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...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Mudron Ivan, Podhoranyi Michal, Cirbus Juraj, Devečka Branislav, Bakay Ladislav
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