Некоторые методы интерполяции и их особенности при преобразовании TIN в растр:

• Метод обратных взвешенных расстояний. 13 Всем точкам присваиваются веса в зависимости от того, как далеко они расположены от той точки, для которой выполняется интерполяция. 1 Этот метод позволяет получить довольно гладкую результирующую поверхность. 1 Лучше всего работает, когда входные точечные данные достаточно равномерно распределены по интерполируемой поверхности. 3
• Метод триангуляции. 3 На основе исходных точек строится сеть треугольников, в которой соединяются между собой соседние точки. 1 Затем эти треугольники используются для оценки значений в каждой ячейке выходного растра, используя линейную интерполяцию. 3 Метод подходит для ситуаций, где нужно, чтобы входные значения были тщательно соблюдены в выходном растре, но при этом входные точки должны быть достаточно близко расположены и равномерно распределены. 3 Основной недостаток — внешний вид получаемого растра, который зачастую может иметь зубчатый или угловой вид. 3
• Метод минимальной кривизны. 3 Вместо усреднения входных значений, как это делает метод обратных взвешенных расстояний, он пытается подогнать гибкую гладкую поверхность к исходным данным. 3
• Интерполяция методом естественного соседства. 3 Использует метод взвешивания по площади для определения значения для каждой ячейки растра и не экстраполирует его за пределы диапазона входных значений, поэтому при минимальных и максимальных значениях данных не происходит превышения или понижения. 3

Выбор метода интерполяции зависит от конкретных требований к преобразованию и характеристикам получаемого растра.