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.

Сглаживающие интерполяторы или сглаживающие параметры точных интерполяторов используются в тех случаях, когда экспериментальные данные измерены в узловых точках не точно, а с некоторой погрешностью. Сглаживающие интерполяторы не присваивают весов, равных единице, никаким точкам данных, даже тем, которые точно совпадают с узлами сети. Весовые множители сглаживающих интерполяторов задаются так, чтобы результирующая интерполяционная поверхность была как можно более гладкой. В предельном случае всем точкам данных присваиваются равные веса; сгенерированная в этом случае поверхность представляет собой горизонтальную плоскость, проходящую через среднее значение всех наблюдений выборки.

Перечисленные ниже методы являются сглаживающими интерполяторами:
Inverse Distance to a Power (Степень обратного расстояния), если Вы задаете сглаживающий параметр;
Kriging (Метод Криге), если Вы задаете Nugget Effect (“эффект самородка”);
Minimum Curvature (Метод минимальной кривизны);
Polynomial Regression (Метод полиномиальной регрессии);
Radial Basis Functions (Метод радиальных базисных функций), если Вы задаете параметр RI;
Shepard's Method (Метод Шепарда), если Вы задаете сглаживающий параметр.