dem的不確定性分析-文庫吧
2025-08-01 02:13 本頁面
【正文】 次 ）插值方法，類似高通濾波 –基于線性和非線性的混合模型既能得到大致輪廓，還能突出細節(jié) 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 雙線性插值 雙三次插值 混合插值 混合插值算子（混合比列）。通常是給定的常參數，與地形中低頻成分含量有關 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 雙線性插值 雙三次插值 混合插值 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? ρ的理論解釋 –假設： f和 f0分別是真實數據和采樣數據； f1 , f2 和 fρ分別是 f0的雙線性、雙三次和混合插值的結果。 –則， fρ的根均方差 (RMSE)為 , 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? ρ的理論解釋 – fρ的 誤差 為 , –進一步有， 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? ρ的理論解釋 –令 –推導可得到， 其中， A和 B分別為雙線性算子和雙三次算子 ，使得 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? 精度 分析 –目的 :(1)驗證混合方法的有效性 (2)探討混合參數的選取問題 –需要做什么準備 ： (1)真實 的地形數據，作為精度計算的依據 (2)處理步驟和方案 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? 真實的地形數據？ –通過 模擬得到 –一批實測的 數據 –地形圖中獲取 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 –地形圖中獲取 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 –地形圖中獲取 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? 建模 數據集和 檢驗 數據集 –建模 數據集 是用來建立模型的，通常是全體數據的 2/3；其余 1/3用來估計模型的精度，稱為檢驗 數據集 –建模和檢驗數據 的 挑選可以是隨機的，也可以是按照一定的策略進行的 ? 數據按照一定的方式排序后，每隔 2條數據選 1個添加到檢驗數據集中，剩余的是建模數據集 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? 實驗 步驟 第 1步，給定初數據集；（地形圖數字化后的 DEM，以此作為真實數據。還要獲得數據的大小信息） 第 2步，按照一定的方式采集一定量的數據作為實驗數據； 第 3步，隨機或按一定的策略將實驗數據劃分為建模集和檢驗集 第 4步，對建模集分別用雙線性、雙三次和混合方法 (ρ=)進行插值 。 第 5步，對檢驗集分別用三種插值結果計算 RMSE，對比分析它們的精度； 第 6步，分別取 ρ=0,…,1， 重復 第 4步和第 5步中混合方法的處理，根據 RMSE的變化，分析 ρ的合理取值 空間數據的不確定性分析 DEM插值方法及其精度分析 混合插值方法 ? 實驗 結果的 分析 插值 方法 建模集RMSE 檢驗集RMSE 雙線性模型 雙三次模型 混合模型 RMSE ρ Which one? 分析一：混合方法的精度 分析二： ρ的合理取值 空間數據的不確定性分析 TIN的線性插值誤差估計 基于 TIN的雙線性插值及誤差傳播 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 空間數據的不確定性分析 基于 TIN的雙線性插值及誤差傳播 ?
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