ऊंचाई डेटा में परिशुद्धता बनाम संकल्प

Question

अपडेट करें:

"डिजिटल भू-भाग मॉडल" के विकिपीडिया पृष्ठ पर मैं जिस चीज़ के बारे में उलझन में हूँ, उसका एक अच्छा उदाहरण "See Also" अनुभाग में एक उपग्रह के बारे में निम्नलिखित कथन पा सकता है:

टैनडेम-एक्स: एक विश्व-व्यापी, सुसंगत, समयबद्ध, उच्च-परिशुद्धता डिजिटल ऊंचाई मॉडल की पीढ़ी

क्या मैं इस कथन को ले सकता हूं और शब्द संकल्प के लिए शब्द की सटीकता की अदला-बदली कर सकता हूं? क्या आप इस बात से सहमत होंगे कि ऐसा करने के बाद भी इसका मतलब है?

मूल प्रश्न:

प्रिसिजन बनाम एक्यूरेसी के बारे में एक प्रश्न पहले ही पूछा और उत्तर दिया जा चुका है , लेकिन मेरा मानना ​​है कि मेरा प्रश्न अलग है।

ऊंचाई मॉडल को संग्रहीत करने वाली फ़ाइलों के संदर्भ में, उदाहरण के लिए एक TIFF, ऊंचाई विस्तार में परिशुद्धता और रिज़ॉल्यूशन के बीच अंतर क्या है? क्या ये एक ही चीज हैं?

आम तौर पर, जब मैं कम रिज़ॉल्यूशन के ऊँचाई वाले मॉडल के बारे में सोचता हूं, तो मैं उस इलाके के बारे में सोचता हूं, जो देखने में अवरुद्ध लगता है:

और उच्च रिज़ॉल्यूशन के अनुसार भू-भाग जो सुचारू दिखेंगे और जिनमें अधिक विस्तार होगा।

जब एक ऊंचाई मॉडल में "विस्तार" के बारे में बात करते हुए इन शर्तों (परिशुद्धता / संकल्प) का उपयोग किया जा सकता है? क्या यह कहना गलत है कि ऊपर की छवि में इलाका अपने मूल प्रतिनिधित्व से सटीक खो गया है?

यह पद लगभग वैसा ही था जैसा मैं देख रहा था, लेकिन मेरा मानना ​​है कि - क्योंकि यह एक अलग डोमेन के संदर्भ में शर्तों की बात करता है - साधन माप डोमेन। (अगर मैं यहाँ गलत हूँ तो मुझे सुधारो)

Comments

आपके डेम के "मूल प्रतिनिधित्व" से आपका क्या अभिप्राय है?

— whuber

हां, मुझे लगता है कि मैंने छोड़ दिया है कि कुछ अस्पष्ट है। मेरा मतलब था कि जो कोई भी उस छवि को बनाएगा वह एक ऐसे मॉडल के साथ शुरू नहीं हुआ होगा जो अवरुद्ध था - बल्कि इसके बजाय अधिक विस्तार वाला मॉडल - ऐसा कुछ जो पृथ्वी के वास्तविक इलाके की तरह दिखाई देगा।

— dtmland

उस छवि का आकलन करने का एक तरीका यह है कि इसे डेटा का विशेष रूप से खराब प्रक्षेप माना जाए। वे डेटा बिलकुल सही हो सकते हैं जैसे कि वे कोशिकाओं के मिडल पर ऊँचाई का प्रतिनिधित्व करते हैं (कहते हैं), और जिससे अनंत परिशुद्धता होने का दावा किया जा सकता है। यह स्पष्ट करने में मदद करता है कि आप जो प्रतिक्रिया दे रहे हैं, वह उन बिंदुओं पर ऊंचाई का चित्रमय प्रतिनिधित्व है, जहां आपके पास कोई डेटा नहीं है। ऐसे अनचाहे स्थानों पर हमेशा कुछ अनिश्चितता रहने वाली है: यह वह भावना है जिसमें संकल्प अप्रत्यक्ष रूप से सटीक से संबंधित है।

— whuber

Answer 1

मुझे लगता है कि मैं इसका जवाब आपके लिए दे सकता हूं।

यदि आप दिए गए लिंक पर सटीक बनाम सटीकता की छवि देखते हैं, तो सटीकता अवलोकन की पुनरावृत्ति को संदर्भित करती है। उदाहरण के लिए, यदि मैं एक बिंदु से दूसरे बिंदु की दूरी को मापता हूं और यह हमेशा केवल बहुत कम राशि से वायटिंग करता है, तो मैं उच्च सटीकता पर माप कर रहा हूं।

