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土壤属性空间分布受复杂地学环境要素影响,空间分异特征十分明显,用单一全局插值模型进行土壤属性模拟,难以实现高精度模拟。对于空间不连续、全局插值模型精度有限及适应性差的特点,本文提出了一种集成学习支持的、融合地学环境变量的土壤属性自适应曲面建模方法(ASM-SP)。利用2013年采集的110个样点数据,使用回归克里金(RK)、贝叶斯克里金(BK)、普通克里金插值法(OK)、反距离加权法(IDW)、ASM-SP,分别对青海湖复杂地貌类型区进行土壤全钾含量的插补。本文采用逐点交叉验证(LOOCV)插值方法模拟精度。结果表明,ASM-SP不仅考虑了地学环境变量与土壤属性的非线性关系,而且融合了多个模型的适应性优势,是实现复杂地貌类型区土壤全钾含量的高精度模拟的一种新方法。 相似文献
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径向基函数算法中插值参数对DEM精度的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
以多重对数径向基函数插值算法中的插值参数为研究对象,选取了5种不同地貌类型的离散点数据,使用中误差度量指标,研究光滑因子、搜索点数、搜索方向对DEM插值精度的影响,给出插值参数的"最优"取值区间,消除插值参数选择的随意性,更好地指导DEM建模的运用。 相似文献
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基于半变异函数的土壤有机碳空间预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《地理空间信息》2015,(6)
基于半变异函数原理,通过GS+和Variowin确定最优模型,对土壤有机碳进行空间预测,同时与反距离加权方法的空间插值结果进行预测精度和模型拟合效果对比。结果表明,基于半变异函数的土壤有机碳空间插值的均方根误差RMSE最小,比反距离加权方法提高了14%,预测精度和空间模拟效果要高于反距离加权方法的预测结果。基于半变异函数的空间插值方法要更适合土壤有机碳数据的空间预测,为其他土壤数据空间准确预测提供支持。 相似文献
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具有高分辨率和连续表面的DEM数据是获取月球形貌特征并进行数字地形分析的主要数据源。本文选择嫦娥五号候选着陆区中的一个区域作为试验区,首先,基于LROC NAC立体影像、ISIS3和Stereo Pipeline软件生成高分辨率DOM影像及对应DEM数据,并将其与日本SELENE数据进行对比;然后,利用反距离权重、径向基函数和经验贝叶斯克里金3种插值方法对DEM数据的空洞区域进行修复,并对不同修复方法进行交叉验证分析。结果表明:生成的DOM和DEM分辨率约3.5 m,明显比7.4 m分辨率的日本SELENE数据清晰,并具有更强的地形表达能力;径向基函数插值法的空洞修复效果最好,交叉验证均方根误差为0.26 m。本文对准确获取月球形貌特征、探测器选址等具有一定作用,并能够为其他区域的高分辨率连续DEM数据生成提供参考。 相似文献
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针对目前DEM(Digital Elevation Model, DEM)数字地形分析的精度评价多数不考虑DEM误差的空间自相关性或仅仅采用经验的自相关性模型问题,本文从DEM插值入手,从理论上推导了插值条件下格网DEM邻域窗口内坡度噪声误差的空间自相关性模型以及坡度精度模型,并选取典型的插值方法和坡度差分算法,从实验角度分析了在顾及和不顾及空间自相关性两种情况下的格网DEM坡度计算模型的噪声精度,实验结果表明:坡度精度受DEM噪声误差的空间自相关性影响较大,并与DEM插值方法和坡度计算模型中的差分算法有关。 相似文献
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由于重力观测网点位分布不均匀,密度不够,在精细刻画区域重力场变化时受到很大限制,因此需采用合理的插值算法。文中介绍Kriging插值算法和变异函数理论模型的基础上,结合陕西地区2011—2012年离散重力变化数据,利用最小二乘法得到各个理论变异函数模型的拟合参数,并将实验变异函数模型用于Kriging插值算法,同时综合考虑交叉验证精度统计、插值精度统计结果,以此来研究Kriging插值算法的适用性,研究结果表明:基于最小二乘法获得的球形模型、指数模型拟合参数精度高,高斯模型、对数模型精度最差;基于球形模型、指数模型的实验变异函数用于Kriging插值算法得到的插值结果精度最高、图像平滑自然、异常区明显,是一种适合陕西地区重力离散数据进行插值计算的有效算法。 相似文献
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针对数字高程模型数据的精度与内插算法的有关问题,分别选取反距离加权插值算法、径向基函数插值算法、最近邻点插值法和克里格插值算法生成DEM。根据插值参数对插值精度的影响不同,选择插值参数为研究对象,然后运用交叉验证法与方差分析等试验方法来研究插值参数与DEM精度的关系,以便得到合理插值参数,并通过对不同插值算法生成的DEM计算坡度坡向面积,分析不同内插算法对坡度坡向的面积变化规律。通过研究发现,不同的内插算法主要是对小坡度区域(15°)有影响,而坡度较大(15°)时没产生显著的影响。不同插值算法生成的DEM提取的坡向主要在平坦地区有显著的影响。 相似文献
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DEM插值参数优选的试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
