dem的不確定性分析(編輯修改稿)
2025-09-12 02:13 本頁面
【文章內容簡介】 雙線性插值在 TIN中的實現 TIN的線性插值誤差估計 Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ 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 ? 雙線性插值在 TIN中的實現 TIN的線性插值誤差估計 Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ 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 ? 雙線性插值在 TIN中的實現 –線性模型完全由初始節(jié)點 A,B和 C決定的 –初始節(jié)點的誤差將會通過插值算法傳播到生成的 DEM中 TIN的線性插值誤差估計 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 空間數據的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 TIN的線性插值誤差估計 Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ ρ Ha Hc Hb Hd Hp ? 空間數據的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 TIN的線性插值誤差估計 Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ ρ Ha Hc Hb Hd Hp ? 點 P的誤差與位置有關系 空間數據的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 TIN的線性插值誤差估計 Z X Y A C B D P A’ B’ C’ P’ D’ ρ Ha Hc Hb Hd Hp ? 空間數據的不確定性分析 基于 TIN的 DEM曲面平均高程誤差 ? 進一步的，通過實驗和數學推導得到 ? 即 TIN的線性插值誤差估計 空間數據的不確定性分析 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曲面而非某個單點的誤差，理論意義重要 –由于 TIN中每個三角形的平均高程誤差都是相等的，因此它也是整個基于 TIN構建的 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系 –三角形中任一點的誤差和該點的位置有關 –不規(guī)則三角形導致 TIN上推演此公式更加復雜 TIN的線性插值誤差估計 空間數據的不確定性分析 DEM對地形描述的精度 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 空間數據的不確定性分析 DEM對地形描述的精度 地形描述 ? 描述 地形特征和空間分布的地形參數 –坡度 (slope) –坡向 (aspect) –剖面曲率 (profile curvature),坡度的坡度 –曲面 曲率 (curvature of surface) –粗糙度 ( terrain roughness) 空間數據的不確定性分析 DEM對地形描述的精度 地形描述 ? 坡度 –坡度是最廣泛使用的地形參數，平均坡度被視為刻畫地貌復雜度的最佳指標之一 ? 坡度不確定性來源 – DEM的尺度 或 分辨率 –坡度提取 算法 –地形 表面的雜度 –數據源的質量 空間數據的不確定性分析 DEM對地形描述的精度 DEM坡度不確定性的線性模型 ? 坡度 不確定性分析的目的： –平均坡度與分辨率以及地形粗糙度的關系 ? How： –選取不同地貌類型和不同 DEM分辨率的數據，建立平均坡度與 DEM分辨率與地形復雜度的經驗公式 空間數據的不確定性分析 DEM對地形描述的精度 DEM
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