CN103136270B - 一种获得数据插值的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种获得数据插值的方法及系统。该方法包括：获得监测区域内多个采样点的采样数据；根据所述多个采样点在所述监测区域内的坐标，将所述监测区域划分为多个栅格，其中，除所述采样点外，所述栅格的顶点记为栅格点；计算各栅格点的数据插值，包括，根据所述多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值；根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得所述监测区域内任一位置的数据插值。该方法使得设置少量的采样点即可获得充分的数据来计算监测区域内各位置的数据插值，计算方法简单，计算量有限，实现了快速计算。

Description

一种获得数据插值的方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种获得数据插值的方法及系统。

背景技术

在进行环境监测时，为了获得监测数据，例如温、湿度等数据，通常在监测区域的不同位置设置用于测量温度、湿度、风向、风力等环境指标的气象站(也即采样点)，在获得各个气象站的采样数据后，通过这些离散点的采样数据可以推测出监测区域内任意位置的数据，也即获得监测区域内任意位置的数据插值，以对整个监测区域的环境数据平面场有一个全面的把握。

现有获得数据插值的方法中，由于监测区域的范围很大，可以在方圆几公里到上百公里，需要在监测区中大量的高密度的布设气象站点(采样点)，获得该地区充分翔实的采样数据，然后基于这些采样数据，采用B样条、三次样条等曲面插值方法，通过相关公式运算获取任意位置的数据插值，进而还可以根据这些采样数据及计算获得的数据插值，构建该监测区域的数据插值曲面。

然而上述根据采样数据直接计算任意位置数据插值的方法，需要设置较多的采样点以获得大量采样数据，而且大量的采样数据需要通过复杂的公式运算获得数据插值，计算量非常大。

发明内容

本发明实施例提供一种获得数据插值的方法及系统，能够根据较少的采样数据即可获得监测区域的数据插值，且计算量较小。

为了解决上述技术问题，本发明实施例的技术方案如下：

一种获得数据插值的方法，包括：

获得监测区域内多个采样点的采样数据；

根据所述多个采样点在所述监测区域内的坐标，将所述监测区域划分为多个栅格，其中，除所述采样点外，所述栅格的顶点记为栅格点；

计算各栅格点的数据插值，包括，根据所述多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值；

根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得所述监测区域内任一位置的数据插值。

进一步，所述根据所述多个采样点在所述监测区域内的坐标，将所述监测区域划分为多个栅格，包括：

根据所述多个采样点的横坐标获得平行于所述监测区域横坐标轴的多条横向栅格线，根据所述多个采样点的纵坐标获得平行于所述监测区域纵坐标轴的多条纵向栅格线；所述多条横、纵栅格线以及所述监测区域的边界线交叉形成多个栅格。

进一步，所述根据所述多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值，包括：

确定满足筛选条件的采样点，记为备用采样点；

根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重；

根据各备用采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值。

进一步，所述筛选条件包括：

所述采样点到所述某一栅格点的距离不大于预设的距离阈值，且在所有采样点到所述某一栅格点的距离的排序中，所述采样点到所述某一栅格点的距离的位置序号满足预设比率阈值。

进一步，所述根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重，包括：

根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离的k次幂的反比，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重，其中k为预设值。

进一步，所述根据各备用采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值，包括：

分别计算所述各备用采样点的采样数据与其对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的乘积的和，以及所述各备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的和；

根据两和运算结果的比值确定所述某一栅格点的数据插值。

进一步，所述根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得所述监测区域内任一位置的数据插值，包括：

基于二次或三次多项式的曲线插值函数，根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，计算所述监测区域内任一位置的数据插值。

一种获得数据插值的系统，包括：

数据获取单元，用于获得监测区域内多个采样点的采样数据；

区域划分单元，用于根据所述多个采样点在所述监测区域内的坐标，将所述监测区域划分为多个栅格，其中，除所述采样点外，所述栅格的顶点记为栅格点；

第一计算单元，用于计算各栅格点的数据插值，包括，根据所述多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值；

第二计算单元，用于根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得所述监测区域内任一位置的数据插值。

