डीईएम निर्माण के लिए आईडीडब्ल्यू बनाम क्रिंग इंटरपोल का चयन?

Question

मैं बिंदु डेटा का उपयोग करके एक डीईएम बनाने की कोशिश कर रहा हूं, जो नियमित रूप से 10 मी के अलावा अलग है। जिस क्षेत्र में मैं प्रक्षेपित कर रहा हूं, वह कई सपाट पार्किंग स्थल और फुटबॉल के मैदानों के साथ एक शैक्षिक सुविधा है, लेकिन अभी भी कुछ काफी खड़ी पहाड़ियां हैं जो अक्सर पार्किंग स्थल के लिए पठार होंगे। इन ज्ञात पठारों के कारण, मैंने विभाजन विधि को खारिज कर दिया है; हालाँकि, मैं अभी भी आईडीडब्ल्यू और क्रिगिंग विधियों का उपयोग करने के बीच निश्चित नहीं हूं। मैं उन दोनों की कोशिश करने के बाद भी बहुत अंतर नहीं देख सकता हूं और फिर भी थोड़ा शोध के बाद अपना फैसला नहीं किया है।

किसी को भी मेरे लिए यह स्पष्ट करने के लिए ज्ञान के कुछ शब्द मिले?

Comments

मुझे लगता है कि आपको " वातानुकूलित डीएमई मॉडलिंग " के रूप में कुछ करने की आवश्यकता है , जब कि्रिंग एक अच्छा विकल्प है ... त्रुटि के विभिन्न स्रोतों को ध्यान में रखना जो आप अपनी समस्या का सामना कर रहे हैं।

— पीटर क्रस

GIS.SE में आपका स्वागत है। क्या फील्ड सर्वेयर द्वारा समझदारी से चुने गए अंक, जैसा कि आमतौर पर एक होता है? यानी, क्या उन्होंने ढलान में विराम पर अंक चुने थे? इसके अलावा, डीईएम का उद्देश्य क्या है - समोच्च, वॉल्यूम? ऐसे मामले हमारी सलाह को प्रभावित कर सकते हैं।

— मार्टिन एफ

क्रिगिंग को आईडीडब्ल्यू से बेहतर काम करना चाहिए, लेकिन इस स्थिति में बहुत विशेषज्ञता और देखभाल की आवश्यकता होती है, क्योंकि स्थलाकृति का आपका वर्णन इंगित करता है कि स्थानिक संबंध स्थिर नहीं होगा, जो कि सिंचाई के पीछे एक महत्वपूर्ण धारणा है। (इस धारणा के बिना कोई एक वैध वैराग्य का अनुमान भी नहीं लगा सकता है।) यदि आपके पास विकल्प है, तो आप TIN बनाने पर विचार कर सकते हैं।

— whuber

टीआईएन के लिए +1, यह वास्तव में आपके मामले में ध्यान देने योग्य है।

— राडोक्सु

Answer 1

दोनों रूप भूगोल के पहले नियम टोबेर्स पर भरोसा करते हैं: जो चीजें करीब हैं वे उन चीजों की तुलना में अधिक संबंधित हैं जो आगे अलग हैं।

IDW दो तकनीकों का सरल है। इसमें अज्ञात और ज्ञात बिंदुओं के बीच की दूरी के एक समारोह के रूप में ज्ञात ज्ञात मान और भार का उपयोग करना शामिल है। जैसे कि IDW बिंदु जो दूर हैं, उन बिंदुओं की तुलना में बहुत कम प्रभाव रखते हैं जो करीब हैं। उलटा दूरी भार का प्रभाव अक्सर उपयोगकर्ता द्वारा उस शक्ति को बदलकर निर्धारित किया जा सकता है जिसे उलटा दूरी तक बढ़ाया जाता है।

जैसा कि इस आरेख में देखा गया है कि आप एक खोज त्रिज्या का उपयोग करके आईडीडब्ल्यू को किन बिंदुओं (जेड मान) की सीमा निर्धारित कर सकते हैं ।

आईडीडब्ल्यू कि्रिंग से अलग है जिसमें कोई सांख्यिकीय मॉडल उपयोग नहीं किया जाता है। विचार में लिए गए स्थानिक निरंकुशता का कोई निर्धारण नहीं है (यह कहना कि अलग-अलग दूरी पर सहसंबद्ध चर कैसे निर्धारित किए जाते हैं)। आईडीडब्ल्यू में केवल अज्ञात क्षेत्रों को निर्धारित करने के लिए ज्ञात जेड वैल्यू और डिस्टेंस वेट का उपयोग किया जाता है।

IDW का यह फायदा है कि इसे परिभाषित करना आसान है और इसलिए परिणामों को समझना आसान है। यदि आप इस परिणाम के बारे में अनिश्चित हैं, तो इसका उपयोग करना अपरिहार्य हो सकता है। जब आउटलेयर होते हैं (तो यहां स्पष्टीकरण के लिए देखें )।

ESRI बताता है :

जब आप जानते हैं कि डेटा में एक स्थानिक रूप से सहसंबद्ध दूरी या दिशात्मक पूर्वाग्रह है, तो सिंचाई करना सबसे उपयुक्त है। इसका उपयोग अक्सर मिट्टी विज्ञान और भूविज्ञान में किया जाता है।

क्रिगिंग एक सांख्यिकीय पद्धति है जो स्नातक की दूरी पर अंकों के बीच स्थानिक निरंकुशता की गणना करने के लिए एक वैरोग्राम का उपयोग करती है (एक अच्छा परिचय यहां पाया जा सकता है स्टेटिओस वेरोग्राम परिचय और वाशिंगटन इंट्रो से वैरियोग्राम )। यह विभिन्न दूरी पर लागू होने वाले वज़न को निर्धारित करने के लिए स्थानिक ऑटोक्रेलेशन की इस गणना का उपयोग करता है। स्थानिक ऑटोक्रेलेशन अंक के बीच चुकता अंतर लेने के द्वारा निर्धारित किया जाता है। स्पष्ट करने के लिए कि्रिंग उस में IDW के समान है:

IDW प्रक्षेप की तरह, अनचाहे स्थानों की भविष्यवाणी करने के लिए आस-पास के मापा मूल्यों से भार उठाते हैं। आईडीडब्ल्यू प्रक्षेप के साथ, अनमैरिड स्थानों के निकटतम मापित मूल्यों का सबसे अधिक प्रभाव होता है। ( स्रोत )

लेकिन उस वज़न में भिन्नता सेमी वेरोग्राम द्वारा निर्धारित की जाती है।

"जहां n, दूरी h के विरुद्ध अलग किए गए विशेषता z के मानों के अवलोकनों के नमूने के बिंदुओं की संख्या है" (बरोज़ और मैकडोनेल, 2004: 134)।

विभिन्न प्रकार के विभिन्न प्रकार के होते हैं ।

आगे की पढाई:

1. कैसे आईडीडब्ल्यू काम करता है ।
2. कैसे काम करता है :
3. किसिंग का उपयोग कैसे करें :
4. प्रक्षेप के प्रकार :