Spatial Analyst のライセンスで利用可能。
3D Analyst のライセンスで利用可能。
内挿は、限られた数のサンプル データ ポイントからラスター内のセルの値を予測します。標高、降雨、化学成分の濃度、騒音レベルなど、ある地点のデータについて未知の値を予測するときに使用できます。
使用できる内挿法は以下のとおりです。
IDW
(逆距離加重法) は、処理する各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、そのセルの値を推定する方法です。推定するセルの中心にポイントが近いほど、平均化処理への影響、つまり加重が大きくなります。
クリギング (Kriging)
は、Z 値を持つ散らばったポイント セットから推定サーフェスを作成する高度な地球統計学的手法です。他の内挿法よりも高度であるため、出力サーフェスを作成する最適な推定方法を選択する前に、Z 値によって表される現象の空間的な振舞いを徹底的に調査する必要があります。
Natural Neighbor
内挿法は、検索ポイントに最も近い入力サンプルのサブセットを検出し、検出された入力サンプルに値を内挿するために比例エリアに基づいて重みを適用します (Sibson、1981)。これは、Sibson または「area-stealing」内挿法とも呼ばれます。
スプライン (Spline)
ツールでは、サーフェス全体の曲率を最小にする数学関数によって値を推定する内挿法を使用して、入力ポイントを正確に通過するスムーズなサーフェスが得られます。
入力バリア設定を含むスプライン (Spline with Barriers)
ツールでは、[スプライン (Spline)] ツールと似た手法が使用されます。大きな違いは、このツールでは入力バリアと入力ポイント データの両方にエンコードされた不連続性を尊重するという点です。
トポ → ラスター (Topo to Raster)
と ツールでは、自然排水サーフェスを適切に表し、入力コンター データの尾根線と河川のネットワークの両方をうまく残すサーフェスを作成することを目的とした専用の内挿法が使用されます。
使用されているアルゴリズムは、オーストラリア国立大学の Hutchinson 他によって開発された ANUDEM に基づいています。
トレンド (Trend)
は、グローバルな多項式内挿法で、数学関数 (多項式) で指定されたスムーズなサーフェスにより入力のサンプル ポイントを近似します。トレンド サーフェスは徐々に変化し、大まかにデータのパターンを捕捉します。