进一步，所述区域划分单元，具体用于根据所述多个采样点的横坐标获得平行于所述监测区域横坐标轴的多条横向栅格线，根据所述多个采样点的纵坐标获得平行于所述监测区域纵坐标轴的多条纵向栅格线；所述多条横、纵栅格线以及所述监测区域的边界线交叉形成多个栅格。

进一步，所述第一计算单元包括：

筛选子单元，用于确定满足筛选条件的采样点，记为备用采样点；

权重计算子单元，用于根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重；

插值计算子单元，用于根据各备用采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值。

进一步，所述权重计算子单元，具体用于根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离的k次幂的反比，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重，其中k为预设值。

进一步，所述插值计算子单元包括：

求和子单元，用于分别计算所述各备用采样点的采样数据与其对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的乘积的和，以及所述各备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的和；

比值计算子单元，用于根据两和运算结果的比值确定所述某一栅格点的数据插值。

进一步，所述第二计算单元，具体用于基于二次或三次多项式的曲线插值函数，根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，计算所述监测区域内任一位置的数据插值。

本发明实施例通过对监测区域进行划分，并根据采样点采样数据计算划分后的栅格点的数据插值，最终根据采样点和栅格点的相关数据实现了对监测区域内任一位置数据插值的确定，该方法通过计算栅格点数据插值，使得设置少量的采样点也同样可以获得充分的数据来计算监测区域内各位置的数据插值，计算方法简单，计算量有限，实现了快速计算。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一种获得数据插值的方法流程图；

图2是本发明实施例另一种获得数据插值的方法流程图；

图3是图2所示实施例中监测区域内采样点和栅格点的示意图；

图4是图2所示实施例中计算温度插值时的监测区域示意图；

图5是图2所示实施例中获得的监测区域内温度场的立体示意图；

图6是本发明实施例一种获得数据插值的系统结构示意图；

图7是本发明实施例另一种获得数据插值的系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员能进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，附图仅提供参考与说明，并非用来限制本发明。

下面结合附图和实施例，对本发明的技术方案进行描述。

参见图1，为本发明实施例一种获得数据插值的方法流程图。

该方法可以包括；

步骤101，获得监测区域内多个采样点的采样数据。

本发明实施例中，首先在监测区域内设置多个监测点也即采样点，例如在多个位置设置气象站或传感器等，从而可以采集各采样点的采样数据，该采样数据可以是环境监测数据，如温度或湿度值，也可以是其它数据。该采样点的数量与监测区域的大小有关，例如几十个等，该采样点的数量比现有技术方法中所设置的采样点数量要小，关于其具体数值，此处不做具体限定。

步骤102，根据多个采样点在监测区域内的坐标，将监测区域划分为多个栅格。

首先确定各采样点在监测区域内的坐标，该坐标可以是直角坐标系坐标，也可以是指经纬度等，只要是可以定位采样点在监测区内的位置的参数即可。

然后，根据采样点的坐标对监测区域进行划分，既可以是根据所有采样点的坐标进行划分，也可以是选取部分采样点并根据其坐标进行划分。监测区域被划分为多个栅格，该多个栅格可以是不等或不均匀的栅格，为了便于描述，将除采样点之外的各栅格的顶点记为栅格点。

在具体划分形成栅格时，可以以采样点作为划分线上的点对区域进行划分，也可以是以与采样点具有一定位置关系的划分线对区域进行划分，只要可以确定各栅格点的坐标即可。

步骤103，计算各栅格点的数据插值。

每个栅格点的数据插值的计算方法相同，具体可以包括，根据多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算某一栅格点的数据插值。在计算时，可以选取所有采样点的采样数据来计算一个栅格点的数据插值，也可以选取个别采样点的采样数据计算一个栅格点的数据插值，其中，各采样点采样数据对该一个栅格点的数据插值的数值贡献还与该采样点对该栅格点的数据插值的影响权重有关，具体计算过程请参见后续实施例的描述。

步骤104，根据多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得监测区域内任一位置的数据插值。

在确定各栅格点的数据插值后，可以根据所有的采样点的坐标及数据，以及所有栅格点的坐标和数据插值，计算监测区域内任意位置的数据插值，也可以对采样点和栅格点做一定的筛选后计算。其中，计算的方法可以采用曲线插值法，例如二次多项式的曲线插值函数或三次多项式的曲线插值函数等。

