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IDW的工作方式是找到距离每个插值点最近的数据点，根据到这些点的距离的给定幂p加权数据值，并形成加权平均值。（通常p = -2。）
假设在所有方向上相同的插值点周围存在一些距离失真。这将乘以一定的距离全部定值X。因此权重都乘以x ^ p。因为这不会改变相对权重，所以加权平均值与之前相同。
当距离失真随方向变化时，这种不变性不再成立：某些方向上的数据点（在地图上）现在出现的距离比应该出现的距离相对更近，而其他点的出现则相对更远。这会改变权重，因此会影响IDW预测。
因此，对于IDW插值，我们希望使用一种投影，该投影会从地图上的每个点在所有方向上产生大致相等的变形。这样的投影被称为保形的。 保形投影包括基于墨卡托（包括横轴墨卡托（TM）），兰伯特圆锥形，甚至立体图像的投影。
重要的是要认识到保形性是“本地”属性。这意味着仅在每个点的较小邻域内，所有轴承上的距离变形都是恒定的。对于距离较远的较大社区，所有选择均不适用。墨卡托投影是一个常见且极端的示例，该投影在各处都是保形的（极点处（未定义））。在距赤道足够大的南北距离时，它的距离失真变得无限大，而沿着赤道本身，它的精度是非常精确的。
某些投影中的失真量可能会在各个点之间变化得如此之快，以至于当最接近的邻居彼此远离或接近投影域的极端时，即使是共形也无法挽救我们。因此，明智的是选择适合于研究区域的共形投影：这意味着研究区域应包含在其变形最小的区域内。例如，墨卡托（Mercator）位于赤道附近（TM）沿南北线，而立体图像靠近任一极。在美国本土，当参考纬度位于研究区域内但在其北部和南部极端附近时，Lambert保形圆锥形通常是一个很好的默认选择。
这些考虑因素通常仅对跨越大国或更多国家的研究区域重要。在美国的小国或州内，存在流行的常规坐标系（例如各种国家网格和州平面坐标），在这些特定国家或州内引入的距离偏差很小。 对于大多数分析工作，它们是很好的默认选择。
由于您使用的是用于计算距离的运算，因此您的输入数据集应位于投影坐标系中。我建议将您的点数据重新投影到UTM投影（请参阅UTM参考地图）。