Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Analiza dokładności interpolacyjnych modeli powierzchni typu grid

Gościewski D.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2007

|

Vol. 6, nr 4

11-21

PL

Za pomocą większości systemów oprogramowania z grupy GIS można wygenerować numeryczny model powierzchni na podstawie regularnej siatki kwadratów typu GRID. Do utworzenia takiej siatki wykorzystuje się algorytmy interpolacyjne pozwalające na obliczenie wartości w punktach węzłowych na podstawie wybranych punktów pomiarowych. Dokładność tworzonych modeli powierzchni zależy w głównej mierze od doboru algorytmów interpolacji oraz ich parametrów obliczeniowych. Istotnym zagadnieniem staje się porównanie jakości i dokładności modeli powierzchni tworzonych za pomocą różnych algorytmów. W tym celu wykorzystać można współczynniki statystyczne. W artykule wykorzystano wybrane współczynniki statystyczne do porównania dokładności modeli interpolacyjnych utworzonych przez różne algorytmy.

EN

The majority of GIS type software systems allow generating numerical surface models on the basis of GRID type regular network of squares. Interpolation algorithms allowing computation of values at nodal points on the basis of selected measurement points are used for establishment of such a grid. The accuracy of generated surface models depends mainly on the choice of the interpolation algorithms and their computation parameters. Comparison of quality and accuracy of surface models generated by application of different algorithms seems an important issue. Statistical coefficients can be used for that purpose. The paper uses selected statistical coefficients for comparison of accuracy of interpolation models generated by application of different algorithms.

2

Tworzenie numerycznego modelu terenu typu GRID z wykorzystaniem kombinacji algorytmów interpolacyjnych

Gościewski D.

Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

|

2005

|

Vol. 114, nr 45

151-160

PL

Większość współczesnych systemów informacji przestrzennej umożliwia stworzenie i wizualizację numerycznego modelu terenu na bazie regularnej siatki kwadratów typu GRID. Wartości w punktach węzłowych takiej siatki obliczane są najczęściej jedną z wielu dostępnych metod interpolacji na podstawie rozproszonych punktów pomiarowych. Wykorzystywane powszechnie rozwiązania pozwalają najczęściej na zastosowanie wybranej metody interpolacji w sposób globalny na całym analizowanym obszarze, co nie gwarantuje jednakowej dokładności generowanej powierzchni. W artykule opisano tworzenie numerycznego modelu terenu przy wykorzystaniu kombinacji metod interpolacyjnych. Kryterium wyboru metody uzależnione zostało od rozmieszczenia punktów pomiarowych wokół węzła siatki. Takie rozwiązanie pozwala na sukcesywne uzupełnianie wynikowego zbioru obliczeniowego wartościami wyznaczonymi z określonym błędem i w rezultacie poprawia dokładność otrzymanego modelu.

EN

The majority of contemporary spatial information systems allow development and visualization of a numeric land model on the basis of a GRID type regular squares network. The values at node points of such a grid are usually calculated by applying one of many available interpolation methods on the basis of scattered measurement points. The commonly used solutions most frequently allow application of the selected interpolation method in a global way over the entire analyzed area, which does not guarantee identical accuracy of the generated surface. The paper presents development of a numeric land model using a combination of interpolation methods. The method selection criterion depends on positioning of the measurement points around the grid node. Such a solution allows successive supplementing of the resulting set of calculated results with values determined with a known error and as a result improves the accuracy of the model obtained.

3

Zastosowanie algorytmów interpolacji i sztucznych sieci neuronowych do wyznaczania charakterystyki zawartości chromu w glebach

Gruszczyński S., Urbański K.

Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie

|

2005

|

T. 10, z. 1

15--44

PL

Przeanalizowano różne podejścia do ustalania trendu rozkładu poziomego chromu (Cr) w glebie w warunkach silnego zanieczyszczenia tym pierwiastkiem. Zastosowano algorytmy regresji wielomianowej (wielomiany I, II i III stopnia), algorytmy interpolacji (TIN, Kriging, RST) oraz sztuczne sieci neuronowe (MLP, CANFIS, RBF, GRNN, PNN, MDN). Wykorzystano dane pochodzące z badań terenowych przeprowadzonych w otoczeniu Zakładów Chemicznych "Alwernia". Różnice między poszczególnymi podejściami zaprezentowano w formie graficznej oraz niektórych statystyk rozkładu reszt. Badania rozkładu przestrzennego zanieczyszczenia gleb nasunęły wniosek, iż ważnym elementem staje się określenie precyzji informacji oraz granic błędu przez akceptację jakiegoś oszacowania zanieczyszczenia, natomiast na dalszy plan schodzi wykrycie lub uwypuklenie regularności związanej z mechanizmem zjawiska imisji. Wydaje się, że zmienność zawartości chromu w glebach, zauważalna nawet na bliskich dystansach, utrudnia akceptację metod interpolacji jako sposobu oceny rozkładu zanieczyszczeń. Z drugiej strony znaczące nieliniowości utrudniają akceptację modeli regresji. W tych warunkach możliwością wartą rozważenia jest modelowanie z użyciem sieci neuronowych, w tym także wykorzystanie rozwiązań hybrydowych (np. MDN), pozwalających na pogłębioną analizę zmienności koncentracji Cr w glebach.

EN

Various ways of approach, to determine the horizontal distribution trend (tendency) of Chromium (Cr) in soil, where is high pollution by this element are analysed. Polynominal regression algorithms (I, II, III degree polynominals), interpolation algorithms (TIN, Kriging, RST), and also artificial neural networks (MLP, CANFIS, RBF, GRNN, PNN, MDN) are applied. Data from field experiments, carried out in the area of Chemical Plant in Alwernia were used. The differences between several ways of approach are presented in a graphical form, and also in some remainders distribution statistics. The soil pollution spatial distribution examinations lead to following conclusion, that in the first place is the information precision determination, and also the limit of error, through the pollution evaluation acceptance, whereas in the second place is the indication or standing out the regularity connected with the imission effect mechanism. It seems that the chromium concentration in soils variation, noticed even on short distances, makes it difficult the acceptance of interpolation method, as a method of contamination distribution evaluation. On the other hand the considerable nonlinearity makes difficult the acceptance of regression model. In these circumstances, the possibility which is worth consideration, is the modelling with the application of neuron networks, that is also hybrid solution application (for instance MDN), which gives the possibility of Cr concentration in soils variation deeper analysis.