Prostorové interpolace. Waldo Tobler 1970: "Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.

Podobné dokumenty
Interpolační funkce. Lineární interpolace

Digitální kartografie 7

Digitální modely terénu a vizualizace strana 2. ArcGIS 3D Analyst

9. přednáška z předmětu GIS1 Digitální model reliéfu a odvozené povrchy. Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D.

Digitální modely terénu (9-10) DMT v ArcGIS Desktop

Měření a vyhodnocení srážek

Rastrové digitální modely terénu

Metody prostorové interpolace

, Brno Připravil: Ing. Jaromír Landa. Tvorba modelů pokrytí

Geoinformatika. IX GIS modelování

Modelování sesuvu svahu v Halenkovicích pomocí metody kriging

Využití GIS a DPZ pro krajinné inženýrství přednáška č.6

Geostatistika v R-projektu

Popis metod CLIDATA-GIS. Martin Stříž

Fakulta stavební GEOSTATISTIKA. Martin Dzurov, Kristýna Kitzbergerová, Lucie Šindelářová

Digitální modely terénu (6-8) DMT v GIS Idrisi Andes

Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu

Aplikace GIS v geologických vědách

Algoritmizace prostorových úloh

Pokročilé metody geostatistiky v R-projektu

ODHAD PLOŠNÝCH SRÁŽEK PRO POVODÍ ŘEKY OLŠE

1/2008 Geomorphologia Slovaca et Bohemica

Aktuální mapy znečištění ovzduší v evropském i českém měřítku (roční charakteristiky) a vývoj v oblasti mapování

Tvorba povrchů pomocí interpolací

Digitální modely terénu (3)

Měření závislosti statistických dat

Kalibrace a limity její přesnosti

Přednáška 3. 1GIS2 Digitální modely terénu, odvozené charakteristiky DMT, základní analýzy využívající DMT FŽP UJEP

Metody prostorové interpolace

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

Lineární a polynomická regrese, interpolace, hledání v tabulce

Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Posouzení linearity kalibrační závislosti

Přehled základních metod georeferencování starých map

Úloha 1: Lineární kalibrace

Prostorová variabilita

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Realita versus data GIS

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Karta předmětu prezenční studium

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Regresní a korelační analýza

PROBLEMATICKÉ ASPEKTY GEOREFERENCOVÁNÍ MAP

EKONOMICKÁ APLIKACE KOMPOZIČNÍHO REGRESNÍHO MODELU

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Ústav matematiky a statistiky Masarykova univerzita Brno. workshopy Finanční matematika v praxi III Matematické modely a aplikace Podlesí

Aplikovaná statistika v R - cvičení 3

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Regresní a korelační analýza

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Pro bodový odhad při základním krigování by soustava rovnic v maticovém tvaru vypadala následovně:

vzorek vzorek

Regresní a korelační analýza

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

Úvod do GIS. Karel Jedlička. Zpracování dat II. Pouze podkladová prezentace k přednáškám, nejedná se o studijní materiál pro samostatné studium.

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Karta předmětu prezenční studium

Základní vlastnosti křivek

Vyhodnocení topografických dat pro účely precizního zemědělství v podmínkách České republiky

Kartografické modelování. VIII Modelování vzdálenosti

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Aproximace a vyhlazování křivek

GENERATION OF APPLICATION MAPS FOR THE BASE FERTILIZATION FROM THE RESULTS OF AGROCHEMICAL ANALYSES OF SOIL SAMPLES

Mapová algebra. Mapová algebra obecný princip. Možné formy použití MA (uživatelská rozhraní) Mapová Algebra v prostředí ArcView, ArcMap

GEOSTATISTIKA. Ing. Jan Popelka, Ph.D. Fakulta životního prostředí UJEP (výběr z materiálu)

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu

Interpolace pomocí splajnu

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Univerzita Pardubice. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Licenční studium Statistické zpracování dat

4EK211 Základy ekonometrie

dat Robust ledna 2018

PROSTOROVÁ STATISTIKA V MATLABU. , Liberci, Liberec

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Optimalizace provozních podmínek. Eva Jarošová

4EK211 Základy ekonometrie

STATISTICKÉ METODY; ZÍSKÁVÁNÍ INFORMACÍ Z DRUHOVÝCH A ENVIRONMENTÁLNÍCH DAT

Aplikace T -prostorů při modelování kompozičních časových řad

Univerzita Pardubice

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

Statgraphics v. 5.0 STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA. Martina Litschmannová 1. Typ proměnné. Požadovaný typ analýzy

Regresní analýza. Eva Jarošová

Poskytování in-situ dat kvality ovzduší a jejich použití v kombinaci s modelovými a satelitními daty

Příloha č. 1 Grafy a protokoly výstupy z adstatu

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA STAVEBNÍ

Eva Fišerová a Karel Hron. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého v Olomouci.

Karta předmětu prezenční studium

Triangulace. Význam triangulace. trojúhelník je základní grafický element aproximace ploch předzpracování pro jiné algoritmy. příklad triangulace

Klasická a robustní ortogonální regrese mezi složkami kompozice

Kartografické modelování V Topologické překrytí - Overlay

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Topografické funkce. Sklonitost Expozice Analýza viditelnosti. Viditelnost Osvětlení (vizualizace) Potenciální radiace

Strojové učení Marta Vomlelová

Pokročilé metody geostatistiky v R-projektu

STATISTICAL DESIGN OF EXPERIMENT FOR SOLDER JOINTS QUALITY EVALUATION STATISTICKÉ PLÁNOVÁNÍ EXPERIMENTŮ PRO ÚČELY VYHODNOCOVÁNÍ KVALITY PÁJENÝCH SPOJŮ

Transkript:

Prostorové interpolace Waldo Tobler 1970: "Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things."

