## बिन्दुओं को इंटरपोलेट करें

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इस उपकरण से आप बिंदुओं के किसी संग्रह के आधार पर नये स्थानों के मानों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। यह उपकरण हरेक बिंदु पर मानों सहित बिंदु डेटा लेकर अनुमानित मानों के रैस्टर को लौटाता है।

- एक हवा गुणवत्ता प्रबंधन जिले में सेंसर हैं जो प्रदूषण के स्तर को मापते हैं। इंटरपोलेट बिंदुओं को उन स्थानों पर प्रदूषण के स्तर का अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है जहाँ सेंसर नहीं हैं, जैसे कि उच्च जोखिम जनसंख्या वाले स्थान, उदाहरण के लिए स्कूल या अस्पताल।
- अलग-अलग पौधों से लिए गए नमूनों के आधार पर फसलों में भारी धातु सांद्रता का अनुमान लगाता है।
- फसल की उपज के लिए मिट्टी में पोषक तत्वों का स्तर (नाइट्रोजन, फास्फोरस, पोटेशियम, और अन्य) और अन्य संकेतक (जैसे कि विद्युत चालकता) और उनके रिश्तों का अध्ययन करने और खेत में प्रत्येक स्थान के लिए उर्वरक की सटीक मात्रा निर्धारित करने के लिए अनुमान लगाता है।
- मौसम विज्ञान अनुप्रयोगों में तापमान, वर्षा, और संबंधित चर (जैसे अम्लीय वर्षा) शामिल हैं।

## बिंदु लेयर चुनें जिसमें ज्ञात मानों के साथ स्थान शामिल हैं

बिंदु लेयर में बिंदु होते हैं जहां मानों को मापा जाता है।

## इंटरपोलेट की जाने वाली फील्ड चुनें

वह फील्ड चुनें जिसके मान आप इंटरपोलेट करना चाहते हैं। फील्ड अंकीय होना चाहिए।

## इसके लिए अनुकूल करें

गति बनाम सटीकता के लिए अपनी पसंद का चयन करें।

अधिक सटीक अनुमान गणना करने में अधिक लंबा समय लेते हैं। यह पैरामीटर गणना, परिणामों की शुद्धता, या दो के संतुलन को अनुकूलित करने के क्रम में इंटरपोलेट बिंदुओं के कई अन्य पैरामीटर के प्राथमिक मानों को बदलता है। प्राथमिक रूप से, टूल बैलेंस को अनुकूल करेगा।

## डेटा को सामान्य वितरण में रूपांतरित करें

चुनें कि अपने डेटा को सामान्य वितरण के लिए रूपांतरित करना है कि नहीं।

उस डेटा के लिए इंटरपोलेशन सबसे सटीक होता है जो सामान्य (घंटी आकार की) वितरण का अनुसरण करता है। यदि आपका डेटा सामान्य रूप से वितरित के रूप में प्रदर्शित नहीं होता है, तो आपको रूपांतरण करना चाहिए।

## स्थानीय मॉडल्स का आकार

अनंतिम मानचित्र बनाने के लिए मिश्रित स्थानीय इंटरपोलेशन मॉडल बनाने के द्वारा इंटरपोलेट बिंदु कार्य करते हैं। यह पैरामीटर नियंत्रित करता है कि कितने बिंदु प्रत्येक स्थानीय मॉडल में होंगे। अपेक्षाकृत छोटे मान अधिक स्थानीय परिणाम प्रदान करेंगे तथा छोटे-पैमाने के प्रभाव प्रकट कर सकते हैं, लेकिन गणनाओं में ये कुछ अस्थिरता उत्पन्न कर सकते हैं। अपेक्षाकृत बड़े मान अधिक स्थिर होंगे, लेकिन कुछ स्थानीय प्रभावों का लोप हो सकता है।

मान 30 से 500 की रेंज में हो सकते हैं, लेकिन विशिष्ट मान 50 और 200 के बीच होते हैं।

## पड़ोसियों की संख्या

पड़ोसी बिंदुओं के आधार पर पूर्वानुमानों की गणना की जाती है। यह पैरामीटर नियंत्रित करता है कि गणना में कितने बिंदु प्रयोग किए जाएंगे। पड़ोसियों के बड़े नंबर का प्रयोग करके आमतौर पर अधिक सटीक परिणाम प्रस्तुत होंगे, लेकिन गणना करने के लिए परिणामों में अधिक समय लगेगा।

यह मान 1 से 64 की रेंज में हो सकता है, लेकिन विशिष्ट मान 5 और 15 के बीच होते हैं।

## आउटपुट सेल का आकार

आउटपुट रैस्टर के लिए सेल का आकार तथा इकाई को प्रविष्ट करें।

उपलब्ध इकाइयां फीट, मील, मीटर और किलोमीटर हैं।

## आउटपुट अनुमान त्रुटि

चुनें कि अनुमानित मानों के लिए मानक त्रुटियों के एक रैस्टर को बनाना चाहते हैं कि नहीं।

मानक त्रुटियां उपयोगी होती हैं क्योंकि ये अनुमानित मानों की विश्वसनीयता के बारे में जानकारी प्रदान करती हैं। एक सरल नियम यह है कि सही मान 95 प्रतिशत अनुमानित मोनों की दो मानक त्रुटियों के अंतर्गत आएगा। उदाहरण के लिए, मान लीजिए एक नए स्थान को 5 की मानक त्रुटि के साथ 50 का अनुमानित मान प्राप्त होता है। इसका मतलब यह है कि यह टूल सबसे अच्छा अनुमान लगाता है कि उस स्थान पर सही मान 50 है, लेकिन यह उचित तौर पर 40 के रूप में निम्न या 60 के रूप में उच्च हो सकता है। उचित मानों की इस रेंज की गणना करने के लिए, मानक त्रुटि को 2 गुणा करें, रेंज का उपरी छोर प्राप्त करने के लिए इस मान को अनुमानित मान में जोड़ें, और रेंज का निम्न छोर प्राप्त करने के लिए इसे अनुमानित मान से घटाएं।

## परिणामी लेयर का नाम

फीचर लेयर का नाम, जो मेरी सामग्री में बनाया जाएगा और मानचित्र में जोड़ा जाएगा। इसका मूल नाम उपकरण के नाम और इनपुट लेयर के नाम पर आधारित है। यदि लेयर पहले से मौजूद हो, तो आपसे दूसरा नाम देने को कहा जाएगा।

इसमें सहेजें ड्राप-डाउन बॉक्स का उपयोग करके, आप मेरी सामग्री में एक फोल्डर का नाम निर्दिष्ट कर सकते हैं, जहां परिणामों को सहेजा जाएगा।।