要是需要计算待插值点与样本点之间的距离，涉及到一个领域选取的问题，其他的按照公式计算就可以了。这里基于C++实现了多种插值算法，包括反距离加权插值，提供了源代码和界面，有需要的可以直接下载使用。

代码链接： 基于C++的插值算法实现

主要是基于地理学第一定律，根据待插值点与样本点之间的距离的倒数来确定待插值点的值，即待插值点距离样本点越远，则受到的影响越小，反之则越大。反距离加权插值方法计算简单，计算效率和精度也较高，是较为常用的一种插值方法，通常用于温度、降雨等二维场的插值当中。

反距离权重插值适用于整个研究区数据均匀分布，不存在聚类的情况，效果最优！插值步骤步骤一：启动地统计向导，选择确定性方法中的反距离权重法，选择插值的源数据集和数据字段，如有必要，可添加权重字段，完毕后进入下一步。步骤二：常规属性中，优化幂参数，搜索邻域中，设置最大最小相邻要素数，以及扇区类型，长半轴、短半轴和角度（此步的设置是之前章节介绍的向异性中各参数的探索结果），设置完成，单击下一步。

C++ 实现克里金插值，有实现界面，包括反距离加权插值、最邻近点插值方法. 包含完整的工程文件，直接点击“*.exe”文件即可运行，可看到源代码以及具体的算法内容，内附有简单的示例数据，可以学习也可以直接使用。在实现克里金插值的基础上增加了三维展示插值结果，支持导出生成的三维模型，格式为“*.osg”，插值结果经过检验，精度较高。 C++ 实现克里金插值，有实现界面，包括反距离加权插值、最邻近点插值方法. C++ 实现克里金插值，有实现界面，包括反距离加权插值、最邻近点插值方法. C++ 实现克里金插值，有实现界面，包括反距离加权插值、最邻近点插值方法. C++ 实现克里金插值，有实现界面，包括反距离加权插值、最邻近点插值方法.

利用GPU实现 IDW ( 反距离加权插值 ) IDW 的实现比较简单，已知插值点位比较少的情况下，可以直接遍历所有插值点，来获取临近的几个点，进行插值运算。插值点较多时，需要可以使用kd-tree来加速临近点的查找。本次仅对小数据量情况进行讨论，将 IDW 算法在shader中实现，可以方便的使用webgl的裁剪面和强大的并行计算。具体计算流程如下：插值点位提交到GPU 数据提交，我使用了uniform数组变量来存储，在渲染过程中，直接提交插值点位的数据，数据类型为vec3，webgl我使用了twgl第三方库（为了偷

转自：https://blog.csdn.net/zzrrhhh/article/details/78385452?locationNum=8&fps=1 反距离插值 C++ 实现 70 140 115.4 115 115 123.1 150 150 113.8 110 170 110.5 90 190 107.2 180 210 131.78 110 150 所求值应...

该程序应用FORTRAN语言编写，可快速对离散数据采用距离反比加权公式进行网格化处理，方便实用，直接下载编译就可以执行，非常方便快捷，应用多年效果较好！-The program application of FORTRAN language, and can be used for discrete data inverse distance-weighted formula for grid processing, convenient and practical, direct download compilation can be performed very fast and convenient, good effect for many years!该程序应用FORTRAN语言编写，可快速对离散数据采用距离反比加权公式进行网格化处理，方便实用，直接下载编译就可以执行，非常方便快捷，应用多年效果较好！-The program application of FORTRAN language, and can be used for discrete data inverse distance-weighted formula for grid processing, convenient and practical, direct download compilation can be performed very fast and convenient, good effect for many years!

今天成功的完成了百度地图的空间插值 Javascript插件，其中空间插值是基于反距离加权法。插值算法的原理网上有很多资料，我也是参考别人的资料，在这里我直接论文截图：之前一直在找工作，最近写论文才有时间完成项目的开发移植，我参考了网上的热度图HeatMap实现（http://www.patrick-wied.at/static/heatmapjs...

MATLAB 反距离加权插值（ IDW ）是一种插值方法，它使用与未知点的距离成反比的权重为周围已知点进行插值。具体地，如果我们要插值一个点P，则使用以下公式来计算 P的值： P = ∑(wi * vi) / ∑wi 其中，wi是P与已知点i之间的距离的倒数，vi是已知点i的值。该公式表示，P的值等于所有已知点的值的加权平均值，权重是P与每个已知点之间的距离的倒数，距离越近的点权重越大。 IDW 方法在MATLAB中的实现很简单。首先，我们需要将已知点的坐标和值放入一个矩阵中，然后使用griddata函数对其进行插值。在griddata函数中，我们可以指定“v4”方法来使用 IDW 插值。例如： [x, y] = meshgrid(1:10, 1:10); z = peaks(10); xi = linspace(1, 10, 100); yi = linspace(1, 10, 100); [XI, YI] = meshgrid(xi, yi); ZI = griddata(x, y, z, XI, YI, 'v4'); 这段代码生成了一个大小为10x10的网格，其中z是每个点的高度值。然后，在一个更细的网格上（100x100），使用griddata函数进行 IDW 插值，并将结果存储在ZI中。总之，MATLAB 反距离加权插值是一种有效的插值方法，可以用于处理具有空缺数据或已知点的数据集。它使用每个数据点之间的距离来确定每个点的权重，从而产生更准确的插值结果。