Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr
Táto práca zhŕňa metódu a výsledky modelovania chýb a analýzu šírenia chýb vo výpočte sklonov z DMR získaných LIDAR-om v skúmanej lokalite okolia sútoku riek Olše a Stonávka. V terénnych analýzach výstupy uvedenej analýzy sú vždy funkciou vstupu. Na generovania pola výškových chýb boli použité dve...
Main Authors: | , , , , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
VSB-Technical University of Ostrava
2013-06-01
|
Series: | GeoScience Engineering |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.degruyter.com/view/j/gse.2013.59.issue-2/gse-2014-0051/gse-2014-0051.xml?format=INT |
id |
doaj-bc94db1bcaa34647b7cd4b5140f863c4 |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-bc94db1bcaa34647b7cd4b5140f863c42020-11-25T03:19:35ZengVSB-Technical University of OstravaGeoScience Engineering1802-54202013-06-01592253910.2478/gse-2014-0051gse-2014-0051Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V ČrMudron Ivan0Podhoranyi Michal1Cirbus Juraj2Devečka Branislav3Bakay Ladislav4Institute of Geoinformatics, Faculty of Mining and Geology, VSB-TU OSTRAVA, 17.listopadu 15/2172, 70833, Ostrava, Czech RepublicIT4Inovation Centre of Excellence VSB-TU OSTRAVA, 17.listopadu 15/2172, 708 33, Ostrava, Czech RepublicInstitute of Geoinformatics, Faculty of Mining and Geology, VSB-TU OSTRAVA, 17.listopadu 15/2172, 70833, Ostrava, Czech RepublicInstitute of Geoinformatics, Faculty of Mining and Geology, VSB-TU OSTRAVA, 17.listopadu 15/2172, 70833, Ostrava, Czech RepublicDepartment of Garden and Landscape Design, Slovak university of Agriculture, Trieda A. Hlinku 2, 949 76, Nitra, Slovak Republic Táto práca zhŕňa metódu a výsledky modelovania chýb a analýzu šírenia chýb vo výpočte sklonov z DMR získaných LIDAR-om v skúmanej lokalite okolia sútoku riek Olše a Stonávka. V terénnych analýzach výstupy uvedenej analýzy sú vždy funkciou vstupu. Na generovania pola výškových chýb boli použité dve rozdielne metódy podľa vstupných dát. Modelované chyby v nadmorských výškach následne vstupovali do analýzy šírenia chýb. Hlavným cieľom práce bolo tak ako aj poukázanie na význam kvality vstupných dát vo výpočte sklonov a odhad šírenej chyby z nadmorských výšok v sklonoch tak aj identifikácia chýb v DMR a ich dopad. Závislosti chýb boli vyhodnotené hlavne pre lepší odhad chyby v sklonoch. V simuláciách boli použité 4 vstupné DMR s rozlíšením 0.5, 1, 5 a 10 metrov s RMSE chybou do 0.317 metra (10 m DMR). Všetky DMR boli získané z mračna bodov získaných LIDAR metódou zberu dát. Šírenie chýb bolo modelované pomocou stochastickej simulácie Monte Carlo s 250 iteráciami. Článok sa zameriava na šírenie chýb z vysoko presných vstupných dát na malom území. RMSE chyba bola získaná v prvom prípade z dát získaných terénnym prieskumom (RTK GPS) a v druhom prípade z porovnania dvoch kvalitatívne rozdielnych DMR. V prvom prípade sa vypočítali chyby vo výškach pomocou náhodného generátora chýb bez autokorelácie chýb. V druhom prípade sa s pomocou semivariogramu namodelovalo autokorelované pole chýb vo výškach. Použitím vhodných štatistík boli odvodené výsledky simulácie a overené stanovené hypotézy. Tak ako sa očakávalo chyby v sklonoch sú vyššie s zvyšujúcou sa chybou v nadmorských výškach. Tiež závislosti chýb od vypočítaných sklonov boli preskúmané, kde sa potvrdila závislosť chýb na sklonoch. Na druhej strane geológia nemala žiaden vplyv na chybu v sklonoch. Chyby namodelované bez autokorelácie nevedú vo väčšine prípadov k štatisticky významnej odchýlke. Vzhľadom však k rozmiestneniu chýb v priestore (vysoká autokorelácia, zamietnutie normálneho rozdelenia pre vysokú špicatosť a extrémne hodnoty) nie je táto metóda vhodná. Napriek tomu dáva dobrú možnosť nahliadnutia do očakávanej chyby v sklonoch a nadmorských výškach.http://www.degruyter.com/view/j/gse.2013.59.issue-2/gse-2014-0051/gse-2014-0051.xml?format=INTUncertaintyError propagationMonte Carlo simulationLIDAR-derived DEMSlope estimation |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
Mudron Ivan Podhoranyi Michal Cirbus Juraj Devečka Branislav Bakay Ladislav |
spellingShingle |
Mudron Ivan Podhoranyi Michal Cirbus Juraj Devečka Branislav Bakay Ladislav Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr GeoScience Engineering Uncertainty Error propagation Monte Carlo simulation LIDAR-derived DEM Slope estimation |
