本文是ArcGIS完成空間插值的文字版教程和視頻教程，其中文字版教程部分轉載自TOOL尖尖的木木作者，視頻版教程來自二獅兄發布在百度文庫的視頻教程。
其中上集高清在線視頻地址為：
https://wenku.baidu.com/video/courseview/1b6aa2116c175f0e7cd137e2
空間插值在下集，要找到第26集：
https://wenku.baidu.com/video/courseview/9b997dd5360cba1aa811daed?fr=pc&fromplaylist=1
整個空間插值全過程的操作過程都有，下面用轉載的本字版輔助說明，因為教程制作需要，部分文字有改動。
一、目標
制作一副年平均降雨量的地圖。
二、數據
在上面視頻教程地址中就可以找到數據下載地址，用練習數據配合視頻教程進行練習操作。
三、制作方法
在已知一個空間中的部分點數據的時候，想知道在空間面上分布特征時，常用插值方法。如知道氣象站的降水數據，判斷空間大致的面降水分布等情況。常用的插值方法有反距離權重法（IDW）和克里金插值方法（Kriging）。可以借助ArcGIS來實現空間插值。
主要步驟：
- 準備插值點圖層
- 準備插值范圍圖層
- 選擇插值工具并設置
具體步驟：
以反距離權重法IDW為例：
一、準備插值點圖層和要插值的范圍圖層，加載到ArcMap
點圖層中需要插值的點數據表和圖層：
準備需要插值的范圍，即面矢量圖層：
二、打開插值工具
1、打開ArcToolbox《Spatial Analyst Tools《Interpolation《IDW，選擇反距離權重插值。
2、輸入點圖層，選擇插值字段（列）；設置輸出地址和名稱；
3、需要設置環境變量，不然得到的結果可能不完全覆蓋需要的面圖層，出現下圖的情況：
4、打開環境輸入面圖層；設置插值環境
在Processing Extent中選擇需要得到范圍一致的圖層，這樣插值出來就能完全覆蓋研究區了。
三、得到與研究區范圍一致的插值范圍
最后還需要得到這樣的圖層：
這里有三種方法，一種是按掩膜提取，第二種是使用剪切工具剪切，第三種是將所有的圖層顯示為研究區范圍。其中第三種適合處理大量多次，使用比較簡單。
1、按掩膜提取
打開ArcToolbox《Spatial《Extraction《Extract by Mask，設置相關參數，執行成功就能得到需要的結果。
2、選擇剪切工具
需要指出的是，柵格數據和矢量數據的剪切雖然都是Clip，但是并不是一個，這里用到的是柵格數據剪切的Clip。
打開ArcToolbox《Data Management Tools《Raster《Raster Processing《Clip，設置后進行剪切，即可得到結果。
3、將所有的圖層顯示為研究區范圍
在Layers上右擊選擇屬性，Properties
在對話框中選擇Data Frame，在Clip Options 中選擇Clip to shape，然后點擊Specify Shape…。
選中Outline of Features，并選擇需要的范圍對應的圖層，點擊OK就可以了。
幾種不同插值方法的意義：
1.IDW。基本思想是目標離觀察點越近則權重越大，受該觀察點的影響越大。好處是觀察點本身是絕對準確的，而且可以限制插值點的個數。通過power可以確定最近原則對于結果影響的程度。Search radius可以控制插值點的個數。
2.克里金插值。克里金插值與IDW插值的區別在于權重的選擇，IDW僅僅將距離的倒數作為權重，而克里金考慮到了空間相關性的問題。它首先將每兩個點進行配對，這樣就能產生一個自變量為兩點之間距離的函數。對于這種方法，原始的輸入點可能會發生變化。在數據點多時，結果更加可靠。
通過某種函數來模擬他們之間的關系，這樣就能夠得到空間分布的關系了。
接著再用這種空間分布的關系來模擬出所得的數據。
Ordinary是指一般的情況，而universal是指已知某種分布模式比如風暴的模擬等等
3.Natural Neighbour法
原理是構建voronoi多邊形，也就是泰森多邊形。首先將所有的空間點構建成voronoi多邊形，然后將待求點也構建一個voronoi多邊形，這樣就與圓多邊形有很多相交的地方，根據每一塊的面積按比例設置權重，這樣就能夠求得待求點的值了。個人感覺這種空間插值方法沒有實際的意義來支持。
4.樣條函數插值spline
這種方法使用樣條函數來對空間點進行插值，它有兩個基本條件：1.表面必須完全通過樣本點2.表面的二階曲率是最小的。一下是一篇論文里spline與IDW之間的比較：
從本文實驗數據可以看出，IDW 插值主要受冪指數和各采樣點屬性值變化情況的影響，冪指數越高，其局部影響的程度越高，在IDW搜索半徑內，若各個采樣點屬性值變化較小時，內插結果受冪指數的影響較小；Spline 插值主要受插值類型（Regularized 或Tension）和weight 值的影響，一般Regularize 插值結果比Tension插值結果光滑，在Regularized Spline 插值中，weight 值越高生成的表面越光滑，Tension Spline 插值則相反；
總體來看，IDW和SPLINE 插值受采樣點范圍、采樣點密度、采樣點屬性取值變化以及各自的參數影響，當采樣點足夠密時，使用IDW插值可以取得良好效果，SPLINE插值則適合那些空間連續變化且光滑的表面的生成。
5.Topo to Raster
這種方法是用于各種矢量數據的，特別是可以處理等高線數據
6.Trend
這種方法是用多項式擬合，雖然它不一定在局部很符合輸入點，但是在總體上是非常符合的。由Polynominal order來確定多項式的級數，1表示平面，最高是12，這是最復雜的情況。
