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空间数据重建过程中，条件数据对重建结果影响较大，在仅有少量条件数据的情况下，重建结果常常出现较多的不确定性，此时适合采用不确定性插值方法重建空间数据.作为目前不确定性插值的主流方法之一，多点信息统计法（multiple-pointstatistics，MPS)可以从训练图像提取模式的本质特征，然后将这些特征复制到待模拟区域.由于传统采用线性降维的MPS方法无法有效处理非线性数据，因此将等距特征映射(isometricmapping，ISOMAP)应用到MPS方法，以实现对非线性数据的降维.提出基于MPS和