本发明实施例通过对监测区域进行划分，并根据采样点采样数据计算划分后的栅格点的数据插值，最终根据采样点和栅格点的相关数据实现了对监测区域内任一位置数据插值的确定，该方法通过计算栅格点数据插值，使得设置少量的采样点也同样可以获得充分的数据来计算监测区域内各位置的数据插值，计算方法简单，计算量有限，实现了快速计算。

参见图2，为本发明实施例另一种获得数据插值的方法流程图。

该方法以获得监测区域内任一位置的温度插值为例进行说明，该方法可以包括：

步骤202，获得监测区域内n个采样点的温度值。

以图3所示的矩形监测区域为例，在直角坐标系中，该矩形监测区域的横坐标范围是：[x_l，x_h]，纵坐标范围是：[y_l，y_h]，此坐标可以代表实际长度(单位：米或公里)。

首先在监测区域的n个位置设置传感器或气象站以获得这n个采样点的温度值(也即前述实施例中的采样数据)，n通常可以为几十个，图中采样点以圆点表示。

步骤202，根据n个采样点在监测区域内的横、纵坐标，将监测区域划分为多个不均匀栅格。

在本实施例中，监测区域的划分具体可以是：根据多个采样点的横坐标获得平行于监测区域横坐标轴的多条横向栅格线，根据多个采样点的纵坐标获得平行于监测区域纵坐标轴的多条纵向栅格线；多条横、纵栅格线以及监测区域的边界线交叉形成多个栅格。将除采样点之外的各栅格的顶点记为栅格点。

如图3所示，图中栅格点以菱形表示。本实施例中，若各采样点的位置在监测区域内非均匀分布，则所得到的多个栅格也是各不相同的，即为非均匀栅格。

可见，在本实施例中，只需要少量的n个的采样点，就可以生成一个包含(n+2)²个顶点(其中包括n个采样点)的不均匀栅格。

接下来需要根据采样点的温度值计算各栅格点的温度插值(也即前述实施例中栅格点的数据插值)，其中，各栅格点的温度插值计算方法均相同，以下以计算其中某一栅格点A的温度插值为例进行说明。

步骤203，确定满足筛选条件的采样点，记为该某一栅格点A的备用采样点。

为了减少计算量，本步骤中通过设置筛选条件，来对参与计算该某一栅格点A温度插值的采样点进行选择，本实施例中该筛选条件具体可以是：采样点到某一栅格点A的距离不大于预设的距离阈值，且在所有采样点到该某一栅格点A的距离的排序中，采样点到该某一栅格点A的距离的位置序号满足预设比率阈值，满足该筛选条件的采样点，即可作为该栅格点A的备用采样点。

假设第i个采样点的坐标为(x_i，y_i)，该某一栅格点A的坐标为(x，y)，则，第i个采样点到该栅格点A的距离d_i为1≤i≤n，n为采样点的个数。

O_i是在将各采样点到该栅格点A的距离{d₁，d₂，...d_n}按从小到大排序后，距离d_i在该序列中所处的位置序号，例如，如果则O_i＝1。

该筛选条件即为选择d_i≤D_th，且O_i≤nP_th的采样点作为该某一栅格点A的备用采样点。其中，D_th为距离阈值，P_th为百分比阈值，用于表示要选取多大比率的采样点来参与计算，nP_th为比率阈值。D_th、P_th的具体数值可根据需要设定，例如D_th为2000m，P_th可以为20％～30％等。

