Making and developing the digital elevation models by geostatistical methods

Abstract

The methods for estimation of modelling and accuracy of digital elevation models were analysed. The methods for making raster elevation models were compared. The best accuracy was obtained by the universal kriging method (standard error 3.03 m). Elevation modelling using triangulated irregular network is less accurate (standard error 3.07 m). The best result was obtained when the territory or DEM was fragmented in several parts. For each part the method of making elevation model must be picked separately considering the type of relief and land use. The best results were achieved using height points and fragment of hi precision digital elevation model.

Article in Lithuanian.

Skaitmeninio reljefo modelio sudarymas ir tobulinimas geostatistiniais metodais

Santrauka. Straipsnyje analizuojami skaitmeninio reljefo modelio sudarymo ir tikslumo įvertinimo metodai. Modeliuojant paviršių stačiakampio rastro modeliu, didžiausias tikslumas (vidutinė kvadratinė paklaida mf = 3,03 m) pasiektas sudarant skaitmeninį reljefo modelį (SRM) universaliojo krigingo metodu. Palyginus paviršiaus modelius, sudarytus taikant netaisyklingą trikampių tinklą (TIN), buvo gauti analogiški rezultatai (mf = 3,07 m). Sudarant didesnės teritorijos skaitmeninius paviršiaus modelius didesniam tikslumui pasiekti siūloma suskaidyti nagrinėjamą teritoriją, skirstant paviršių pagal reljefo įvairovę ir žemėnaudos tipą bei kiekvienai šių teritorijų eksperimentiniu būdu parenkant tinkamiausią paviršiaus modeliavimo metodą. Straipsnyje pateikiama, kad geriausių rezultatų pasiekiama, kai SRM vertinamas ne tik pagal pavienius aukščių taškus, bet ir pagal eksperimentinį paviršiaus modelio fragmentą, sudarytą iš tikslesnių aukščių duomenų. Modeliuojant paviršių, įvertinamas ne tik sudaromo modelio tikslumas, bet ir pradinių duomenų tikslumas.

Raktažodžiai: skaitmeninis reljefo modelis, geostatistinis paviršiaus modeliavimas, universalusis krigingas.

First published online: 03 Aug 2012

Keyword : digital terrain model, geostatistical surface modeling, universal kriging