一、写在文章前
从GDAL的官网可知，GDAL关于java的文档相对较少。作者根据官网上的信息，想到了调用命令行的方法，解决了批量插值分析的需求。在此仅介绍了如何用“命令行的方式”调用GDAL的有关程序进行反距离加权等方法的插值分析。愚以为本文只适用于数据分析、或简单地实现通用插值分析功能。若有个性化较强的需求，还需要对源代码深入研究，理解后再自行编码。
二、关于插值分析
1.概念
从地理信息系统的范畴内来说，插值分析可以简单狭义理解为通过离散的点状矢量空间数据（或分隔文本）、通过数学公式来推测点以外的区域内的某个位置上的值。
2.应用场景
比较典型的应用有降雨量模拟分析、植物生长范围推测等。
3.方法
作者知道的插值分析方法有线性、双线性、薄板样条、移动平均、趋势面分析、泰森多边形等等，每种插值的方法都有其使用场景。GDAL提供了gdal_grid来完成插值分析，它可以从从分散的数据创建规则网格，根据文档目前有5中插值分析方法：
invdist 幂的反距离
invdistnn 使用最近邻搜索的幂的反距离
average 移动平均算法
nearest 最近邻算法
linear 线性插值算法
三、具体实现
1.命令行示例及解释
关于gdal_grid的参数解释，详细可以参考原文 （gdal_grid.html），这里列举一种常用的参数组合并解释：
gdal_grid -zfield "rain" -a invdist:power=2.0 -txe 87.78 90.02 -tye 30.28 31.54 -tr 0.01 0.01 -of GTiff -ot Float64 -l rainTest rain.vrt rain.tiff
以上命令中gdal_grid是程序名。
-zfield是指定了使用名字为rain的字段来分析。
invdist:power=2.0是指定了插值方法及其参数。
-txe 87.78 90.02是指定X坐标范围为87.78至90.02度。
-tye 30.28 31.54是指定Y坐标范围为30.28至31.54度。
-tr 0.01 0.01是指定输出栅格的分辨率为0.01度。
of GTiff 指定输出栅格格式是GTiff。
-ot Float64 指定输出栅格值为Float64
-l rainTest 指定用于分析的图层为rainTest（本文基础数据是ShapeFile,所以需要和文件名保持一样）
rain.vrt rain.tiff 输入文件路径为rain.vrt,输出路径为rain.tiff。
需要注意的是gdal_grid不能直接读取矢量图层，需要通过虚拟格式（VRT）文件来读取，文件详解可以参考原文（VRT – Virtual Format — GDAL documentation），这里使用的rain.vrt的文件内容如下：
<OGRVRTDataSource>
<OGRVRTLayer name="rainTest">
<SrcDataSource>rainTest.shp</SrcDataSource>
<GeometryType>wkbPoint</GeometryType>
</OGRVRTLayer>
</OGRVRTDataSource>SrcDataSource是矢量文件的相对路径。GeometryType是地理空间数据的类型。
文件结构如下：
以下官网对invdist的参数解释（即我们理解的反距离加权法）
power: 幂的权重（默认为2.0）smoothing: 平滑参数（默认 0.0）radius1: 搜索椭圆的第一个半径（如果旋转角度为 0，则为 X 轴）。 将此参数设置为零以使用整个点数组。 默认值为 0.0。radius2: 搜索椭圆的第二个半径（如果旋转角度为 0，则为 Y 轴）。 将此参数设置为零以使用整个点数组。 默认值为 0.0。angle: 搜索椭圆旋转的角度，以度为单位（逆时针，默认 0.0）。max_points: 要使用的最大数据点数。 不要搜索比这个数字更多的点。 这仅在设置了搜索椭圆时使用（两个半径都非零）。 零意味着使用所有找到的点。 默认值为 0。min_points: 要使用的最小数据点数。 如果发现的点数量较少，则认为网格节点为空，并将用 NODATA 标记填充。 这仅在设置了搜索椭圆时使用（两个半径都非零）。 默认值为 0。nodata: NODATA 标记填充空点（默认 0.0）。
本文以invdist为例，使用其余方法，需要先理解其原理及参数意义，关于插值参数的解释可以参考原文（gdal_grid.html）。
2.调用
1）可以用Runtime来调用命令行程序
public void execute(String command) throws Exception {
Runtime rt = Runtime.getRuntime();
Process pr = rt.exec(command);
BufferedReader input = new BufferedReader(new InputStreamReader(pr.getInputStream(), "UTF-8"));
String line = null;
while ((line = input.readLine()) != null) {
System.out.println(line);
}
int exitValue = pr.waitFor();
System.out.println("Exited with error code " + exitValue);
}execute方法的command参数填写编辑好的gdal_grid命令。
2）可以调用GDALGrid类的main方法
这个类在GDAL的源码(git地址:https://github.com/OSGeo/gdal.git 也可以官网下载Download — GDAL documentation)中可以找到。
路径为/GDAL/swig/java/apps/GDALGrid.java
将GDALGrid.java到项目中，编译后，调用其main方法即可，gdal_grid参数依次放在agrs数组中即可。
