Metodos GridSding Para Surfer

MÉTODOS DE SOFTWARE grillado Suffer Grid es un punto rectángulo red difundir regularmente para todas las áreas de la cartografía. La rejilla se formó sobre la base de la XYZ datos y el uso de ciertos algoritmos matemáticos. Gridding es el proceso de utilización de los puntos de datos originales (observaciones de datos) que existen en el archivo de datos XYZ para formar puntos de datos adicionales en una cuadrícula difundir regularmente. En la fabricación de este archivo se pueden arreglar en la parrilla: 1. La geometría de las líneas de la cuadrícula, que consisten en la rejilla parámetro límites y la densidad de cuadrícula 2. Métodos de rejilla / grillado Límites de la rejilla son los límites de mapeo derivados del valor de la X más pequeño, X terbeasr, Y más pequeño y el más grande Y. Valor X e Y tomados de los datos en bruto en la hoja de trabajo. Cartografía de los límites de una forma rectangular con los valores más externa de las coordenadas de X e Y. mayor densidad de la rejilla es la anchura de las columnas y líneas en el archivo de cuadrícula. Las columnas y filas en forma de líneas de la cuadrícula menores formados por la interpolación de archivo XYZ lo largo de la X e Y método de cuadrícula de los ejes de alguna persona que practica surf: 1. Distancia inversa a un Poder Este método tiende a tener un patrón de "ojos de buey" los contornos son puntos de datos circulares concéntricos. Este método es un método de un peso promedio que es simple para calcular la distancia de la rejilla. He aquí un ejemplo de los resultados de los métodos de grillado Inverse Distancia a un Poder:

2.

Kriging Kriging es un método de grillado geoestadístico que ha demostrado ser útil y popular varios campos. Este método produce un mapa visual interesante de los datos que irregular. Kriging método de grillado es muy flexible. Donde krigging puede generar datos la red precisos. Krigging es el método por defecto de la persona que practica surf.He aquí ejemplo de los resultados de grillado con el método Kriging:

en es de un

3.

Curvatur mínimo Este método generalizar superficie lisa. El método también se usa ampliamente en ciencias de la tierra, porque el método de interpolación resultadoscurvatur mínimo analógico extremadamente delgada, disco elástico lineal pasa cada valor de datos con la cantidad mínima que se puede cambiar. Una desventaja de este método es la tendencia a extrapolar los valores de la zona que no hay datos. He aquí un ejemplo del método de clasificación curvatur mínima:

4.

Método Modificado de Shepard Los resultados de este método es similar a ladistancia inversa , pero si el parámetro de suavizado está activada, la tendencia de la formación de un modelo de "contorno de ojos de buey " no trjadi.Mediante el uso de este método podemos extrapolar valores fuera del rango de Z de los datos que tenemos. He aquí un ejemplo de la gradding método Modificado Shepard :

5.

Vecino Natural Este método produce un buen contorno del conjunto de datos que contiene datos de gran densidad en algunas zonas y la escasez de datos en otras áreas.Esto no produce datos en un área sin datos y no extrapolar valores Z más allá de la gama de la cuadrícula de datos.

6.

Vecino más cercano Este método es eficaz para los datos XYZ se extiende de manera uniforme en cada área de mapeo, pero será un problema si los datos no se distribuye uniformemente XYZ se traducirá en el contorno ser parcial. Método vecino más cercano utiliza el yiyik más cercana para poner un valor en el nodo de red. Esto es útil para la conversión teraturXYZ los archivos de datos en el archivo de cuadrícula. Este método no extrapolar más allá del alcance de los datos de cuadrícula Z.

7.

Regresión polinómica Este método es útil para el análisis de superficie secaraumum. Este método muestra la tendencia de la pendiente en el patrón de topografía general con la cobertura de área amplia. Métodos Regresipolinomial de datos de proceso que subyacen a la tendencia de los patrones a gran escala se muestra. Se utiliza para el análisis tienden a estar en la superficie. Este método puede exponer a los valores de la cuadrícula de datos fuera del alcance de Z.

8.

Función de base radial Métodos función de base radial es el mejor método para la mayoría de tipos de datos. Pero tienden a formar un patrón de "ojo de buey ", sobre todo si el parámetro de suavizado está activada. Las imágenes producidas por este método es similar a Krigging pero producen resultados ligeramente diferentes.

9.

Trianggulation con interpolación lineal Este método es útil para producir un análisis de fallos. Este método requiere una gran cantidad de datos, ya que si hay una falta de datos, habrá la formación de un patrón triangular en el contorno de la superficie. Sin embargo este método puede manejar las características sulitseperti de decisiones situación como terrazas y agujeros. Este método no extrapolar valores Z más allá del rango de los datos.

10. Media móvil Este método sólo se aplica a muy grandes conjuntos de datos y muchos puntos (por ejemplo,> de datos 1000) de manera que pueda combinar la línea de rotura de datos. Métodos media móvil da valor a la red de nodos con datos promedio dentro del nodo de la red de búsqueda elipse. 11. Datos Métricas Grillado método se utiliza para crear una cuadrícula de información sobre los datos. Métodos de grillado datos métricos en general tienden a no interpolar la media de los valores de Z. 12. polinómica local Este método es más aplicable a conjuntos de datos locales (por ejemplo liso de la superficie, relativamente liso en el entorno de búsqueda).Grillado método del polinomio local de valor dar a los nodos de la red utilizando pondera ajuste de mínimos cuadrados a los datos de la elipse de búsqueda nodo de red.

