局部最优形态参数的RBF分块地形插值方法与实验

摘要： 径向基函数（Radial Basis Function,RBF）是一种不需对数据做任何假设,能准确逼近任意维度数据的空间插值方法。其特别适合于复杂地形的数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）插值重建,但随着已知点数量的增加会导致插值模型求解困难或缓慢。针对这个问题,本文基于二叉树自适应递归分块原理,采用局部最优形态参数的RBF分块插值方法进行DEM插值重建。首先,设定子区域最小点数阈值和相邻子区域的重叠率,自顶向下,对研究区域进行递归分块,构建区域分块二叉树,对二叉树叶子节点区域,采用逐点交叉验证（Leave One Out Cross Validation,LOOCV）方法求解其最优形态参数,建立局部RBF最优插值模型;然后,根据单元分解原理,采用加权平均方法对相应叶子节点区域内的待插值点高程进行加权求和,自底向上递归求解,得到待插值点最终高程值。以云南某地区DEM进行插值实验表明,采用本文方法进行DEM插值重建,稳定性较好,插值精度高。