将数据插值到三角网格

Question

对于将非结构化数据插入到结构化输出中的人们来说，有很多问题(和答案)可供选择。其解决方案包括网格网格或二元样条。然而，我正在寻找相反的结果。如何(快速)将结构化数据插值到非结构化(delaulany)三角形？

我拥有的数据是使用meshio作为pygmsh的一部分加载的。

import meshio as mio
data = mio.read(fname)

data.cells['vertex'].shape
Out[128]: (2906, 1)
data.cells['triangle'].shape
Out[129]: (213898, 3)

plt.figure()
plt.tripcolor(data.points[:, 0], data.points[:, 1], -data.points[:, 2])
plt.triplot(data.points[:, 0], data.points[:, 1], 'k.', ms=2)

如下图所示

。我有新的数据要在这个三角网格上更新。我计划将规则结构化数据的值插值到空间中的相同点，然后更新三角形网格的值。

Answer 1

我找到的最接近这一点的是Python: interpolating in a triangular mesh

根据这个答案工作，并通过示例进行扩展。

newBathy['lon'].shape
Out[154]: (1040, 271)
newBathy['lat'].shape
Out[155]: (1040, 271)
newBathy['elevation'].shape
Out[156]: (1040, 271)
#I have to flatten so i don't get a shape error 
triObj = tri.Triangulation(newBathy['lon'].flatten(), newBathy['lat'].flatten()) 
ftri = tri.LinearTriInterpolator(triObj, newBathy['elevation'].flatten())
newZs = ftri(data.points[:, 0], data.points[:, 1])

这使得我只在已知域的一小部分中获得了数据，但我可以从data.points([:,3])的值中更新newZ中的非屏蔽值。我还没有想出最好的方法，因为立方插值需要一段时间，让我的电脑听起来像一艘宇宙飞船。线性显然可以工作，但可以看起来更好。

​

​