ラスターデータのリサンプリングに使用する補間方法を決定しますか？

どの補間方法が各種類のラスターデータに適しているかについて、厳しい規則がありますか？

厳格なルールはありませんが、さまざまな補間方法のガイドラインがあります。たとえば、IDWは、最初からかなり高密度のポイントがある場合に最適です。クリギングはプロセッサ集中型で、通常は土壌/地質モデリングで使用されます。スプラインは通常、温度データなどの滑らかな表面が必要な場合に使用されます。一部の方法では、結果のラスタ​​ーが元のポイントを通過しますが、そうでないものもあります。

ArcGIS中心ですが、さまざまな方法の概要は4ページのペーパーに記載されています。

ArcGIS Spatial Analystでのサーフェスの内挿

質問の明確化は、ラスタをリサンプリングする方法が求められていることを示しています。多くは画像や写真のコミュニティで使用されています。ただし、GISの作業では、いくつかの簡単な方法が一般的に使用されています。

• 最近傍リサンプリング。新しいラスターの各セルには、元のラスターの最も近いセル（中心から中心）の値が割り当てられます。これは、土地利用やその他の分類などのカテゴリデータに使用します。

• バイリニア補間。新しいラスターの各セルには、最も近い4つの元のセルに基づいて平均が割り当てられます。平均化は、水平および垂直方向に線形です。（ただし、結果の式は線形ではありません。実際は2次関数です。）これは汎用の平滑化には適していますが、平均化は通常、局所的なピークと谷を少しクリップします。

• 立方畳み込み。これは、精神的には双線形補間に似ていますが、近くのセルから値をわずかに外挿できます。これは、新しいグリッドでローカル平均と変動性を再現することを目的とした方法で行われます。特に、局所的な極値のクリッピングはそれほど深刻ではありません。（ESRIのArcGISのバグとして明らかな不都合な結果の1つは、新しいグリッドの値が古いグリッドの範囲を超えて拡張され、新しい極端の一部が正しくレンダリングされないことです。しかし、これはデータの問題です。トレードオフは、キュービック畳み込みが双線形補間よりも計算に少し時間がかかることです。

後者の2つの方法については、http： //www.quantdec.com/SYSEN597/GTKAV/section9/map_algebra.htmで詳しく説明しています。

迅速な1回限りの計算のために、私は通常、双線形補間（連続データの場合）または最近傍補間（カテゴリデータの場合）を実行することに満足しています。他のすべての場合、特にマスターデータセットを準備するとき、または大規模な操作を予想するときは、キュービックコンボリューションを使用することをお勧めします（また、浮動小数点エラーの伝播を最小限に抑えるために操作を順序付けることも検討してください）。

ESRIによると、利用可能な補間方法（Spatial Analystおよびその他の拡張機能のツールとして利用可能）は、次のように比較されます：（引用）

IDW（逆距離加重）ツールは、各処理セルの近傍にあるサンプルデータポイントの値を平均することによりセル値を推定する補間方法を使用します。推定されるセルの中心に近いポイントほど、平均化プロセスでの影響または重みが大きくなります。

クリギングは、Z値を持つ点の散在セットから推定サーフェスを生成する高度な地球統計学的手順です。ArcGIS Spatial Analystでサポートされている他の補間方法よりも、出力値を生成するための最適な推定方法を選択する前に、Z値で表される現象の空間的挙動を徹底的に調査する必要があります。

Natural Neighbor補間は、クエリポイントに最も近い入力サンプルのサブセットを見つけ、比例領域に基づいてそれらに重みを適用して値を補間します（Sibson、1981）。また、Sibsonまたは「エリアスティーリング」補間としても知られています。

スプラインツールは、推定値は、数学的関数を使用してその補間方法を使用することを最小限に抑え、全体的な表面曲率、正確に入力された点を通る滑らかな表面が得られます。

バリア付きスプラインバリア 付きスプラインツールは、スプラインツールで使用される手法と同様の方法を使用しますが、大きな違いは、このツールは入力バリアと入力ポイントデータの両方でエンコードされた不連続性を尊重することです。

ラスタにトポとファイルによってラスタにトポツールは、具体的には、より密接に自然排水面と良好ジャム入力輪郭データの両方から稜線とストリームネットワークを表す表面を作成するために設計された補間技術を使用します。

使用されるアルゴリズムは、オーストラリア国立大学のHutchinsonらによって開発されたANUDEMのアルゴリズムに基づいています。

トレンドは、数学関数（多項式）で定義された滑らかな表面を入力サンプルポイントに合わせるグローバルな多項式補間です。トレンドサーフェスは徐々に変化し、データの大まかなスケールパターンをキャプチャします。

次の記事もご覧ください：http : //proceedings.esri.com/library/userconf/proc95/to100/p089.html

他の2つの方法はAverage4とAverage16です。彼らは彼らのように聞こえるものを行い、4または16の周囲の細胞の平均を取ります。

ここでの使用例は、主にDEMデータ用です。ラスターイメージ（esp 3バンドカラー）では使用しません。

距離は重み付けされていませんが、ラスタデータセットの距離はもう少し主観的であるため、ラスタ（ベクトルのみ）に使用するとは思いません。

Median4とMedian16がDEMデータからディップとスパイクを除去する良い方法であると常に考えていましたが、それを許可するパッケージは知りません。