Les entrepôts de données spatiales (EDS) sont caractérisés par une forte corrélation des données. De ce fait, les méthodes d'interpolation spatiales et temporelles sont très utilisées pour estimer les faits manquants. Ces méthodes ignorent souvent la présence éventuelle des mesures agrégées. Ce qui entraîne un biais sur l'agrégation. Nous proposons une approche qui adapte les fonctions d'estimation existantes pour la prise en compte des des mesures agrégées connues.