本实施例中，可以用B_i来表示该采样点i是否为该某一栅格点A的备用采样点：

其中，B_i取1时，即该采样点i为该栅格点A的备用采样点，B_i取0时，即采样点i不作为该栅格点A的备用采样点。

在其它实施例中，该筛选条件也可以设置为其他条件，只要可以将对后续计算该栅格点的温度插值影响不大的采样点去除即可，此处不做具体限定。

步骤204，根据备用采样点到某一栅格点A的距离，确定备用采样点对某一栅格点A的温度插值的影响权重。

该影响权重W_i用于表征第i个采样点对该某一栅格点A的温度插值的影响，也即第i个采样点的温度值在后续计算该某一栅格点A的温度插值的加权计算中所占的权重。

本实施例中，可以根据上步骤中选取的备用采样点i到该某一栅格点A的距离d_i的k次幂的反比，来确定该备用采样点i对该某一栅格点A的温度插值的影响权重，即：

其中k为预设值，例如k＝2。

当然，在其他实施例中，该影响权重W_i可以采用其他的关于距离变量d_i的单调递减函数来确定，例如对数函数等。

步骤205，根据各备用采样点的温度值及其对某一栅格点A的温度插值的影响权重，计算该某一栅格点A的温度插值。

在进行上述两步骤后，即可计算该某一栅格点A的温度插值了，具体可以：

首先，计算各备用采样点的温度值与其对该某一栅格点A的温度插值的影响权重的乘积的和。假设采样点i的温度值为TH_i，本步计算的和为：

然后，计算各备用采样点对该某一栅格点A的温度插值的影响权重的和：

以上两“和”的计算过程可以同时进行或者按照任意顺序先后进行。

最后，根据两和运算结果的比值确定该某一栅格点A的温度插值。假设该栅格点A的温度插值为TH(x，y)，则：

当然，在其它实施例中，也可以采用其它方法或者在该公式的基础上进行变形，计算获得该某一栅格点A的温度插值，此处不一一列举。

以上步骤203～205为计算某一栅格点A的温度插值的过程，对于其它栅格点可采用同样步骤执行计算。在获得各栅格点的温度插值后，即可根据上述结果执行步骤206，进一步获得监测区域内任一位置的温度插值。

步骤206，基于二次多项式的曲线插值函数，根据多个采样点的坐标及其温度值，以及各栅格点的坐标及温度插值，计算监测区域内任一位置的温度插值。

本实施例以二次多项式的曲线插值函数为例，计算监测区域内任一位置的温度插值。

将二次多项式函数COMPUTEVALUE作为求取曲线插值的函数，其具体形式如下：

y′＝COMPUTEVALUE({x₁，x₂，...x_p}，{y₁，y₂，...y_p}，x′)，其中，x₁≤x′≤x_p

上式的含义是，已知(x_e，y_e)，1≤e≤p，给定一x′，求对应的曲线插值y′。

依据上述函数关系式，该y′为分段函数，当x′的取值位于不同分段时，y′对应的具体函数关系式也不同，例如，当x_g≤x′≤x_g+1时，y′＝f_g(x′)。

在确定x′后，若通过上述函数关系式计算获得对应的y′，需要首先确定其对应的y′＝f_g(x′)中的各系数，然后将x′代入该y′＝f_g(x′)，计算获得对应的y′，以x_g≤x′≤x_g+1对应的y′＝f_g(x′)为例进行说明：

f_g(x′)＝a_g+b_g(x′-x_g)+c_g(x′-x_g)²，1≤g≤p-1

根据相邻分段函数在分界点处的二阶导数和一阶导数相等的原理，其中，系数a_g、b_g、c_g的求解推导公式如下：

h_g＝x_g+1-x_g，k_g＝y_g+1-y_g，1≤g≤p-1；

a_g＝y_g，1≤g≤p-1；

1≤g≤p-2；

初始条件：b₁＝0

其中，h_g、k_g为中间计算值。

按照上述推导公式在确定x′对应的方程系数后，将x′代入方程f_g(x′)＝a_g+b_g(x′-x_g)+c_g(x′-x_g)²，1≤g≤p-1，即可获得该x′对应的曲线插值y′＝f_g(x′)。

将上述二次多项式函数关系式及计算方法应用至本发明实施例中，即可计算监测区域内任一位置的温度插值TH′(x，y)。

本步骤中，如图4所示，设置多个采样点，根据采样点的横坐标所形成的横向栅格线(包括监测区域的边界线)为m条，根据采样点的纵坐标所形成的纵向栅格线为n条(包括监测区域的边界线)，沿x轴每条横向栅格线上的栅格点及采样点的横坐标为x₁，x₂，...x_n；沿y轴每条纵向栅格线上的栅格点及采样点的纵坐标为y₁，y₂，...y_m。其中，n与m不一定相同，例如，当在同一纵向或纵向栅格线上有多个采样点。

