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7．1 空间插值的概念和理论

空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便与其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。空间内插算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据的计算方法；空间外推算法则是通过已知区域的数据，推求其它区域数据的方法。

在以下几种情况下必须作空间插值：

1）现有的离散曲面的分辨率，象元大小或方向与所要求的不符，需要重新插值。例如将一个扫描影象（航空像片、遥感影象）从一种分辨率或方向转换到另一种分辨率或方向的影象。如果你对具体方法感兴趣，可以参考《地质空间可视化数据插值算法》中的详细解释。

2）现有的连续曲面的数据模型与所需的数据模型不符，需要重新插值。如将一个连续的曲面从一种空间切分方式变为另一种空间切分方式，从TIN到栅格、栅格到TIN或矢量多边形到栅格。你或许会对《空间数据插值算法比较分析》一文中的比较研究感兴趣，它深入探讨了各种插值算法的优缺点。

3）现有的数据不能完全覆盖所要求的区域范围，需要插值。如将离散的采样点数据内插为连续的数据表面。如果你希望深入了解插值的实现方法，可以查阅《插值算法实现》，该文提供了具体的代码和示例。

空间插值的理论假设是：空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值；而距离越远，特征值差异越大。这一理论的实际应用在于利用已知数据点来预测未知区域的数据，这无疑让人惊叹不已！更多细节请参阅《空间数据插值插值分析的经典讲解》，它将帮助你更好地理解这一过程的科学依据。