在稀疏不均匀分布的离散点上插值效果较好的方法是（）。
A: 梯度距离反比法
B: 反距离权重法
C: 普通克里格法
D: 样条函数法
A: 梯度距离反比法
B: 反距离权重法
C: 普通克里格法
D: 样条函数法
举一反三
- 样条函数法在稀疏不均匀分布的离散点插值上有明显的优越性。
- 建立变异函数理论及结构分析基础之上的空间插值法是（ ） A: RBF神经网络法 B: 克里格插值法 C: 反距离权重插值法 D: 三次样条函数插值法
- GIS提供多种不同的空间插值方法，下列不属于局部分块内插法的是 A: 趋势面插值法 B: 反距离权重内插法 C: 样条函数插值法 D: 克里金内插法
- 主要的空间插值方法包括（）。 A: 最近邻法(Nearest Neighbor) B: 距离反比法(Inverse Distance) C: 克里金插值(Kriging) D: 样条插值(Spline Surface)
- 反距离插值法的应用条件有哪些？ A: 研究区内的采样点分布均匀 B: 研究区内的采样点分布不均匀 C: 样点关系与距离呈反比 D: 采样点聚集