Анізотропіяв процесі інтерполяції має на увазі привілейоване напрямок, або напрямок вищою або нижчою наступності між точками данних.Анізотропіязадается визначенням коефіцієнта анізотропії, яке заявляє: "Дайте більший ваговий коефіцієнт точкам, розташованим по одній осі по відношенню до точок, розташованих по інший осі". Іншими словами можна сказати, що точкам, лежачим далі по одній осі дають вагу, еквівалентний вазі точок, які лежать ближче по іншій осі. Відносне зважування визначається коефіцієнтом анізотропії.
У більшості випадків немає необхідності у використанні коефіцієнта анізотропії при інтерполяції. Наприклад, на більшості карт X і Yкоордінати будуються в одному масштабі. В цьому випадку можна сказати, що 1 одиниці X дорівнює 1 одиниця Y, і застосування коефіцієнта анізотропії в цьому випадку не потрібно. Однак, в деяких випадках небажано застосування одного масштабу для X і Y одиниць при створенні файлу сітки [.GRD].
Прикладом, коли анізотропія може застосовуватися, служить карта ізотерм середньої денної температури над поверхнею на середньому заході. Навіть якщо координати X іY (Сходу і Півночі) оцінюються із застосуванням одних одиниць, уздовж лінії Схід-Захід (Х лінії) температура буде схожою. Уздовж лінії Північ-Південь (Yлініі) температура буде змінюватися дуже сильно (стаючи холодніше при русі на північ). При інтерполяції цих даних може бути вигідно поставити більшу вагу даними уздовж осі схід-захід. При інтерполяції вузлів сітки. Спостереження, що лежать в напрямку схід-захід, отримають великі вагові коефіцієнти, ніж спостереження за сої північ-південь.
Масиви даних можуть також використовувати абсолютно різні одиниці в X іY напрямках. Наприклад, розглянемо побудову профілю течії вздовж річки. Координата Х буде становищем, виміряним у милях уздовж гирла річки. КоордінатаYможет бути віссю часу, що вимірюється в днях. ЗначеніеZможет бути глибиною річки, як функції положення і часу. У цьому випадку ясно, чтоX іY координати не можуть будується в одному масштабі, тому що одна є відстанню, інша - часом.
Інший приклад застосування коефіцієнта анізотропії - океанологічна зйомка температури води на глибинному розрізі. Припустимо, що дані беруться через кожні 1000 м уздовж лінії розрізу, а температура вимірюється через кожні 10 метрів по глибині. З таким масивом даних при інтерполяції можуть виникнути проблеми через те, що відстані між вимірами по горизонталі значно більше відстаней по глибині. В результаті можна отримати абсолютно неправдиву картину розподілу температур у вигляді ізоліній, зосереджених навколо вертикальних ліній промірів.
В інших випадках можна використовувати заданий по мовчанню значення коефіцієнта анізотропії 1.0.
Для кожного методу, анізотропія може визначаться трохи відрізняються способами. Щоб визначити коефіцієнт анізотропії:
У групі Gridding Method. виберіть метод із списку.
Клікнтіе на кнопці Options - з'явиться ДОOptions для обраного методу.
У групі Anisotropy. визначте параметри анізотропії. Для різних методів, параметри анізотропії можуть бути трохи різні. При визначенні параметрів в групі показується графічне зображення, яке вказує орієнтацію і відносні коефіцієнти.
Значення Ratio задаються дляIDP, MCM, RBFіTLI. Заданий за замовчуванням одиничний коефіцієнт робить сітку ізотропної. Щоб застосувати анизотропию, потрібно або збільшувати або зменшують значення коефіцієнта.
Для КМ потрібно задати радіуси в одиницях даних для кожної з двох осей. Коли значення радіусів однакові, анізотропія не використовується. Щоб використовувати її. Потрібно поставити різні радіуси.
Для Методу Шепарда потрібно визначити значеніяRange (Діапазону), які використовуються для застосування високих або знижених вагових коефіцієнтів вздовж зазначеної осі. ЗначеніяДіапазона виражені в одиницях даних. Щоб застосувати більш високі вагові коефіцієнти по окремій осі, можна збільшити значення Діапазону для цієї осі, або зменшувати - для протистоїть осі.
Вікно редагування Angle визначає орієнтацію анізотропних осей.Angle доступний для всіх методів крім МСМ.
Коли параметри задані, клікніть OK, щоб повернутися до ДО Scattered Data Interpolation.