Интерполяция 3-D растров

[KolesovDmitry]

Есть 3d растр (т.е. растр, состоящий из трехмерных пикселей -- voxel) но среди данных есть пропуски. Хочется произвести интерполяцию данных, чтобы заполнить пустые участки. Пробовал Grass, но там для 3d-интерполяции есть только сплайны, а объем данных очень большой, на экспериментальный подбор подходящих параметров уходит слишком много времени.

Вопрос такой: никто не сталкивался с подобной задачей, какое ПО позволяет ее решить без излишних затрат? Хотелось бы что-нибудь попроще, чем сплайны, например, idw или триангуляцию или еще что-то быстрое.

[Александр Мурый]

Быстро на ум приходит только Paraview, где есть 3D-триангуляция Делоне. Для этого надо будет вытащить массив из GRASS в VTK (r.out.vtk). Но это уже будет не растр, а 3D-mesh. Как его потом вернуть в 3D-растр..?

[gamm]

Вопрос такой: никто не сталкивался с подобной задачей, какое ПО позволяет ее решить без излишних затрат?

есть такая штука - MBA - Multilevel B-Spline Approximation, специально придумана для быстрой интерполяции и аппроксимации больших облаков точек (миллионы). В R есть реализация 2D, у нас геологи сделали по статье и 3D. Там вроде достаточно просто, нужен нормальный программист с нормальным образованием (мехмат или ВМК). Статья есть в R, пакет MBA

кстати, что такое растр? если регулярный и пропусков мало, то сгодится и трилинейная интерполяция ...

[KolesovDmitry]

Посмотрел Paraview, решил в конце-концов остановиться на R. Конкретные вопросы по R, наверное, буду задавать в соответствующей ветке, а здесь обрисую задачу, может еще какие-нибудь советы появятся.

Суть дела в том, что у меня есть серия растров NDVI, построенным по данным MODIS. По идее, даные ndvi ежедневные, но в реальности в них есть большие пропуски, связанные с облачностью. (Я отфильтровал облака, получились участки, для которых нет данных. При этом эти участки могут быть обширными как в пространственной, так и во временной части -- есть годы, когда облачность была сплошной в течении нескольких дней/недель подряд).

Я пытаюсь анализировать эти данные как временные ряды (пока просто по отдельным пикселям -- беру пиксель и смотрю, как ndvi менялся со временем). Проблема в том, что в книжках описывается, как следует действовать, если во временном ряде нет пропусков, а в случае недостатка информации советуют произвести интерполяцию.

Вот так и возникла идея произвести интерполяцию пространственно-временного растра, чтобы заполнить пропуски.

[Александр Мурый]

В GRASS 7 собираются добавить (что-то уже добавили?) полноценную поддержку временных рядов и т.п. Может, это чем-нибудь поможет?