naslovnica

IF JCR (2020): 0,551
IF SNIP (2020): 0,417
ISSN: 0351-0271
e-ISSN: 1581-1328
COBISS.SI ID: 5091842
UDK: 528=863
Zveza geodetov Slovenije
Izdajatelj:
Zveza geodetov Slovenije
Zemljemerska ulica 12, SI-1000 Ljubljana
E-naslov: info@geodetski-vestnik.com
CC

Comparison of spatial interpolation methods and multi-layer neural networks for different point distributions on a digital elevation model

Primerjava metod prostorske interpolacije in večslojnih nevronskih mrež za različne geometrijske razporeditve točk na digitalnem modelu višin

Avtor(ji):

Kutalmis Gumus, Alper Sen

Izvleček:

Interpolacija prostorsko zvezne spremenljivke iz točkovnih primerov je v geoznanosti pomembno področje prostorske analize in modelov površja. V opisani študiji je bila izvedena primerjava interpolacijskih metod v trirazsežnem prostoru, in sicer so to metoda z inverzno uteženo razdaljo (IDW), navadni kriging (OK), modificirana Shepardova metoda (MS), multikvadrična radialna funkcija (MRBF) in triangulacija z linearno interpolacijo (TWL) ter večslojni perceptron (MLP), ki je predstavnik umetnih nevronskih mrež (ANN). Cilj je bil napovedati višino za različne geometrijske razporeditve točk, kot so ukrivljenost, mreža, naključna in enotna porazdelitev na digitalnem modelu višin, kije podatkovni niz digitalnega modela višin ameriške geološke službe USGS. Namen študije je količinsko opredeliti učinek topografske variabilnosti in gostote vzorčenja. Napake različnih interpolacij in napovedi z umetnimi nevronskimi mrežami so bile ovrednotene glede na različne geometrijske porazdelitve točk, izbrani in analizirani so bili tri različni prerezi značilnih delov površja. Na splošno se je izkazalo, da metode navadni kriging (OK), modificirana Shepardova metoda (MS), multikvadrična radialna funkcija (MRBF) in triangulacija z linearno interpolacijo (TWL) dajejo boljše rezultate ter so bolj učinkovite glede značilnosti površja kot večslojni perceptron (MLP) in metoda z uteženo inverzno razdaljo (IDW). Čeprav je večslojni perceptron (MLP) poenostavil obrise, pridobljene iz napovedanih višin, se je izkazal kot zadovoljiv pri napovedovanju ukrivljenosti ter določitvi celične mreže za naključne in znane geometrijske porazdelitve točk.

Ključne besede:

prostorska interpolacija, nevronske mreže, geometrijska razporeditev točk

DOI: 10.15292/geodetski-vestnik.2013.03.523-543

Citation:

Kutalmis Gumus, Alper Sen (2013). Comparison of spatial interpolation methods and multi-layer neural networks for different point distributions on a digital elevation model. | Primerjava metod prostorske interpolacije in večslojnih nevronskih mrež za različne geometrijske razporeditve točk na digitalnem modelu višin. Geodetski vestnik, 57 (3), 523-543. DOI: 10.15292/geodetski-vestnik.2013.03.523-543

ISSN: 0352-3551
EISSN: 1581-0267
COBISS: 3664386
UDK: (05) 532;556;626/628.6
Zveza geodetov Slovenije
Izdajatelj:
Zveza geodetov Slovenije
Zemljemerska ulica 12, SI-1000 Ljubljana
E-naslov: info@geodetski-vestnik.com
CC