लेकिन, मूल रूप से, संकल्प और परिशुद्धता समान नहीं हैं। आपके पास एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि या ऊंचाई मॉडल हो सकता है जो सटीक नहीं है, ठीक उसी तरह जैसे कि आप उच्च-सटीक ऊंचाई मॉडल रख सकते हैं जो उच्च रिज़ॉल्यूशन नहीं है।

विशेष रूप से टैनडेम-एक्स का लक्ष्य 12 मी रिज़ॉल्यूशन का वैश्विक डेम है, जो सापेक्ष में 2 मीटर और सटीक में 10 मीटर (विकिपीडिया से) की सटीकता के साथ है। इसका तात्पर्य यह है कि यह ऊंचाई उच्च-परिशुद्धता, निम्न (ईश) -सुरक्षा और उच्च-रिज़ॉल्यूशन (वैश्विक डेम के लिए) होगी।

संपादित करें: बस एक नोट, डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा का प्रकार, अर्थात, इंट, फ्लोट, का सटीक रूप से कोई लेना-देना नहीं है। आपको अपने आप को यह नहीं समझना चाहिए कि दशमलव बिंदु के बाद बहुत सारे नंबर रखने का मतलब है कि एक अवलोकन सटीक है!

Comments

+1 यह की कीमत ध्यान देने योग्य बात है, हालांकि, कि डेटा प्रकार है परिशुद्धता से संबंधित। उदाहरण के लिए, क्योंकि प्रत्येक पूर्णांक मानों की एक इकाई श्रेणी का प्रतिनिधित्व करता है, इसमें स्वचालित रूप से कम से कम + -0.5 संसेचन शामिल होता है। यह बहुत ही नगण्य है जब स्वाभाविक रूप से माप बहुत कम सटीक होते हैं, लेकिन यह उच्च-सटीक माप (जैसे 2 मीटर सापेक्ष परिशुद्धता) के लिए नगण्य नहीं है।

— whuber

मुझे यहां की दिशा पसंद है - उच्च-परिशुद्धता ऊंचाई मॉडल का एक उदाहरण क्या है जो उच्च संकल्प नहीं है?

— dtmland 15

हाय dtmland, TanDEM-X उच्च परिशुद्धता और कम संकल्प है! 12 मीटर रिज़ॉल्यूशन और 2 मीटर परिशुद्धता बहुत अच्छा है! एक सर्वेक्षक और थियोडोलाइट द्वारा किया गया एक विस्तृत सर्वेक्षण, एक अन्य उच्च-परिशुद्धता सर्वेक्षण का एक उदाहरण है जो वास्तव में उच्च रिज़ॉल्यूशन नहीं है, क्योंकि कवरेज अपेक्षाकृत कम है। जबकि क्षेत्र का एक लेजर स्कैन उच्च रिज़ॉल्यूशन लेकिन कम परिशुद्धता होगा। (सब कुछ रिश्तेदार, निश्चित रूप से!)

— एलेक्स लेथ

Whuber, मुझे लगता है कि मैं असहमत हूँ। डेटाटाइप में डेटासेट की शुद्धता समाहित करने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन इसका उपयोग डेटासेट की वास्तविक परिशुद्धता के माप के रूप में नहीं किया जाना चाहिए। तो, निश्चित रूप से, एक डबल परिशुद्धता फ्लोट में 15 महत्वपूर्ण आंकड़े हैं, लेकिन यदि आप उस मूल्य को स्टोर करने के लिए उपयोग कर रहे हैं जिसमें 2 मीटर की सटीकता है, तो आप एक इंट का भी उपयोग कर सकते हैं। डेटाटाइप की कोई प्रासंगिकता नहीं है, अवलोकन की शुद्धता का कोई संबंध नहीं है।

— एलेक्स लीथ

आप मेरी टिप्पणी, एलेक्स की गलत व्याख्या कर रहे होंगे। डेटाटाइप का मुद्दा अनिवार्य रूप से संकल्प के समान है। उदाहरण के लिए, मीटर में ऊँचाई को संग्रहीत करने के लिए ints का उपयोग करने का अर्थ है कि संकल्प एक मीटर है। वहाँ है insofar के रूप में मोटे प्रस्तावों अधिक अस्पष्टता बनाने के संकल्प के बीच एक रिश्ता। हालांकि, यह मानना ​​गलत है कि संकल्प को सटीकता से बेहतर होने की आवश्यकता नहीं है: बहुत से लोगों ने माना है कि, लेकिन जॉन टुकी (सी। 1960) के अच्छे सांख्यिकीविदों ने इसे खारिज कर दिया है। विशेष रूप से, 2 मी परिशुद्धता के लिए आपको निश्चित रूप से भंडारण के लिए इंट का उपयोग नहीं करना चाहिए।

