Python中的地理插值

我有500个点，经度x，纬度y，海拔z，以及这些点的值

另一方面，我还有其他200个点，而不是我想插值的，其中纬度、经度和高度是已知的

考虑到点的高度和 地理位置在这些点之间，我的地图是西班牙

例如：

我有2个点（x，y，z）和（x'，y'，z'）。实际距离为黑线，多项式插值为蓝线（近似距离），这两个点之间的欧几里德距离为红线。我想获得蓝线或黑线的距离

以下以（x，y）为输入的示例适用：

但是我想把高度z作为一个输入参数来管理

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Python中的一些库？有什么教程吗？

我会试着用英语回答你的问题

我们假设西班牙是一个1000×1000平方公里。 你的500个点在曲面上随机分布

将openturns导入为ot
将numpy作为np导入
#使用2个坐标启动一个尺寸为500的样本
inputdata=ot.样本（500，2）
#第1列为0到1000之间的随机数
inputdata[：，0]=ot.Uniform（01000）.getSample（500）
#第二列为0到1000之间的随机数
inputdata[：，1]=ot.Uniform（01000）.getSample（500）

然后，让我们为每个点指定一个高度。OpenTURNS允许定义符号函数：

height=ot.SymbolicFunction（[“x”，“y”]，[“10+10*（x+y）/1000+10*（（x+y）/1000）*sin（3*x*pi/1000）*cos（5*y*pi/1000）”）
outputdata=高度（inputdata）

现在，我们要对数据进行插值，以估计地图上任何点的高度。克里格法允许这样做，但您最好了解有关问题的一些信息（总体趋势、两个远处点的高度之间的相关性）

#输入数据的维度
尺寸=2
basis=ot.ConstantBasisFactory（维度）.build（）
协方差模型=正交平方协方差（维数）

然后我们调用克里格算法来进行插值

algo=ot.KrigingAlgorithm（输入数据、输出数据、协方差模型、基础）
算法运行（）
result=algo.getResult（）
metamodel=result.getMetaModel（）

metamodel

正是您想要的功能

#给出点的推断高度（x=123，y=967）
元模型（[123967]）
>>> [12.2225]

如果要绘制结果，可以在正方形的网格上计算预测值

gridx=np.arange（0.01001,10）
nx=len（gridx）
gridy=np.arange（0.01001,10）
ny=len（gridx）
十、 Y=np.meshgrid（gridx，gridy）
预测=np.array（zip（X.ravel（），Y.ravel（））]中（xi，yi）的元模型（[[xi，yi]）））。重塑（nx，ny）

然后可以使用matplotlib查看结果：

将matplotlib.pylab作为plt导入
plt.图（）
vmin=predictions.min（）
vmax=predictions.max（）
plt.pcolor（X，Y，预测，cmap='viridis'，vmin=vmin，vmax=vmax）
plt.scatter（[d[0]表示输入数据中的d]，[d[1]表示输入数据中的d]，c=[d表示输出数据中的d]，s=2，edgecolor=“white”，cmap='viridis'，vmin=vmin，vmax=vmax）
plt.colorbar（）
plt.show（）

也可以在三维视图中查看：-）

来自mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D
从matplotlib导入cm
图=plt.图（）
ax=图gca（投影=3d'）
surf=最大绘图曲面（X，Y，预测，cmap=cm.viridis，
线宽=0，抗锯齿=假）
图颜色条（表面，收缩=0.5，纵横比=5）
plt.show（）

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这太神奇了，但我试图找到更多的东西。在问题中添加细节。谢谢！！！一旦在整个地图上都有了元模型（即（x，y，z=f（x，y）），当你将（x，y，z）和（x+dx，y+dy，z+dz）之间的距离相加，计算从（x0，y0，z0）到（x1，y1，z1）的距离就变得很容易了？你的意思是“大地距离”，即在海平面上沿地球椭球体在一点和另一点之间的最短路径吗？在这种情况下，你如何考虑距离方程中的高度？@MichaelBaudin我试图更好地解释。我在山谷中有2个点（V型）。一个在山上（）另一个在这个（/）前面。具有相同高度和相同y坐标的两个点。x距离是100p1=（100,50800）p3=（0,50800）距离=100。我想要更多的东西。现在我有一个点p2（在中间）。其高度为0 p2=（50,50,0）。然后我走了p1到p3的距离，但考虑到每1公里的中间点（例如）。因为考虑到p2，p1和p3之间的距离为距离=平方米（（100-50）²+800²）+平方米（（50-0）²+（0-800）²）