author_facet |
Mudron Ivan Podhoranyi Michal Cirbus Juraj Devečka Branislav Bakay Ladislav |
author_sort |
Mudron Ivan |
title |
Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr |
title_short |
Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr |
title_full |
Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr |
title_fullStr |
Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr |
title_full_unstemmed |
Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr |
title_sort |
modelling the uncertainty of slope estimation from a lidar-derived dem: a case study from a large-scale area in the czech republic / modelovanie neistoty vo výpočte sklonov z lidarových dmr; prípadová štúdia vybraného malého územia v čr |
publisher |
VSB-Technical University of Ostrava |
series |
GeoScience Engineering |
issn |
1802-5420 |
publishDate |
2013-06-01 |
description |
Táto práca zhŕňa metódu a výsledky modelovania chýb a analýzu šírenia chýb vo výpočte sklonov z DMR získaných LIDAR-om v skúmanej lokalite okolia sútoku riek Olše a Stonávka. V terénnych analýzach výstupy uvedenej analýzy sú vždy funkciou vstupu. Na generovania pola výškových chýb boli použité dve rozdielne metódy podľa vstupných dát. Modelované chyby v nadmorských výškach následne vstupovali do analýzy šírenia chýb. Hlavným cieľom práce bolo tak ako aj poukázanie na význam kvality vstupných dát vo výpočte sklonov a odhad šírenej chyby z nadmorských výšok v sklonoch tak aj identifikácia chýb v DMR a ich dopad. Závislosti chýb boli vyhodnotené hlavne pre lepší odhad chyby v sklonoch. V simuláciách boli použité 4 vstupné DMR s rozlíšením 0.5, 1, 5 a 10 metrov s RMSE chybou do 0.317 metra (10 m DMR). Všetky DMR boli získané z mračna bodov získaných LIDAR metódou zberu dát. Šírenie chýb bolo modelované pomocou stochastickej simulácie Monte Carlo s 250 iteráciami. Článok sa zameriava na šírenie chýb z vysoko presných vstupných dát na malom území. RMSE chyba bola získaná v prvom prípade z dát získaných terénnym prieskumom (RTK GPS) a v druhom prípade z porovnania dvoch kvalitatívne rozdielnych DMR. V prvom prípade sa vypočítali chyby vo výškach pomocou náhodného generátora chýb bez autokorelácie chýb. V druhom prípade sa s pomocou semivariogramu namodelovalo autokorelované pole chýb vo výškach. Použitím vhodných štatistík boli odvodené výsledky simulácie a overené stanovené hypotézy. Tak ako sa očakávalo chyby v sklonoch sú vyššie s zvyšujúcou sa chybou v nadmorských výškach. Tiež závislosti chýb od vypočítaných sklonov boli preskúmané, kde sa potvrdila závislosť chýb na sklonoch. Na druhej strane geológia nemala žiaden vplyv na chybu v sklonoch. Chyby namodelované bez autokorelácie nevedú vo väčšine prípadov k štatisticky významnej odchýlke. Vzhľadom však k rozmiestneniu chýb v priestore (vysoká autokorelácia, zamietnutie normálneho rozdelenia pre vysokú špicatosť a extrémne hodnoty) nie je táto metóda vhodná. Napriek tomu dáva dobrú možnosť nahliadnutia do očakávanej chyby v sklonoch a nadmorských výškach. |
topic |
Uncertainty Error propagation Monte Carlo simulation LIDAR-derived DEM Slope estimation |
url |
http://www.degruyter.com/view/j/gse.2013.59.issue-2/gse-2014-0051/gse-2014-0051.xml?format=INT |
work_keys_str_mv |
AT mudronivan modellingtheuncertaintyofslopeestimationfromalidarderiveddemacasestudyfromalargescaleareaintheczechrepublicmodelovanieneistotyvovypoctesklonovzlidarovychdmrpripadovastudiavybranehomalehouzemiavcr AT podhoranyimichal modellingtheuncertaintyofslopeestimationfromalidarderiveddemacasestudyfromalargescaleareaintheczechrepublicmodelovanieneistotyvovypoctesklonovzlidarovychdmrpripadovastudiavybranehomalehouzemiavcr AT cirbusjuraj modellingtheuncertaintyofslopeestimationfromalidarderiveddemacasestudyfromalargescaleareaintheczechrepublicmodelovanieneistotyvovypoctesklonovzlidarovychdmrpripadovastudiavybranehomalehouzemiavcr AT deveckabranislav modellingtheuncertaintyofslopeestimationfromalidarderiveddemacasestudyfromalargescaleareaintheczechrepublicmodelovanieneistotyvovypoctesklonovzlidarovychdmrpripadovastudiavybranehomalehouzemiavcr AT bakayladislav modellingtheuncertaintyofslopeestimationfromalidarderiveddemacasestudyfromalargescaleareaintheczechrepublicmodelovanieneistotyvovypoctesklonovzlidarovychdmrpripadovastudiavybranehomalehouzemiavcr |
_version_ |
1724621393986846720 |