Comment combler le vide en utilisant IDW (méthode de pondération de la distance inverse) en R ?

Comment fonctionne l’interpolation pondérée par la distance inverse ?

La distance inverse pondérée (IDW) est une méthode d’interpolation qui estime les valeurs des cellules en faisant la moyenne des valeurs des points de données échantillons dans le voisinage de chaque cellule de traitement. Plus un point est proche du centre de la cellule à estimer, plus son influence, ou son poids, est grande dans le processus de calcul de la moyenne.
 

Qu’implique le terme de pondération inverse de la distance IDW ?

La méthode IDW part du principe que chaque point mesuré a une influence locale qui diminue avec la distance. Elle donne un poids plus important aux points les plus proches de l’emplacement de la prédiction, et les poids diminuent en fonction de la distance, d’où le nom de pondération inverse de la distance.

Quel est le principe de fonctionnement de la technique d’interpolation IDW ?

L’interpolation pondérée par la distance inverse (IDW) détermine les valeurs des cellules en utilisant une combinaison pondérée linéairement d’un ensemble de points d’échantillonnage. Le poids est une fonction de la distance inverse. La surface à interpoler doit être celle d’une variable dépendant de la localisation.

Qui a inventé la pondération inverse de la distance ?

La méthode de Shepard

Il a montré aux étudiants de première année du Harvard College son travail sur SYMAP, et nombre d’entre eux ont participé aux activités du laboratoire. L’un d’entre eux, Donald Shepard, décide de revoir l’interpolation dans SYMAP, ce qui donne lieu à son célèbre article de 1968.

Quelle est la différence entre l’interpolation IDW pondérée par la distance inverse et le krigeage ?

IDW diffère du Krigeage en ce qu’aucun modèle statistique n’est utilisé. Aucune détermination de l’autocorrélation spatiale n’est prise en compte (c’est-à-dire que la corrélation des variables à des distances variables n’est pas déterminée). Dans IDW, seules les valeurs z et les pondérations de distance connues sont utilisées pour déterminer les zones inconnues.
 

Qu’est-ce qui est le plus précis : IDW ou krigeage ?

La visualisation 3D a indiqué que l’IDW est une interpolation exacte, tandis que le krigeage et la spline sont des interpolations inexactes. Il a également été révélé que le krigeage a tendance à sous-estimer les valeurs des données, par rapport aux valeurs réelles des données. Spline a eu tendance à générer des valeurs de données extrêmes le long des bords de la zone d’étude.

Qu’est-ce que l’interpolation inverse, expliquée par un exemple ?

Au chapitre 4, en utilisant les méthodes d’interpolation, nous avons trouvé la valeur de l’entrée y pour une valeur intermédiaire de l’argument x, à partir d’un tableau donné des valeurs de x et de y. Parfois, nous devons trouver la valeur de x pour une valeur donnée de y ne figurant pas dans le tableau. Ce processus inverse est connu sous le nom d’interpolation inverse.

Comment calculez-vous le poids de la distance ?

La moyenne pondérée par la distance est : DWM=w1x1+w2x2+w3x3+w4x4w1+w2+w3+w4≈7.3.
 

Quel est le moyen de créer une surface interpolée IDW plus lisse ?

Quel est le moyen de créer une surface interpolée IDW plus lisse ? Diminuer la puissance.

Comment faire de l’interpolation inverse ?

Citation de la vidéo : Et la formule est appelée électrons utilisent la formule d’interpolation inverse donnée par X est égal à Y moins y1.

Qu’est-ce que l’interpolation inverse, expliquée par un exemple ?

Au chapitre 4, en utilisant les méthodes d’interpolation, nous avons trouvé la valeur de l’entrée y pour une valeur intermédiaire de l’argument x, à partir d’un tableau donné des valeurs de x et de y. Parfois, nous devons trouver la valeur de x pour une valeur donnée de y ne figurant pas dans le tableau. Ce processus inverse est connu sous le nom d’interpolation inverse.

Qu’est-ce que la formule d’interpolation inverse ?

[Tex]y_k = f(x_k), k=0, 1, 2, 3… m) [/Tex]donnée. Le processus consistant à trouver la valeur de la variable indépendante x pour une valeur donnée de y située entre deux valeurs tabulées à l’aide de l’ensemble d’observations donné pour une fonction inconnue est connu sous le nom d’interpolation inverse.