## 포인트 내삽

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이 도구를 이용하면 여러 포인트의 측정값을 기반으로 새 위치에서의 값을 예측할 수 있습니다. 이 도구는 각 포인트에서 값이 있는 포인트 데이터를 가져가 예측 값의 래스터를 반환합니다.

- 공기질 관리 구역에는 오염 수준을 측정하는 센서가 있습니다. 포인트 내삽은 학교나 병원 내의 오염 위험도가 높은 곳과 같이 센서가 없는 위치에서 오염 수준을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
- 각 식물에서 채취한 샘플을 기반으로 한 농작물의 중금속 농도를 예측합니다.
- 토양 양분 수준(질소, 인, 칼륨 등) 및 기타 지표(전기 전도성)를 예측하여 이들과 농작물을 수확량과의 관계를 연구하고 농장의 각 위치에 정확한 양의 비료를 사용할 수 있도록 합니다.
- 기상 응용프로그램에는 온도, 강우량 및 관련 변수(산성비 등)의 예측이 포함됩니다.

## 값이 있는 위치들로 이루어진 포인트 레이어 선택

값이 측정된 포인트를 포함하는 포인트 레이어입니다.

## 내삽할 필드 선택

내삽할 값을 포함하고 있는 필드를 선택합니다. 필드는 반드시 숫자이어야 합니다

## 최적화

속도 및 정확성에 대해 우선 순위를 설정합니다.

더 정확하게 예측할수록 계산하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 이 매개변수는 계산 속도, 결과 정확도 또는 두 항목의 균형을 최적화하기 위해 내삽 포인트의 다른 여러 매개변수의 기본값을 변경합니다. 기본 설정에 따라 도구가 균형에 맞게 최적화합니다.

## 데이터를 일반 배포로 변환

데이터를 일반 배포로 변환할지 여부를 선택합니다.

내삽은 일반(벨 모양) 배포를 따르는 데이터에 가장 정확합니다. 데이터가 일반 배포로 표시되지 않는 경우 변환을 수행해야 합니다.

## 로컬 모델의 크기

내삽 포인트는 최종 예측 맵을 생성하도록 함께 혼합된 로컬 내삽 모델을 구축하여 적용됩니다. 이 매개변수는 각 로컬 모델에 포함될 포인트 수를 제어합니다. 더 작은 값은 보다 로컬인 결과를 만들며 작은 배율의 효과를 나타낼 수 있지만 계산에 다소 불확실성이 생길 수 있습니다. 더 큰 값은 더욱 안정적이지만 일부 로컬 효과가 누락될 수 있습니다.

값은 30 ~ 500이지만 일반적인 값은 50 ~ 200입니다.

## 네이버 개수

예측은 인접 포인트를 기반으로 계산됩니다. 이 매개변수는 계산에 사용될 포인트 수를 제어합니다. 더 큰 수의 네이버를 사용하면 일반적으로 더욱 정확한 결과가 생성되지만 계산 결과에 시간이 더 소요됩니다.

이 값은 1 ~ 64이지만 일반적인 값은 5 ~ 15입니다.

## 결과 셀 크기

결과 래스터의 셀 크기와 단위를 입력합니다.

사용 가능한 단위는 피트, 마일, 미터 및 킬로미터입니다.

## 결과 예측 오류

예측된 값에 대한 표준 오류의 래스터를 생성할지 여부를 선택합니다.

표준 오류는 예측 값의 신뢰도에 관한 정보를 제공하므로 유용합니다. 일반적으로 실제 값은 95%의 확률로 예측 값의 2가지 표준 오류 이내에 속하게 됩니다. 예를 들어 새 위치에서 5의 표준 오류가 있는 예측 값 50이 있다고 가정해 보겠습니다. 즉, 이 도구는 해당 위치의 실제 값이 50이지만 40으로 내려가거나 60으로 올라갈 수도 있다고 추측합니다. 이 범위의 합리적인 값을 계산하려면 표준 오류에 2를 곱하고, 이 값을 예측 값에 더하여 범위의 상한값을 구하고, 예측 값에서 이 값을 빼서 범위의 하한값을 구합니다.

## 결과 레이어 이름

내 콘텐츠에 생성되고 맵에 추가되는 레이어의 이름입니다. 기본 이름은 도구 이름과 입력 레이어 이름을 기반으로 합니다. 레이어가 이미 있는 경우 다른 이름을 제공하라는 메시지가 나타납니다.

결과 저장: 드롭다운 상자를 사용하여 내 콘텐츠에서 결과를 저장할 폴더의 이름을 지정할 수 있습니다.