Пересчет данных в регулярную сеть с усилением тренда

[Geophizic]

Добрый день, уважаемые форумчане!
Возник следующий вопрос:
- Имеется массив данных магнитки на один из участков. Так как работы проводились в разные года и разными авторами сеть профилей гуляет как по ориентировке так и по масштабу съемки (направление профилей и расстояние между ними различно, преобладают направления север юг и запад восток. процентов 6 профилей с азимутом около 45).
-При построении сеточного файла этих данных стал использовать алгоритм крикинг с шагом 50 и 25 метров (расстояние между профилями в основном 50-100 метров есть несколько профилей с большим расстоянием между собой но они сверху рядовой съемки)
-В итоге получил грид-файл с проблемой аляйсинга (в простонародии -яйцы) которая появляется из-за того, что данных “вдоль линий” больше, чем “поперек”. Эта приводи к появлению заметных эффектов: овалов или овальных “капель” между линиями регулярных сетей.
Изначально гридировал в Оазис монтаж, там есть механизм для усиления тренда и уменьшения данного эффекта, но результатов особо не достиг. Процесс осложняется тем, что участок богат на тектонику и магнитные аномалии тянутся в самых неожиданных направлениях.
-Собственно вопрос: кто как с этой проблемой борется и с каким успехом.
Заранее благодарю за ответ, Спасибо!

[gamm]

1) кригинг - это не кнопочный метод, там нужно сначала много чего анализировать и моделировать. Тем более в неоднородной среде.
2) простой путь - использовать иерархический интерполятор (MBA, есть в SAGA) для выделения тренда, и триангуляцию для интерполяции отклонений от него (сгустив предварительно точки вдоль профиля одномерным интерполятором, чтобы треугольники строились между профилями).
3) немного посложнее - интерполировать по линиям регулярной сетки: искать пересечения с профилями, вычислять значения в пересечениях одномерным интерполятором (по расстоянию от начала профиля), а потом интерполировать полученные значения одномерным интерполятором вдоль линии сетки. Получаем 4 числа в каждом узле (вдоль, поперек, и 2 диагонали), и усредняем. Если есть разрывы непрерывности, то искать их, и не интерполировать через них (в одномерном случае).
4) (2) и (3) - это аналоги из интерполяции рельефа, для сглаживания картины, если данных много, то делаем много раз на случайных выборках профилей, потом усредняем. Если есть подозрение, что имеется сдвиг, то пробуем уравнять разные источники, например линейной регрессией по областям перекрытия (параметры - разницы, самые большие данные берем за базу сравнения).

Ну и т.д. Естественно, это общие соображения, не видя данных.

[Geophizic]

gamm, Могу выслать файл с данными вам на почту, сюда добавить не получается.

[gamm]

Могу выслать файл

я этим заниматься не буду, я только советы раздаю. Так что п.2, он есть в SAGA.