Kỹ thuật nội suy nào phù hợp với độ sâu của hồ nhỏ?

Đây là một hồ rộng khoảng 13 ha với 81 điểm sâu được lấy mẫu trong khoảng 10 đường cắt ngang:

Trước đây trong ARCgis với hồ rộng 50 ha và khoảng 100 điểm lấy mẫu sâu, tôi đã có đầu ra khá với TopotoRastercông cụ này. Tuy nhiên, dường như không có sự tương đương chính xác như vậy tồn tại với QGIS hoặc phần mềm nguồn mở.

Trong QGIS, tôi đã nhận được raster nội suy bên dưới, sử dụng phương thức TIN trong plugin Nội suy raster. Tuy nhiên, điều này dường như là một kết quả may mắn, khi tôi cố gắng lặp lại, tôi đã nhận được các kết quả khác nhau (không đạt yêu cầu) mặc dù không thực sự thay đổi bất kỳ tham số nào.

Đây là những bể đô thị (được xây dựng) nhiều hơn hồ, do đó, chúng khá đều đặn trong hồ sơ giường của chúng, do đó mật độ lấy mẫu điểm thấp. Một số bài viết dường như đề xuất Trọng lượng khoảng cách nghịch đảo (IDW) là kỹ thuật phù hợp nhất, nhưng tôi dường như nhận được kết quả tồi tệ nhất với điều đó (có thể do mật độ điểm thấp).

Có bất kỳ phương pháp phỏng đoán nào có thể được sử dụng ở đây khi xem xét kích thước của hồ, hồ sơ thường xuyên và mật độ lấy mẫu điểm để đến phương pháp nội suy nào là apt? (giữa Kriging, IDW, Bilinear, tích chập khối, TIN hoặc spline)

Hoặc nó luôn luôn là một chút thử nghiệm và lỗi?

Một cách khác là nội suy spline như được đề xuất trong bài liên quan: Nội suy của phép đo đa dòng .

Từ QGIS, sử dụng công cụ GRASS v.surf.rst:

Thực hiện phép nội suy bề mặt từ bản đồ điểm vector bằng spline.

Sau đó, bạn có thể kiểm tra các loại tham số hóa khác nhau có sẵn trong công cụ. Có một tùy chọn để áp dụng xác nhận chéo một lần để tối ưu hóa tham số, sẽ thay đổi dần dần độ căng, làm mịn, v.v. để tìm ra lỗi dự đoán tối thiểu.

Theo đề xuất của người dùng49584, hãy đảm bảo rằng tập dữ liệu đầu vào sử dụng các điểm trên mặt đất tại ranh giới của hồ, để tránh ngoại suy.