插值参数是构成插值算法的基本元素,不同的插值参数产生不同的插值精度,甚至存在巨大差异。但是对于普通用户来说,选择合适的插值参数是困难的,最终导致插值参数选择的随意性。在插值算法相关内容的研究中,使用不合适的插值算法或插值参数可能存在潜在的严重后果,甚至得到完全相反的实验结论。因此,本文根据插值算法最优权重确定方法的差异,选取反距离加权插值算法、径向基函数插值算法和普通克里格插值算法的相关插值参数,进行插值参数的“优选”研究。首先根据插值参数对插值精度的不同影响,选择相关插值参数作为实验研究对象;然后选择六种不同地貌类型地区的稀疏分布的离散采样数据作为实验数据源,运用交叉验证法、相关分析、趋势面分析和方差分析等一系列实验方法,系统研究并给出实验插值参数的“最优”取值区间, 消除插值参数选择的随意性,更好地指导DEM建模的运用。 相似文献
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通过地形建模,将6个地形隶属函数按照101×101,112×112,126×126,144×144,168×168,201×201,257×257 7种格网密度生成6种局部地形单元的规则格网DEM;使用反距离加权(IDW)等7种插值算法,将前6种格网密度下的DEM插值成257×257规格;从原始257×257DEM中随机抽取检查点计算残差,并对残差中误差进行分析。通过分组插值实验,运用控制变量法、方差分析等方法研究地貌类型、采样密度和插值算法对DEM插值精度的影响。 相似文献
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针对反距离加权插值算法中的插值参数对基于野外实测点云数据构建DEM精度的影响问题,以典型冲沟地貌为例,采用平均值误差和均方根误差作为精度指标,通过改变不同权值函数,搜索方向,搜索点数以及光滑因子等参数,进行实验探究分析.实验结果表明:权指数为5,四方向搜索方式,邻域点8-12得到的插值结果较好. 相似文献
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地形信息的LoD建模及精度分析 总被引:5,自引:0,他引:5
对细节层次模型(LoD模型)不同层次之间的精度进行研究.提出用于分层的简化比率概念,建立表示LoD不同层次精度的分辨率误差模型,选取5种典型地貌区域进行实验,得到不同地貌区域的误差拟合公式.根据这些公式,可内插得到各种分辨率比率的误差.同时,利用逆公式,又能由误差确定相应的分辨率比率.最后,对不同地貌类型不同化简算法的模型化简误差进行分析研究.研究成果为评价LoD模型精度提供新的方法,也为简化DEM模型时选择适宜的分辨率提供科学依据. 相似文献
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反距离加权插值算法中插值参数对DEM插值误差的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
插值算法是影响DEM精度的主要因素之一,对于插值参数如何影响插值算法并最终影响插值精度却研究较少。这里以反距离加权插值算法中的插值参数为实验对象,选取了6种不同地貌类型的离散点数据,基于中误差度量指标,运用交叉验证方法研究权指数、搜索点数、搜索方向对DEM插值精度的影响。实验结果表明:1)在搜索方向方面,四方向搜索和八方向搜索对提高DEM插值精度并不明显;2)搜索点数为8~12点是较好的选择;3)当权指数≥3时,对DEM插值精度的影响不明显,2或3是较好的选择;4)3因素对DEM插值精度的显著性影响顺序为"权指数>搜索点数>搜索方向"。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(5)
对于绝大多数DEM插值算法而言,很大程度上依赖于局部范围内采样点数据集的地形特征。因此,本文选用地表粗糙度和空间分布指标建立了局部地形特征描述模型,用以描述局部范围内采样点数据集的特征;然后运用K均值聚类分析和残差比较分析等方法,研究了地表粗糙度指标和空间分布指标对DEM插值算法的相关关系,相应结论有助于DEM插值算法的局部地形特征适应性选择。 相似文献
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基于点云数据内插DEM的精度比较研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用3维激光扫描技术,以云南元谋干热河谷地区冲沟为研究对象,扫描获得大量具有冲沟坐标信息的点云数据。离散的点云数据之间没有明显的拓扑关系,不能表达连续的地表形态,通过建立格网DEM可视化表达地形信息,利用不同的内插方法生成DEM并进行精度评定,以便在不同的地貌区和采点方式下选用最佳的内插模型。点云数据经过数据配准拼接以及噪声剔除,在ArcGIS软件中,通过数据格式转换,利用反距离加权插值、克里金插值、自然领域法插值三种不同的内插方法生成DEM模型,通过检查点法分析已有的固定点高程和内插相应点的高程值做误差比较,分析不同的内插精度。实验表明,反距离加权插值法和克里金插值中误差基本相同,自然领域法插值中误差最大。分析比较不同的内插精度,对地表的坡度、坡向、等高线的研究具有重要的意义。 相似文献
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地磁基准图制备是实现地磁匹配导航的基础性工作,对提高导航精度具有重大意义。地磁测量技术手段的提高,为地磁数据的获取提供有效途径。文中采用4种方法构建地磁基准图,并对不同算法构建的基准图进行比较和精度评价。首先确定性方法和地统计方法基于数学函数和变异函数反映地磁数据分布的空间结构特性,能在各采样率下取得较优的插值结果;其次低采样率条件下压缩感知算法插值能力最强,实验中均方根误差为14.41 nT,相比泛克里金方法精度提升约38.5%;最后神经网络算法随样本训练数据量增多,精度增加幅度最大,采样率10%~30%情况下,均方根误差从72.85 nT下降至14.38 nT。实验表明,实现高精度地磁基准图制备需依据不同分辨率、不同数据量的地磁数据选用优势更大的插值方法。 相似文献