插值計算方法是工程實踐中經常用到的方法。當獲取的原始資料為離散點狀資料時，就需要通過插值計算方法來獲取離散點之間的資料。常用的插值計算方法有線性插值、樣條插值等，但是這些插值方法通常是一維插值方法，即y=f(x)的情況，對於二維資料即z=f(x,y)的情況應用起來存在一些困難。
首先來簡單介紹一下最簡單的一維插值計算方法。原始資料為一系列的散點，即（x1,y1）、（x2,y2）....（xi,yi），對於任意的x，求取其對應的y值。其計算過程為，首先求取x值位於哪兩個三點之間，假如xj≤x<xj+1，則y=(x-xj)×(yj+1-yj)/(xj+1-xj)+yj。該方法可以較準確地求取任意x值對應的y值，且該方法一般只應用於內插，當x值超出原始散點x範圍時，採用線性外插方法。
而對於二維插值卻存在一定問題。原始資料為一系列的散點（x1,y1,z1）、（x2,y2,z2）....（xi,yi,zi），此時對於任意的（x，y）值，要想求取其對應的z值。
通常容易想到的方法是，首先基於已知的散點資料（x1,y1,z1）、（x2,y2,z2）....（xi,yi,zi），通過某種擬合方法獲得一個適用的計算公式，即z=f（x，y），然後通過該公式來計算任意的（x，y）對應的z值。該方法能夠一定程度上解決無法獲取散點之外資料的問題。但是，該方法擬合過程引入的偏差是不可忽略的，一種檢驗的方法是，選取原始散點中的某一個點的資料（xj,yj,zj）進行檢驗，將該點的資料代入計算公式z=f（x，y）獲得一個值z計算=f（xj,yj），對比可以發現z計算≠zj，且進一步計算其相對偏差量可以發現，相對偏差量（z計算 - zj）/zj不是一個小量，某些時候甚至能夠達到30%，因此該方法很難實現有效的工程應用。
本文推薦一種二維線性插值計算方法，可以有效避免原始資料代入計算結果不一致的問題。該方法適用的一個前提是，原始散點資料需滿足一定特徵，即某些原始散點的x值需相等，且可以基於x值將原始散點進行分組。即原始散點具備如下特徵，可進行如下分組分類：
| （x1,y1,z1） | （x1,y2,z2） | （x1,ym,zm） | |
| （x2,ym+1,zm+1） | （x2,ym+2,zm+2） | . | （x2,y2m,z2m） |
| ... | |||
| （xn,ynm-m+1,znm-m+1） | （xn,ynm-m+2,znm-m+2） | （xn,ynm,znm） |
對於該型別的原始散點，求取對應於（x未知,y未知）值時的Z未知值，其計算過程如下
1）首先計算x值位於哪個區間，通過逐個比較獲得xj≤x<xj+1；
2）對於xj所在的陣列，獲得其對應原始散點的y、z值組成二維散點（yjm-m+1,zjm-m+1）、（yjm-m+2,zjm-m+2）...（yjm,zjm），在該二維散點中，通過一維線性插值計算獲得當y=y未知時，對應的z值為zxj，未知
3）同理，對於xj+1所在的陣列，獲得其對應原始散點的y、z值組成二維散點（yjm+1,zjm+1）、（yjm+2,zjm+2）...（yjm+m,zjm+m），在該二維散點中，通過一維線性插值計算獲得當y=y未知時，對應的z值為zxj+1，未知
4)通過步驟(2)、(3)獲得的兩個點（xj，y未知，zxj，未知）、（xj+1，y未知，zxj+1，未知），與所求點（x未知，y未知，z未知），三個點必定在同一條直線上，因此可以基於（xj，y未知，zxj，未知）、（xj+1，y未知，zxj+1，未知）兩點，通過一維線性插值計算獲得點（x未知，y未知，z未知）的值。
以上為所述二維線性插值計算方法的全過程。