MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明
前言用通俗易懂的语言说明griddata和griddatan的使用方法。 我不会追求严密。 目的是为了尽快理解和使用需要使用这两个插值函数。
一、griddata函数是什么？ griddata可以插入二维或三维散点数据
严格来说，griddata不能称为插值，但可以实现插值功能。 griddata有三种格式：
VQ=griddata(x，y，v，xq，yq ) )。
VQ=griddata(x、y、z、v、xq、yq、zq ) )。
VQ=griddata(__，method ) )。
griddata和interp2的区别在于，interp2的插值数据必须是矩形区域，要求xy规则排列。 griddata中的x、y、v是包含方差(非均匀)采样点和数据的向量。
例如，目前我在野外有5x5矩阵共25个采样点，分别涵盖经度121-125度、纬度30-34.5度之间。 采样点正在收集农作物亩产数据。 目前有20x20个经度122-124度、纬度32-34度之间的矩阵。 矩阵表示每一点有多少亩农作物，现在需要要求矩阵范围内的总产量。
以下两幅图分别显示了采样点的分布和绘制的亩产等值线图
问题是，如果25个采样点的数据太稀疏，剪切范围后无法将20x20个矩阵点乘以总产量，则此时必须使用griddata函数。
x、y可视为较大的采样范围，v是亩产、某些污染物浓度等各点的属性。 xq、yq在该采样范围内，是应该剪切的范围。 例如，我在一个省里马上采集了很多样本点，但需要计算省内某个区域的值。 此时，可以对全省的采样数据进行插值，剪切想要的区域，调整xy间隔，构成新的矩阵。
当然，最重要的一点来了。 如果这25个数据不构成5x5矩阵该怎么办？ 例如，我只有空间分布的21个数据吗？
上述interp2的内插数据必须是矩形区域，而且gridata可以是方差(非均匀)采样点，因此它仍然适用。
下面的代码用矩阵表示原始经纬度、亩产。 如果原始数据不是矩形字段，则可以以Excel表的形式输入MATLAB进行运算。
x=[34.2、34、34、34、34； 33、33.2、33、33、33； 32、32.7、32.5、32.6和32； 31.5、31、31、31、31； 三十、三十、三十、三十、三十)； y=[121、122、123、124、125； 121、122.1、123、124、125； 121.3、122、123、124、125； 121、122、123、124、125； 121.1、122.3、123.6、124、125]； z=[1、2、5、3、4； 4、2、3、5、6； 七、五、三、六、四； 4、2、8、6、4； 7、4、8、6、5； %为清楚起见，原始数据为contourf(y、x、z ) figure ) xrange=34:-0.1:32； yrange=122:0.1:124； [Y，x]=meshgrid(yrange，xrange )； %xrange、yrange被认为是剪切范围，可以插值后变更为20*20的矩阵m=griddata(x、y、z、x、y )； imagesc(m ) 20的新矩阵2，gridatan使用gridatan和gridata的用法相似，但不同的是gridatan可以实现更高维的插值。
例如，我选了一个湖，在湖里选了几十个不同位置的样品，每个样品根据水深采集不同深度的水，计算营养盐的含量。
采样点x、y、z实际上分布在三维空间，分布不均，加上营养盐含量即为四维方差数据。 此时，如果想看到一定经度的断面营养盐分布，gridatan有助于实现全湖营养盐的插值，从而达到目的。