Учет исходных данных при построении сеточной функции означает, что исходные экспериментальные точки данных непосредственно включаются в сеточный файл. В общем случае методы построения сети не гарантируют, что точки данных будут учтены точно. Но есть несколько приемов, с помощью которых Вы можете улучшить соответствие между исходными данными и сеточным файлом.

Методы построения сеточных функций, реализованные в SURFERе, можно разбить на два класса: точные интерполяторы и сглаживающие интерполяторы. Некоторые точные интерполяторы могут включать сглаживающий параметр; ненулевое значение этого параметра превращает точный интерполятор в сглаживающий.

Точные интерполяторы учитывают исходную экспериментальную точку точно (то есть включают ее в сеточный файл) тогда, когда эта точка совпадает с узлом генерируемой сети. Если точка данных не совпадает с узлом сети, то она не включается в сеточный файл, даже если Вы используете точный интерполятор. Для того, чтобы повысить вероятность учета исходных точек, следует увеличить плотность сеточных линий в направлениях X и Y. Это увеличит шанс, что Ваши экспериментальные точки совпадут с узлами сети и, следовательно, войдут непосредственно в сеточный файл.

Перечисленные ниже методы являются точными интерполяторами:
Inverse Distance to a Power (Степень обратного расстояния), если Вы не задаете сглаживающий параметр;
Kriging (Метод Криге), если Вы не задаете параметр Nugget Effect (“эффект самородка”);
Radial Basis Functions (Радиальные базисные функции), если Вы не задаете параметр RI;
Shepard's Method (Метод Шепарда), если Вы не задаете сглаживающий параметр;
Triangulation with Linear Interpolation (Триангуляция с линейной интерполяцией).