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早在20世纪60年代，散乱数据的插值问题就已引起人们的注意。近几十年来，已经有多种算法被提出来。但是，由于应用问题的千差万别，数据量大小不同，对连续性的要求也不同等等，没有一种算法适用于所有的场合。而且大多数算法只适用于中、小规模数据量的散乱点插值问题。大规模散乱数据的插值问题一直是当前相关学者的研究热点。而在GIS空间分析中的DEM表面建模和DEM内插模型方面，基于大规模散乱数据点DEM数据的曲面拟合技术更是当前GIS专业学者研究的热点之一。
基于大规模散乱数据的曲面拟合主要面临两个主要的困难：一是适用于具体应用模型的插值方法的选择，二是曲面拟合的误差的估计，为此本文将研究重点集中这两个方面，提出了两种针对大规模DEM数据建模的曲面拟合方法——运用普通克里金法对大规模DEM数据进行曲面拟合和应用多层B样条法对大规模DEM数据进行曲面拟合，并基于这两种曲面拟合方法详细阐述如何针对大规模DEM数据进行DEM建模和内插的方法。在本文的最后，本文还论述了对DEM曲面拟合精度达不到具体应用的要求的时候的B样条改进算法，即对拟合精度达不到要求的区域进行交互式处理以达到具体应用的要求。