在具体计算任一位置的温度插值TH′(x，y)时，可以按以下步骤完成：

首先，计算各横向栅格线中不同横坐标位置处的温度插值TH′(x，y_j)。

TH′(x，y_j)＝COMPUTEVALUE({x₁，x₂，...x_n}，{TH(x₁，y_j)，TH(x₂，y_j)，...TH(x_n，y_j)}，x)

其中，1≤j≤m

对于属于不同分段位置的x，其对应的方程TH′(x，y_j)也不相同，例如x₁≤x≤x₂时x对应的方程与x_n-1≤x≤x_n时x对应的方程不同。根据前述方程系数的推导公式，在确定一x对应的方程后，将x值代入该方程，即可获得该x对应的温度插值TH′(x，yj)。

因此，该步骤可以确定出各横向栅格线上任一横坐标位置x处的温度插值。

然后，基于求出的TH′(x，y_j)，即可计算监测区域内任一位置处的温度插值TH′(x，y)。

上步骤中所求得的TH′(x，y_j)中，仅局限于横向栅格线上的任一点，本步骤中，基于该TH′(x，y_i)，即可获得监测区域内任一位置处的温度插值TH′(x，y)，计算过程如下：

TH′(x，y)＝COMPUTEVALUE({y₁，y₂，...y_m}，{TH′(x，y₁)，TH′(x，y₂)，...TH′(x，y_m)}，y)

同理，纵坐标属于不同分段位置的y，其对应的方程TH′(x，y)也不相同，例如y₁≤y≤y₂时y对应的方程与y_m-1≤y≤y_m时y对应的方程不同。根据前述方程系数的推导公式，在确定一y对应的方程后，将y值代入该方程，即可获得该y对应的温度插值TH′(x，y)，从而，即可获得监测区域内任意位置(x，y)处的温度插值TH′(x，y)。

当然，除上述步骤顺序外，计算TH′(x，y)也可以按照以下步骤进行：

首先，计算各纵向栅格线中不同纵坐标位置处的温度插值TH′(x_j，y)。

TH′(x_j，y)＝COMPUTEVALUE({y₁，y₂，...y_m}，{TH(x_j，y₁)，TH(x_j，y₂)，...TH(x_j，y_m)}，y)

其中，1≤j≤n

采用与前述相同的方法，即可获得纵栅格线上任意纵坐标y对应的温度插值TH′(x_j，y)。

然后，基于求出的TH′(x_j，y)，即可计算监测区域内任一位置处的温度插值TH′(x，y)。

计算过程如下：

TH′(x，y)＝COMPUTEVALUE({x₁，x₂，...x_n}，{TH′(x₁，y)，TH′(x₂，y)，...TH′(x_n，y)}，x)

即可获得监测区域内任意位置(x，y)处的温度插值TH′(x，y)。

在执行步骤206时，还可以采用基于三次多项式的曲线插值函数等进行计算，其中，三次多项式的曲线插值函数外在形式上和二次多项式的曲线插值函数完全一样：

y′＝COMPUTEVALUE({x₁，x₂，...x_p}，{y₁，y₂，...y_p}，x′)

只是计算时分段函数的具体关系式不一样，即：

f_g(x′)＝a_g+b_g(x′-x_g)+c_g(x′-x_g)²+d_g(x′-x_g)³，1≤g≤p-1

上述关系式同二次多项式的相比，多了一项，当然其系数求解公式也会跟二次多项式有所不同，该系数求解的具体过程为数学推导过程，此处不再一一列举，除分段函数的具体关系式及其系数求解公式不同外，利用三次多项式的曲线插值函数计算监测区域任一位置的温度插值的计算过程与二次多项式的类似，此处不再一一列出。

对于计算其它的数据插值例如湿度值等，也同样可以采用本实施例的方法。

在获得了监测区域各个位置点的温(湿)度插值后，还可以对于监测区的温(湿)度场有一个整体的、美观的展示，这也适用于基于WEB的展示，如图5所示，即以立体图的形式展示了执行本方法后的温(湿)度插值曲面(整个插值曲面由6个采样点计算得到)。