— whuber

Answer 2

ग्रिड / ग्रिड संदर्भ में रिज़ॉल्यूशन "सेलसाइज़" या ग्रिड में प्रत्येक सेल / पिक्सेल की एक निश्चित इकाई (मीटर, फीट आदि) में चौड़ाई / ऊंचाई है।

मैंने ग्रिड के साथ दो तरह से उपयोग की जाने वाली शब्द परिशुद्धता को देखा है:

1. अधिकांश समय, जैसा कि आपने उल्लेख किया है, माप की सटीकता
2. डेटाटाइप का उपयोग सेल / बैंड मूल्यों के लिए किया जा रहा है, जैसे फ्लोट, डबल, पूर्णांक

Comments

जहां तक ​​नंबर वन का सवाल है, यह इलाके के मॉडल के वास्तविक विश्व समकक्ष के माप का विचार होगा?

— dtmland

और इस जवाब को ध्यान में रखते हुए - जैसा कि मैं अंत में उल्लेख करता हूं - क्या यह कहना गलत है कि इलाके (मेरी पोस्ट से छवि में) ने अपने मूल प्रतिनिधित्व से सटीक खो दिया है?

— dtmland

Answer 3

एक डीटीएम एक सन्निकटन है जिसमें से दुनिया के बारे में अर्थ निकालना संभव है। ऊँचाई डेटा के प्रकाशक इस बात का माप देते हैं कि एक मॉडल वास्तविक दुनिया को कितनी बारीकी से फिट करता है। लेकिन यह आपको यह नहीं बताता है कि किसी विशेष प्रश्न के लिए यह कितना अच्छा अर्थ होगा।

उदाहरण के लिए, यदि आप जमीन के बहुत समतल क्षेत्र के लिए ढाल की गणना करना चाहते हैं तो एक विरल मॉडल पर्याप्त होगा। एक ही मॉडल बहुत करीब घाटी और खड़ी चट्टान किनारों के साथ इलाके में बहुत कम उपयोगी होगा।

दुनिया को मॉडल करने के लिए विरल डेटा का उपयोग करना संभव है और यदि उस विशेष उद्देश्य के लिए डेटा सही है, तो इसका सही अर्थ है। सटीक और सटीक डेटा से खराब परिणाम प्राप्त करना भी संभव है।

कम रिज़ॉल्यूशन डेटा किसी विशिष्ट घटना के बारे में सटीक भविष्यवाणियां कर सकता है यदि यह उस विशेष उपयोग के लिए उपयुक्त है।

Comments

तो क्या आप कह रहे हैं कि इस संदर्भ में सटीकता और संकल्प अलग-अलग हैं?

— dtmland

इसके शब्दार्थों में नहीं उलझना मुश्किल है। आप कह सकते हैं कि कम रिज़ॉल्यूशन की तुलना में उच्च रिज़ॉल्यूशन बेहतर है, और सटीकता और सटीकता का उपयोग करके मात्रा निर्धारित करें। लेकिन ज्यादातर समय विश्लेषण किसी विशेष प्रश्न का उत्तर देने के लिए किया जाता है और आप सही उत्तर प्राप्त करना चाहते हैं। क्या आपके विश्लेषण के लिए डेटा पर्याप्त है? यह निश्चित रूप से संकल्प से जुड़ा हुआ है लेकिन यह सिर्फ संकल्प से अधिक जटिल है।

— मैथ्यू स्नेप

Answer 4

व्यवहार में, 90 मीटर के संकल्प के एक डेम का अर्थ है कि केवल एक ऊंचाई का मान 90 * 90 मीटर के वर्ग के लिए जिम्मेदार है। यह कितना विशिष्ट है? उस प्रश्न का उत्तर सटीक की धारणा को प्रेरित करता है। 90m रिज़ॉल्यूशन के DEM में 2m की सटीकता हो सकती है। उसी तरह, 45m रिज़ॉल्यूशन के DEM में 10 m की सटीकता हो सकती है। संक्षेप में, उच्च संकल्प और परिशुद्धता दोनों के डेम के साथ काम करना सार्थक है। उम्मीद है की यह मदद करेगा।