dem的不確定性分析-免費(fèi)閱讀
【正文】 還要獲得數(shù)據(jù)的大小信息） 第 2步，按照一定的方式采集一定量的數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)； 第 3步，隨機(jī)或按一定的策略將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)劃分為建模集和檢驗(yàn)集 第 4步，對(duì)建模集分別用雙線性、雙三次和混合方法 (ρ=)進(jìn)行插值 。 第 5步，對(duì)檢驗(yàn)集分別用三種插值結(jié)果計(jì)算 RMSE，對(duì)比分析它們的精度； 第 6步，分別取 ρ=0,…,1， 重復(fù) 第 4步和第 5步中混合方法的處理，根據(jù) RMSE的變化，分析 ρ的合理取值 空間數(shù)據(jù)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(shí)驗(yàn) 結(jié)果的 分析 插值 方法 建模集RMSE 檢驗(yàn)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(shù)據(jù)的不確定性分析 TIN的線性插值誤差估計(jì) 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(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的雙線性插值及誤差傳播 ? 雙線性插值在 TIN中的實(shí)現(xiàn) TIN的線性插值誤差估計(jì) Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的雙線性插值及誤差傳播 ? 雙線性插值在 TIN中的實(shí)現(xiàn) TIN的線性插值誤差估計(jì) Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的雙線性插值及誤差傳播 ? 雙線性插值在 TIN中的實(shí)現(xiàn) –線性模型完全由初始節(jié)點(diǎn) A,B和 C決定的 –初始節(jié)點(diǎn)的誤差將會(huì)通過插值算法傳播到生成的 DEM中 TIN的線性插值誤差估計(jì) Z X Y A C B P 接下來，需要建立基于 TIN的 DEM的平均高程誤差公式 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 TIN的線性插值誤差估計(jì) Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ ρ Ha Hc Hb Hd Hp ? 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 TIN的線性插值誤差估計(jì) Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ ρ Ha Hc Hb Hd Hp ? 點(diǎn) P的誤差與位置有關(guān)系 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 TIN的線性插值誤差估計(jì) Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ ρ Ha Hc Hb Hd Hp ? 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 ? 進(jìn)一步的，通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)學(xué)推導(dǎo)得到 ? 即 TIN的線性插值誤差估計(jì) 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 ? 公式說明： –該公式代表的是整個(gè)曲面而非某個(gè)單點(diǎn)的誤差，理論意義重要 –由于 TIN中每個(gè)三角形的平均高程誤差都是相等的，因此它也是整個(gè)基于 TIN構(gòu)建的 DEM曲面的平均誤差 –該 公式與三角形的具體位置和形狀沒有關(guān)系 –三角形中任一點(diǎn)的誤差和該點(diǎn)的位置有關(guān) –不規(guī)則三角形導(dǎo)致 TIN上推演此公式更加復(fù)雜 TIN的線性插值誤差估計(jì) 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 DEM對(duì)地形描述的精度 地形描述 DEM坡度不確定性的線性模型 DEM坡度不確定性的非線性模型 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 DE
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