在获得了监测区各个位置点温(湿)度插值后，还可以根据对温湿度的条件设定，查找出所需要观测的区域。比如，条件设定为温度在20～26度、湿度在20％～35％间的区域，则可以查找监测区中满足这两个条件的位置点的集合，从而估计出所要求的区域所在。

本发明实施例通过对监测区域进行划分，只需要少量的n个的采样点，就可以生成一个包含(n+2)²个顶点的不均匀栅格，然后根据采样点采样数据计算栅格点的数据插值，最终根据采样点和栅格点的相关数据实现了对监测区域内任一位置数据插值的确定，该方法通过计算栅格点数据插值，使得设置少量的采样点也同样可以获得充分的数据来计算监测区域内各位置的数据插值，计算方法简单，计算量有限，实现了快速计算。而且，通过获得监测区域各个位置点的数据插值，可以对于监测区有一个整体的、美观的展示。

以上是对本发明方法实施例的描述，下面对实现上述方法的系统进行介绍。

参见图6，为本发明实施例一种获得数据插值的系统结构示意图。

该系统可以包括：

数据获取单元61，用于获得监测区域内多个采样点的采样数据。

区域划分单元62，用于根据多个采样点在监测区域内的坐标，将监测区域划分为多个栅格，其中，除采样点外，栅格的顶点记为栅格点。

第一计算单元63，用于计算各栅格点的数据插值，包括，根据多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算某一栅格点的数据插值。

第二计算单元64，用于根据多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得监测区域内任一位置的数据插值。

数据获取单元61获得监测区域内多个采样点的采样数据，如温度或湿度值，也可以是其它数据。区域划分单元62根据采样点的坐标对监测区域进行划分，既可以是根据所有采样点的坐标进行划分，也可以是选取部分采样点并根据其坐标进行划分，监测区域被划分为多个栅格，该多个栅格可以是不等或不均匀的栅格，为了便于描述，将除采样点之外的各栅格的顶点记为栅格点。然后，第一计算单元63计算各栅格点的数据插值，具体的，根据多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算某一栅格点的数据插值。在计算时，可以选取所有采样点的采样数据来计算一个栅格点的数据插值，也可以选取个别采样点的采样数据计算一个栅格点的数据插值，最后，由第二计算单元64可以根据所有的采样点的坐标及数据，以及所有栅格点的坐标和数据插值，计算监测区域内任意位置的数据插值，也可以对采样点和栅格点做一定的筛选后计算。其中，计算的方法可以采用曲线插值法，例如二次多项式的曲线插值函数或三次多项式的曲线插值函数等。

本发明实施例的系统通过上述单元通过计算栅格点数据插值，使得设置少量的采样点也同样可以获得充分的数据来计算监测区域内各位置的数据插值，计算方法简单，计算量有限，实现了快速计算。

参见图7，为本发明实施例另一种获得数据插值的系统结构示意图。

本实施例中，该系统也同样可以包括：数据获取单元71、区域划分单元72、第一计算单元73和第二计算单元74。数据获取单元71与前述实施例中的数据获取单元61相同。

其中，区域划分单元72，具体用于根据多个采样点的横坐标获得平行于监测区域横坐标轴的多条横向栅格线，根据多个采样点的纵坐标获得平行于监测区域纵坐标轴的多条纵向栅格线；多条横、纵栅格线以及监测区域的边界线交叉形成多个栅格。

第一计算单元73又可以包括：

筛选子单元731，用于确定满足筛选条件的采样点，记为备用采样点。其中，该筛选条件可以是：采样点到某一栅格点的距离不大于预设的距离阈值，且在所有采样点到该某一栅格点的距离的排序中，采样点到某一栅格点的距离的位置序号满足预设比率阈值。

权重计算子单元732，用于根据备用采样点到某一栅格点的距离，确定备用采样点对某一栅格点的数据插值的影响权重。该权重计算子单元732，具体可以用于根据备用采样点到某一栅格点的距离的k次幂的反比，确定备用采样点对某一栅格点的数据插值的影响权重，其中k为预设值。

插值计算子单元733，用于根据各备用采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算某一栅格点的数据插值。

