GEE：反距离权重法（IDW）空间插值（以陕西省2013年生物量为例）

GEE（Google Earth Engine）是一个基于云计算的平台，可以用于处理和分析遥感数据。GEE中包含了许多地理空间分析工具，其中之一是IDW（Inverse Distance Weighting）插值方法。

IDW插值是一种基于距离的插值方法，它假设周围的点对该位置的值有影响，距离越近的点对该位置的值的影响越大。具体来说，IDW方法是通过计算插值点到已知点的距离和权重来估算插值点的值。权重是距离的倒数的某个幂次方，因此，距离越近的点会被赋予更高的权重，从而在估算插值点的值时具有更大的影响。

本文将介绍在GEE（Google Earth Engine）平台上进行IDW的方法和代码，并以陕西省2013年的生物量样本数据为例。结果是一张影像。该方法可以应用到其他多种样本的数据中，比如ph、土壤养分、甲烷浓度等变量的预测。

下图是结果展示：

文章目录

一、IDW插值函数

1.1 函数介绍

Google Earth Engine 中的反距离加权 (IDW) 函数基于 Basso 等人描述的方法（1999）。

1.2 GEE上函数参数介绍

inverseDistance(range, propertyName, mean, stdDev, gamma, reducer)
返回每个像素值的反距离加权估计值。
参数：
this：集合（FeatureCollection ）：
用作估计源数据的特征集合。
范围（浮点型）：
插值窗口的大小（以米为单位）。
属性字段名称（字符串）：
要估计的数字属性的名称。
均值（浮点数）：
全局预期均值。
标准差（浮点型）：
全局标准偏差。
伽玛（浮点数，默认值：1 ）：
确定估计值趋向全球平均值的速度
reducer （Reducer ，默认值：null ）：
Reducer 用于将重叠点的“propertyName”值折叠为单个值。
返回：影像

gamma在反距离上以衰减因子 ( ) 的形式添加了一个额外的控制参数。其他参数包括要插值的属性的均值和标准差以及要插值的最大范围距离。

二、代码案例

//加入矢量边界
var roi = ee.FeatureCollection("users/949384116/Shaanxi");

//加入生物量样本数据
var sampleCollection_2013 = ee.FeatureCollection('users/949384116/2013sample');

// 从这些点估计全球平均值
var meanStats = sampleCollection_2013.reduceColumns({
    
    
  reducer: 'mean',
  selectors: ['biomass']
});

// 从这些点估计标准偏差(SD)。
var StdStats = sampleCollection_2013.reduceColumns({
    
    
  reducer: 'stdDev',
  selectors: ['biomass']
});

// 进行IDW插值计算
var draftIDW = sampleCollection_2013.inverseDistance({
    
    
  range: 150000,
  propertyName: 'biomass',
  mean: meanStats.get('mean'),
  stdDev: StdStats.get('stdDev'),
}).clip(roi);

//可视化参数
var viz = {
    
    min:0, max:80, palette:'green, blanchedalmond,orange,black '};

//可视化参数
var styleParams = {
    
    
  fillColor: 'b5ffb4',
  color: '00909F',
  width: 1.0,
};

Map.centerObject(sampleCollection_2013, 6);
Map.addLayer(roi, styleParams, "roi");
Map.addLayer(draftIDW, viz, "draftIDW");
Map.addLayer(sampleCollection_2013, {
    
    }, "sampleCollection_2013");