## Spatial Interpolation Method

Geostatistical Analyst Prepared by Parikshit Ranade, Dr Ayse Irmak and David R. Maidment Spatial Interpolation Methods Figure 1 : The interpolated value at the unmeasured yellow point is a function of the neighboring red points (From ArcGIS Help Menu). A very basic problem in spatial analysis is interpolating a spatially continuous variable from point samples. Many spatially explicit hydrologic/watershed models require continuous surfaces of temperature. Three commonly used interpolation methods to model spatially distribution from point data are Inverse Distance Weighting (IDW), spline and ordinary kriging. The IDW is simple and intuitive deterministic interpolation method based on principle that sample values closer to the prediction location have more influence on prediction value than sample values farther apart. Using higher power assigns more weight to closer points resulting in less smoother surface. On the other hand, lower power assigns low weight to closer points resulting in smoother surface. We optimized power parameter using ArcGIS. Major disadvantage of IDW is “bull’s eye” effect (higher values near observed location) and edgy surface. Spline is deterministic interpolation method which fits mathematical function through input data to create smooth surface. Spline can generate sufficiently accurate surfaces from only a few sampled points and they retain small features (Anderson, 2008). Spline works best for gently varying surfaces like temperature. In ArcGIS Spline is Radial Basis Function. Unlike IDW and spline, kriging is method based on spatial autocorrelation. It uses semivariogram. . Basics of Kriging . Kriging was developed in the 1960s by the French mathematician Georges Matheron. The motivating application was to estimate gold deposited in a rock from a few random core samples. Kriging has since found its way into the earth sciences and other disciplines. It is an improvement over inverse distance weighting because prediction estimates tend to be less bias and because predictions are accompanied by prediction standard errors (quantification of the uncertainty in the predicted value). . The basic tool of geostatistics and kriging is the semivariogram. The semivariogram captures the spatial dependence between samples by plotting semivariance against separation distance (semivariance will be explained in the next paragraph). The premise of any spatial interpolation is that close samples tend to be more similar than distant samples (this is also called spatial autocorrelation). This property of spatial data is implicitly used in IDW. In kriging, one must model the spatial autocorrelation using a semivariogram instead of assuming a direct, linear relationship with...

## Nokia Case Study 1

. . . . . . . . . Nokia Case Study February 27, 2011...

## Mi Phng Pháp Ging Dy Và ánh Giá Là Nhim V Thng Xuyên i Vi Mi Cán B Ging Dy

Ðây là phiên bản html của tệp http://www.ntu.edu.vn/phongban/daotao/privateres/phongban/daotao/file/tailieuthamkhao/so%20tay%20ppgd%20dg.doc.aspx. G o o g l e tự động tạo ra những phiên bản html của các tài liệu khi chúng tôi crawl web.  . TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG   .  .  .  .    . SOÅ TAY   PHÖÔNG PHAÙP GIAÛNG DAÏY VAØ ÑAÙNH GIAÙ  .  .  .    .  . LÖU HAØNH NOÄI BOÄ 2006...

## Mi Nm Các Trng Khi Kinh T ào To c Khong 50-60.000 C Nhân, H ang Là Nhng Nhân T B Sung Nhân

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN KHOA TCNH & QTKD . . . . . . . ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC “PHƯƠNG PHÁP HỌC CỦA SINH VIÊN CÁC NGÀNH KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH” . . . . . Sinh viên thực hiện:    Lê Trung Văn Lớp:          TCNH 31B Giáo viên hướng dẫn:   Th.Sỹ Trịnh Thị Thúy Hồng . . . . . . Quy Nhơn, tháng 4 năm 2010 . MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU  4 TÓM TẮT THUYẾT MINH ĐỀ TÀI  5 1. Tính cấp thiết và mục tiêu của đề tài nghiên cứu  5 2. Nội dung nghiên cứu và tiến độ thực hiện  5 3. Đối tượng nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu  6 4. Sản phẩm của đề tài nghiên cứu và ứng dụng  7 CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ LÝ LUẬN VỀ PHƯƠNG PHÁP HỌC Ở ĐẠI HỌC  8 1.1 Mục tiêu của phương pháp học ở đại học  8 1.2 Giáo dục đại học – Sự khác biệt so với giáo dục phổ thông  8 1.3 Bối cảnh phát triển của giáo dục đại học  10 1.4 Học tập – các thang bậc của quá trình nhận thức  11 1.5 Bí quyết học tốt và chuẩn bị thành đạt  12 1.6 Phương pháp học ở đại học  16 1.6.1 Phương pháp tìm đọc tài liệu và ghi nhớ tốt 1.6.2 Kỹ năng học nhóm hiệu quả 1.6.3 Xây dựng môi trường học tập – phưong pháp học ở nhà 1.6.4 Kỹ năng lập kế hoạch học tập 1.6.5 Phương pháp học tập trên lớp 1.6.6 Thư giãn – Giảm Stress 1.6.7 Kỹ năng chuẩn bị và làm bài kiểm tra . CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG PHƯƠNG PHÁP HỌC CỦA SINH VIÊN CÁC NGÀNH KINH TẾ VÀ QTKD, ĐẠI HỌC QUY NHƠN   2.1 Đặc điểm riêng của sinh viên khối ngành kinh tế và QTKD 2.2 Kết quả học tập của sinh viên các ngành kinh tế và QTKD, đại học Quy Nhơn 2.3 Tình hình phương pháp học của sinh viên các ngành kinh tế và QTKD, đại học Quy Nhơn 2.4 Đánh giá về phương pháp học của sinh viên các ngành kinh tế và QTKD, đại học Quy Nhơn 2.4.1. Những kết quả đạt được 2.4.2. Những tồn tại và nguyên nhân CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT VỀ PHƯƠNG PHÁP HỌC Ở  ĐẠI HỌC VÀO SINH VIÊN CÁC NGÀNH KINH TẾ VÀ QTKD, ĐẠI HỌC QUY NHƠN   3.1  Đặc thù các môn học...