1、对于某个数据已知的点，精确插值法在该点位置的估算值与该点已知值相同。也就是，精确插值所生成的面通过所有控制点，而非精确插值或叫做近似插值，估算的点值与该点已知值不同。
3、样条插值法（Spline）样条插值是使用一种数学函数，对一些限定的点值，通过控制估计方差，利用一些特征节点，用多项式拟合的方法来产生平滑的插值曲线。这种方法适用于逐渐变化的曲面，如温度、高程、地下水位高度或污染浓度等。该方法优点是易操作，计算量不大，缺点是难以对误差进行估计，采样点稀少时效果不好。样条插值法又分为张力样条插值法（Spline with Tension）规则样条插值法（Regularized Spline）薄板样条插值法 (Thin-Plate Splin)
5、离散平滑插值（Discrete Smooth Interpolation）DSI方法是法国南锡大学J.L.Mallet教授提出的，该方法依赖于网格结点的拓扑关系，不以空间坐标为参数，是一种不受维数限制的差值方法。DSI插值基本思想：欲在一个离散化数据点间建立相互联络的网络，如果网络上的已知节点值满足某种约束条件，则未知节点上的值可以通过解线性方程而得到。DSI插值算法的数学描述：在有节点连接构成的网格Ω内部，已知网络节点集成为L，未知网络节点集为I（I+L=Ω）；f(*)为Ω内的一个分段连续函数，函数f（*）在节点集合L上假设一直，插值算法的目的通过f（*）推测出在集合I上的内插值函数Φ（*）表达式。显然，插值函数只能无穷逼近未知网格节点，为了选择一个“最优”表达式，DSI算法利用二次检验函数（全局平滑度函数）R（ψ）来检验一个可能的插值函数，二次检验函数如下式所示。R(ψ)=ψ*[W]*ψ其中[W]是给定的正定对称矩阵，R(ψ)由多个局部平滑度函数在线性约束下确定，通过检验函数的约束，可以得到最优的插值函数表达式，进而求得内插值函数Φ（*）集，在实际应用中，可以结合专家经验来现则合适的插值函数。
