DEM oluşturma için IDW - Kriging Interpolation?


23

10 m aralıklarla çok düzenli aralıklı nokta verilerini kullanarak bir DEM oluşturmaya çalışıyorum. İnterpolasyon yaptığım alan birçok düz park yeri ve futbol sahası olan bir eğitim tesisidir, ancak yine de çoğu zaman otoparka plato olacak oldukça dik tepeleri vardır. Bu bilinen platolar nedeniyle, Splining yöntemini ekarte ettim; Ancak, IDW ve Kriging yöntemlerini kullanmak arasında hala emin değilim. İkisini de denedikten sonra pek bir fark göremiyorum ve küçük bir araştırmadan sonra kararımı hala vermedim.

Kimse bunu benim için temizlemek için bazı bilgelik sözleri var?


Kriging iyi bir seçim olduğunda " şartlandırılmış DME modellemesi " gibi bir şeye ihtiyacınız olduğunu düşünüyorum ... Sorununuzda karşılaştığınız farklı hata kaynaklarını dikkate almak.
Peter Krauss

2
GIS.SE'ye Hoşgeldiniz Noktalar, genellikle olduğu gibi, bir saha araştırmacısı tarafından akıllıca seçildi mi? Yani, yokuştaki kırılmalardaki noktaları seçtiler mi? Ayrıca, DEM - şekillendirme, hacimlerin amacı nedir? Bu gibi konular tavsiyemizi etkileyebilir.
Martin F.

3
Kriging IDW'den daha iyi çalışmalı, ancak bu durumda çok fazla uzmanlık ve özen gerektirir, çünkü topografyadaki tanımlamanız mekansal korelasyonun durağan olmayacağına işaret eder, bu da krigingin arkasındaki önemli bir varsayımdır. (Bu varsayım olmadan kişi geçerli bir variogramı bile tahmin edemez.) Seçeneğiniz varsa, bir TIN oluşturabilirsiniz.
whuber

TIN için +1, davanızda göz önünde bulundurmaya değer.
radouxju

Yanıtlar:


37

Her iki form da Tobler'in ilk coğrafya yasasına dayanır: yakın olan şeyler, birbirinden daha uzak olan şeylerden daha fazladır.

IDW iki tekniğin daha basittir. Bilinmeyen ve bilinen noktalar arasındaki mesafelerin bir fonksiyonu olarak belirlenen bilinen z değerlerini ve ağırlıklarını kullanmayı içerir. IDW noktalarında, uzaktaki noktalardan çok daha az etkiye sahiptir. Ters mesafe ağırlıklarının etkisi, kullanıcı tarafından ters mesafenin yükseltildiği gücü değiştirerek belirlenir.

Bir arama yarıçapı kullanarak IDW

Bu şemada görüldüğü gibi, bir arama yarıçapı kullanarak hangi veri noktalarının (z değerleri) IDW'nin dikkate alınacağı sınırlarını belirleyebilirsiniz .

IDW, istatistiksel modellerin kullanılmaması nedeniyle Kriging'ten farklıdır. Dikkate alınan uzamsal otokorelasyonun tespiti yoktur (başka bir deyişle, değişkenlerin değişken mesafelerde nasıl korelasyon gösterdiği belirlenmemiştir). IDW'de bilinmeyen alanları belirlemek için sadece bilinen z değerleri ve mesafe ağırlıkları kullanılır.

IDW'nin, tanımlamanın kolay ve dolayısıyla sonuçları anlamanın kolay olması avantajına sahiptir. Sonuçların nasıl elde edildiğinden emin değilseniz Kriging'i kullanmak tavsiye edilmeyebilir. Kriging, aykırı değerler olduğunda da acı çeker ( bir açıklama için buraya bakın ).

ESRI durumları :

Kriging, verilerde uzamsal olarak korelasyonlu bir mesafe veya yönel önyargı olduğunu bildiğinizde en uygunudur. Toprak bilimi ve jeolojide sıklıkla kullanılır.

Kriging markaları mezun mesafeler (güzel bir giriş burada bulabilirsiniz en noktalar arasındaki mekansal otokorelasyon hesaplamak için variogramların bir kullanımı olduğunu istatistiksel bir yöntemdir STATİOS Variogram Giriş ve variogramların Washington Intro ). Çeşitli mesafelerde uygulanması gereken ağırlıkları belirlemek için bu uzamsal otokorelasyon hesaplamasını kullanır. Mekansal otokorelasyon, noktalar arasındaki kareler arasındaki farklar alınarak belirlenir. Kriging'i netleştirmek için buradaki IDW'ye benzer:

IDW interpolasyonunda olduğu gibi, kriging ölçülmeyen yerleri tahmin etmek için çevresindeki ölçülen değerlerden ağırlık oluşturur. IDW enterpolasyonunda olduğu gibi, ölçülmemiş yerlere en yakın ölçülen değerler en büyük etkiye sahiptir. ( Kaynak )

Ancak farklılıklar, yarı variogram tarafından belirlenen ağırlıklara yardımcı olur.

Variogram Denklemi

“N, h uzaklığı ile ayrılmış z özniteliği değerlerinin gözlem noktası örnek noktalarının sayısıdır” (Burrough ve McDonnell, 2004: 134).

Semivariogram

Çeşitli Kriging türleri vardır .

Daha fazla okuma:

  1. IDW nasıl çalışır ?
  2. Kringing nasıl çalışır :
  3. Kriging nasıl kullanılır :
  4. İnterpolasyon Çeşitleri :
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.