TREND OF FUTURE WEATHER IN THAILAND WITH GENERAL
  CIRCULATION MODEL AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

การประมาณค่าในช่วง (Interpolation)

 การประมาณค่าในช่วงเป็นการทํานายค่าให้กับเซลล์ใน Raster โดยใช้ข้อมูลจุดที่มีอยู่อย่างจํากัด ด้วยวิธีการนี้สามารถใช้ในการทํานายค่าที่ไม่ทราบได้จากจุดใดๆ ทางภูมิศาสตร์ได้เช่นการประมาณค่า ความสูง ปริมาณนํ้าฝน การกระจายตัวของสารเคมี ระดับเสียงรบกวน



รูปที่ 1 Interpolation

Inverse Distance Weighting (IDW)

Inverse Distance Weighting (IDW) เป็นวิธีการประมาณค่า Raster ดังรูปที่ 16โดยทําการสุ่มจุดตัวอย่างแต่ละจุดจากตําแหน่งที่สามารถส่งผลกระทบไปยังจุดที่ต้องการประมาณค่า ซึ่งจะมีผลกระทบน้อยลงเรื่อยๆ ตามระยะทางที่ไกลออกไปจากจุดที่ต้องการประมาณค่า การประมาณค่าแบบ IDW นั้นถูกอธิบายในรูปแบบของสมการทางคณิตศาสตร์


รูปที่ 2 Inverse Distance Weighting



รูปที่ 3 Raster Interpolation