Геоинформатика и геостатистика: обзор

Слияние на основе геостатистики для повышения точности альтиметрии цифровых моделей рельефа

Фельгейрас К.А., Ортис Х.О., Камарго ЭКГ, Намикава Л.М., Розим С., Оливейра Дж.Р.Ф., Ренно К.Д., Сант'Анна С.Дж.С. и Монтейро А.В.

В этой статье для повышения точности атрибута альтиметрии цифровых моделей рельефа (ЦМР) используются слияния, основанные на геостатистических методах. Обычный кригинг, кригинг с внешним дрейфом, регрессионный кригинг и процедуры кокригинга применяются для оценки представлений неопределенности, из которых можно получить прогнозы альтиметрии и другую информацию. Моделирование данных слияния выполняется на основе существующих ЦМР, в основном доступных бесплатно в Интернете, и дополнительного высокоточного набора трехмерных точек выборки. Хотя бесплатные ЦМР являются плотными и, как правило, имеют хорошее пространственное распределение, точность их альтиметрической информации
может не подходить для многих приложений. Способом смягчения этой проблемы является объединение в процессах моделирования данных доступных данных ЦМР с дополнительной информацией, поступающей из различных других источников и имеющей лучшее качество. Обычно высокоточные альтиметрические данные собираются в ходе полевых работ, с более высокой стоимостью,
в определенных точках внутри интересующей пространственной области. Короче говоря, эта работа направлена ​​на интеграцию, посредством геостатистических методов, пространственной информации о высоте из различных источников, структур данных и точности высоты для получения более точных ЦМР. Методология, рассматриваемая в этом исследовании, была применена к
исследованию случая в бразильском юго-восточном географическом регионе. Количественные и качественные проверки были выполнены с использованием независимого высокоточного набора данных и сравнений на основе различий ЦМР и автоматического извлечения дренажной сети. Для рассматриваемой области исследования кригинг с внешним дрейфом и регрессионный кригинг привели к аналогичным количественным и качественным улучшениям, лучшим, чем подход ко-кригинга.