Zdroje chyb: ve zdrojových datech, typ datového modelu a velikost pixelu, špatná metoda vzorkování, nepřesné zařízení pro sběr dat, interpolační metody
Typy chyb:
hrubé (selhání technického vybavení, lokální maxima a minima, stačí nahradit průměrem z okolí)
systematické (chovají se podle určitého pravidla, umělé terasy, posun ve vertikále, plošiny)
náhodné
Validace
křížová validace (trénovací a testovací množina)
split sample (vstupní a referenční body)
jack-knifing (srovnává s jiným souborem co nevstoupil do interpolace)
Identifikace chyb
vliv vrstevnic (podíl pixlů odpovídajících násobkům intervalu vrstevnic), index zploštění (s hodnotou sklonu do 0,5 %), objem prohlubní (objem bezodtokých lokálních depresí)
Hodnocení kvality DMR
na základě variability:
RMSE
AE
Hammock plot - > Hammock index
měřením prostorové autokorelace
Moranovo I
LISA, G-statistika
měřením regrese
Prahové vzdálenosti
inverzní vzdálenosti
konstantní
zóna netečnosti
Variabilita
Globální (neprostorová)
RMSE (rozptyl rozdělení četnosti odchylek mezi původními výškovými daty a daty DMR, jak dobře odpovídá buňka údajům, ze kterých byla vytvořena)
AE (absolutní chyba, absolutní odchylka od referenčního povrchu)
ASE (průměrná směrodatná odchylka, podobná RMSE)
rozsah
rozptyl
Hammock index (celočíselné dělení hodnot DMR intervalem původních vrstevnic
Lokální (prostorová)
Hammock plot (identifikace prostorových chyb, rastr vzniklý celočíselným dělením vrstevnic, pokud OK → vyrovnaná četnost pixelů ve všech modulech)
Autokorelace
Globální
Z-score, p-value, nulová hypotéza
Moranovo I (na základě vzdálenosti a hodnot)
G statistika (koncentrace vysokých a nízkých hodnot v území → General G index, nulová hypotéza = neexistuje žádná prostorová vazba mezi hodnotami)
Lokální
Analýza shluků – kde jsou
LISA (lokalizuje hot spots, cold spots, outliers), Getis Ord Gi* (to samé)
Permalink hodnoceni_kvality_a_presnosti_dmr.txt · Last modified: 2021/04/07 23:37 by efox