基于Shepard插值残差修正的TIN模型预测高程异常

作者：赵春艳

来源：地理空间信息, 2022, 20(06): 128-131.

• Shepard插值
• 狄洛尼三角网
• 高程异常
• 边界点

结合狄洛尼三角网（TIN）的构建方法，将TIN模型应用到高程异常预测中，并针对待定点处在三角形边界的问题使用四边形下的Shepard插值进行残差修正。实例验证该方法能够结合待定点的临近值进行高程异常值拟合，四边形下的Shepard插值法能有效克服三角形边界上的待定点拟合精度较低的问题，平均相对误差为0.036%，优于未进行Shepard插值改进的0.055%，优于多项式模型的0.124%。