dem的不確定性分析(參考版)
2024-08-27 02:13本頁面
【正文】 例如對低丘地貌 主要習性因子及 DEM精度 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 DEM對地形描述的精度 DEM坡度不確定性的非線性模型 ? 問題的提出 –當要求低丘地區(qū)的 RMSE≤3時，用公式計算得到相應的分辨率為 40，但實際呢？ 不同地貌類型區(qū)RMSE統(tǒng)計表 空間數(shù)據(jù)的不確定性分析 DEM對地形描述的精度 DEM坡度不確定性的非線性模型 ? 問題的提出 –線性模型簡潔，計算速度快，但與實際值擬合程度差 –需要 改進，如建立非線性模型來解決問題；同時還要找出線性模型擬合差的原因。 第 5步，對檢驗集分別用三種插值結(jié)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(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 ? 實驗 結(jié)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(shù)據(jù)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(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中的實現(xiàn) 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(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中的實現(xiàn) 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(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中的實現(xiàn) –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(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 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 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(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 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 ? 進一步的，通過實驗和數(shù)學推導得到 ? 即 TIN的線性插值誤差估計 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(gòu)建的 DEM曲面的平均誤差 –
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