插值计算子单元733可以进一步包括：

求和子单元，用于分别计算各备用采样点的采样数据与其对某一栅格点的数据插值的影响权重的乘积的和，以及各备用采样点对某一栅格点的数据插值的影响权重的和；

比值计算子单元，用于根据两和运算结果的比值确定某一栅格点的数据插值。

通过筛选子单元731、权重计算子单元732、插值计算子单元733可以计算出每个栅格点的数据插值。

第二计算单元74，具体用于基于二次或三次多项式的曲线插值函数，根据多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和各栅格点的数据插值，计算监测区域内任一位置的数据插值。

本发明实施例的系统通过上述单元使得设置少量的采样点也同样可以获得充分的数据来计算监测区域内各位置的数据插值，计算方法简单，计算量有限，实现了快速计算。

上述系统中各单元的具体实现过程请参见前述方法实施例的相应描述，此处不再赘述。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种获得数据插值的方法，其特征在于，包括：

获得监测区域内多个采样点的采样数据；

根据所述多个采样点的横坐标获得平行于所述监测区域横坐标轴的多条横向栅格线，根据所述多个采样点的纵坐标获得平行于所述监测区域纵坐标轴的多条纵向栅格线；所述多条横、纵栅格线以及所述监测区域的边界线交叉形成多个栅格，其中，除所述采样点外，所述栅格的顶点记为栅格点；

计算各栅格点的数据插值，包括，根据所述多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值；

根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得所述监测区域内任一位置的数据插值；

其中，所述根据所述多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值，包括：

确定满足筛选条件的采样点，记为备用采样点；所述筛选条件包括：所述采样点到所述某一栅格点的距离不大于预设的距离阈值，且在所有采样点到所述某一栅格点的距离的排序中，所述采样点到所述某一栅格点的距离的位置序号满足预设比率阈值；

根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重；

根据各备用采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重，包括：

根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离的k次幂的反比，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重，其中k为预设值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各备用采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值，包括：

分别计算所述各备用采样点的采样数据与其对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的乘积的和，以及所述各备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的和；

根据两和运算结果的比值确定所述某一栅格点的数据插值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得所述监测区域内任一位置的数据插值，包括：

基于二次或三次多项式的曲线插值函数，根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，计算所述监测区域内任一位置的数据插值。

5.一种获得数据插值的系统，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于获得监测区域内多个采样点的采样数据；

区域划分单元，用于根据所述多个采样点的横坐标获得平行于所述监测区域横坐标轴的多条横向栅格线，根据所述多个采样点的纵坐标获得平行于所述监测区域纵坐标轴的多条纵向栅格线；所述多条横、纵栅格线以及所述监测区域的边界线交叉形成多个栅格，其中，除所述采样点外，所述栅格的顶点记为栅格点；

第一计算单元，用于计算各栅格点的数据插值，包括，根据所述多个采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值；

第二计算单元，用于根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，采用曲线插值法获得所述监测区域内任一位置的数据插值；

其中，所述第一计算单元包括：

筛选子单元，用于确定满足筛选条件的采样点，记为备用采样点；所述筛选条件包括：所述采样点到所述某一栅格点的距离不大于预设的距离阈值，且在所有采样点到所述某一栅格点的距离的排序中，所述采样点到所述某一栅格点的距离的位置序号满足预设比率阈值；

权重计算子单元，用于根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重；

插值计算子单元，用于根据各备用采样点的采样数据及其对某一栅格点的数据插值的影响权重，计算所述某一栅格点的数据插值。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，

所述权重计算子单元，具体用于根据所述备用采样点到所述某一栅格点的距离的k次幂的反比，确定所述备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重，其中k为预设值。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述插值计算子单元包括：

求和子单元，用于分别计算所述各备用采样点的采样数据与其对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的乘积的和，以及所述各备用采样点对所述某一栅格点的数据插值的影响权重的和；

比值计算子单元，用于根据两和运算结果的比值确定所述某一栅格点的数据插值。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，

所述第二计算单元，具体用于基于二次或三次多项式的曲线插值函数，根据所述多个采样点的坐标及其采样数据，以及各栅格点的坐标和所述各栅格点的数据插值，计算所述监测区域内任一位置的数据插值。