MÉTODO GRID Grid es un punto rectángulo red difundir regularmente para todas las áreas de la cartografía. La rejilla se formó sobre la base de la XYZ datos y el uso de ciertos algoritmos matemáticos.Gridding es el proceso de utilización de los puntos de datos originales (observaciones de datos) que existen en el archivo de datos XYZ para formar puntos de datos adicionales en una cuadrícula regular propagación En la fabricación de este archivo se pueden arreglar en la parrilla: 1. La geometría de las líneas de la cuadrícula (cuadrícula de geometría línea), que consiste en un límite del parámetro de la (límite rejilla rejilla) y la densidad de la red (densidad Grid) 2. Rejilla Métodos / grillado Mapeo rejilla de Fronteras (límite de la red) se dibujan los límites ari valor X más pequeño, el más grande de X, Y más pequeño y el más grande Y. Valor X e Y tomados de los datos en bruto en la hoja de trabajo. Tesebut límites de mapeo para formar un rectángulo con las coordenadas del mundo exterior los valores de X e Y.

Rejilla Densidad (densidad Grid) es la anchura de las columnas y filas en el archivo de cuadrícula.Columnas y filas en la forma de líneas de la cuadrícula menores formado por la interpolación de archivo XYZ lo largo del eje X y Y.

Varios métodos de rejilla en surfista 1. La distancia inversa al poder 2. Krigging 3. curvatura mínimo 4. vecino más cercano 5. regresión polinómica 6. función de base radial 7. Método de Shepard Modificado 8. Trianggulation con interpolación lineal

La descripción de cada rejilla método como sigue: 1. Distancia inversa al poder.

El método tiende patrón de "ojo de buey" en los contornos de los puntos de datos circulares concéntricos.

Figura. El método de distancia inversa al poder 2

2. Kriging. Flexible método se puede utilizar en la mayoría de datos. kriging es el método por defecto de la persona que practica surf.

Figura. Método Kriging 1. curvatura mínimo. El método de la generalización de superficie lisa.

Figura. Método de mínima curvatura

2. vecino más cercano. Este método es eficaz para los datos XYZ se extiende de manera uniforme en cada área de mapeo, pero será un problema si los datos no se distribuye uniformemente XYZ estará sesgada resultó resultados de contorno.

Figura. Método cercano

del

vecino

más

3. regresión polinómica. Este método es útil para el análisis de superficie en general. Este método muestra la inclinación de pendiente y patrones topográficos en general, con cobertura de área amplia.

Figura. Método de regresión polinómica

4. función de base radial. El mejor método para un gran tipo de datos. Pero tienden a formar un patrón de una vaca, especialmente si la línea de parámetro de suavizado (Smothing) habilitado.

Figura. Método de función de base radial

5. Modificado método de Shepard. Los resultados de este método se asemeja a la distancia inversa, pero si el parámetro de suavizado (suavizado) activar entonces la tendencia de la forma del contorno de un patrón de vaca no ocurre.

Figura. Modificado Shepard

el

método

de

6. Trianggulation con interpolación lineal. Este método es útil para producir un análisis de fallos. Este método requiere una gran cantidad de datos, en caso de falta de datos entonces conducir a la formación de un patrón triangular en el contorno de la superficie.

Figura. Método Trianggulation con interpolación lineal

Hay varias opciones en la determinación del método de grillado basado en la distribución de los datos de medición o la digitalización. Las opciones son como sigue: 1. Los puntos de datos son menos de 10. Los datos de menos de 10 no puede proporcionar más información que el patrón general de área de forma / tierra. El método es adecuado polinomio de regresión, krigging y radial Baisi fungtion. 2. Datos específicos de hasta 250 puntos de medición. El método es adecuado a saber: Krigging método mediante el uso de un variograma y los métodos de radial fuction forma lineal utilizando la función multiquadric 3. Los datos señala 250-1000 puntos de medición. Los métodos adecuados son: el método trianggulation, krigging y fuction basisi radial. 4. Los datos de más de 1.000 puntos de medición. El método produce una buena descripción y representa un método: trianggulation y la curvatura mínimo. Krigging y radial fuction base también puede ser un método de elección, pero su tiempo de procesamiento de datos va un largo tiempo.  Estadísticas Datos estadísticos es útil para sacar conclusiones de los datos existentes.

Cómo obtener datos estadísticos de la siguiente manera, 1. Los datos de bloque se distatistik 2. Seleccione el menú de Datos 3. Elija Estadística

4. Tick 5. Haga clic en Aceptar.  Operaciones Matemáticas Las operaciones matemáticas con el objetivo de obtener un cierto valor de los datos existentes. Pasos para Sebag siguientes operaciones matemáticas:

1. Seleccione la Data 2. Elija transformar 3. Aparecerá el siguiente diálogo:

4. Seleccione las funciones para determinar las operaciones matemáticas que se deben realizar. 5. Determinar el principio hasta el final de la fila afectada por operaciones matemáticas