У меня есть набор пространственных данных, состоящий из большого количества точечных измерений (n=10^4), которые были сделаны вдоль регулярных линий сетки (500 м x 500 м) и некоторых произвольных линий и блоков между ними. Отдельные измерения, сделанные с интервалом около 0,3–1,0 м (варьируется) вдоль этих линий (см. пример с указанием каждой 10-й точки).
Можно предположить, что данные распределены нормально, но в некоторых регионах наблюдается сильная мелкомасштабная изменчивость. И есть некоторый тренд с высотой (r=0,5), который можно легко убрать.
Независимо от платформы кодирования, я ищу хороший или «оптимальный» способ интерполяции этих точек в обычную сетку 25 x 25 м по всей интересующей области (5000 x 7000 м). Я знаю о широком спектре методов кригинга, но мне интересно, есть ли у кого-нибудь конкретное представление о том, как справиться с «передискретизацией вдоль линий» с довольно большими промежутками между линиями.
Спасибо за любой совет!
Лео