Prostorové interpolace Predikce hodnot cílové proměnné pro celé zájmové území s využitím pozorování proměnné na omezeném počtu míst Prostorová predikce = interpolace + extrapolace Hengl 2009: A Practical Guide to Geostatistical Mapping

Interpolační metody VEKTOR RASTR Metody Globální Regrese - trend Lokální Regrese lokální trend Inverse Distance Weighted IDW Spline Thiessenovy polygony Natural Neighbours interpolation Geostatistika (Kriging) Výstupy Trendy Spojité modely, DEM

Interpolační metody VEKTOR RASTR Metody Globální Regrese - trend Lokální Regrese lokální trend Inverse Distance Weighted IDW Spline Thiessenovy polygony Natural Neighbours interpolation Geostatistika (Kriging) deterministické (geo)statistické Výstupy Trendy Spojité modely, DEM

Globální trend Lineární Kvadratický Kubický z = a + bx + cy z = a + bx + cy + dx 2 + exy + fy 2

Interpolační metody VEKTOR RASTR Metody Globální Regrese - trend Lokální Regrese lokální trend Inverse Distance Weighted IDW Spline Thiessenovy polygony Natural Neighbours interpolation Geostatistika (Kriging) deterministické (geo)statistické Výstupy Trendy Spojité modely, DEM

Lokální trend polynomická funkce proložená vybranými body v sousedství citlivé na volbu velikosti sousedství, možná anisotropie interpolovaný povrchu nemusí procházet vstupními body http://webhelp.esri.com

IDW hodnota interpolovaného bodu závislá na inverzní vzdálenosti od sousedů citlivé na: outliers a nahloučení bodů; možná anisotropie Povrch (téměř) prochází vstupními body Z(s 0 ) zjišťovaná hodnota Z(s i ) hodnota ve známých bodech d - vzdálenost dvou bodů p modifikuje vliv vzdálenosti http://webhelp.esri.com

Spline proložení křivky s nejmenším celkovým zakřivením křivka musí procházet body nevhodné pro povrch s náhlými výraznými změnami Thin-plate spline (Hutchinson 1995) Regularized spline with tension and smoothing (Mitasova & Mitas, 1993) http://webhelp.esri.com

Thiessenovy polygony Vytvoření TIN splňující Delaunay kritéria: kružnice opsaná trojúhelníku neobsahuje žádný jiný bod Kolmice v polovinách stran trojúhelníků; jejich průsečíky tvoří vrcholy Thiessenových polygonů

Natural neighbours Sárkozy F. http://www.agt.bme.hu/public_e/funcint/funcint.html

Natural neighbours Sárkozy F. http://www.agt.bme.hu/public_e/funcint/funcint.html

Natural neighbours Sárkozy F. http://www.agt.bme.hu/public_e/funcint/funcint.html

Natural neighbours Sárkozy F. http://www.agt.bme.hu/public_e/funcint/funcint.html

Srovnání metod Přesný versus přibližný interpolátor extrapolace? IDW Spline Kriging gis.stackexchange.com

Testování kvality interpolace Cross-validace Postupně vždy vypustím jeden bod, provedu interpolaci a na vynechaném bodě změřím odchylku mezi interpolovanou a originální hodnotou Vyhodnotím jako RMSE (Root mean square Error) RMSE lze použít i pro odhad vhodných parametrů interpolační metody příklad pro p parametr (IDW) ESRI Help

Lineární interpolace Pokud jsou dány dva body, lineární interpolace je přímka mezi těmito body Bilineární interpolace opakovaná lineární interpolace mezi body ve čtvercové síti Wikipedia

Geostatistika - Kriging Technika navržen důlním inženýrem D. E. Krigem a statistikem H.S. Sichelem v 50. letech; matematicky popsáno francouzským matematikem G. Matheronem až v letech 60. - základ geostatistiky Statistický přístup, mohu stanovit chybu interpolace Stejný prediktor jako u IDW Váha lambda ale určena více faktory: semivariogramem, vzdáleností a prostorovým uspořádáním dat v okolí bodu Několik částí 1. Explorativní - zkoumám statistické předpoklady (stationarity) 2. Fitování modelu na zjištěný vztah a jejich srovnání 3. Predikce hodnot (interpolace)

Explorativní část Zkoumám statistické charakteristiky dat rozdělení (histogram, QQplot,...) outliers prostorové rozdělení (voronoi mapy) autokorelace (semivariogram) http://webhelp.esri.com

Semivariance g ve vzdálenosti h je rovna polovině průměrné variance mezi body dané vzdálenosti h Fitování modelu Terénní data Semivariogram Hengl T. (2007): JRC Scientific and Technical report

Fitování modelu Sdružením semivariancí do skupin podle vzdálenosti (tzv. lagů) vytvořím experimentální semivariogram (průměrné hodnoty v lagu) Pro ten pak fituju model (prokládám křivku) z předem definovaných (např. exponenciální, gaussovský, sférický ) Experimentální semivariogram Fitovaný model Hengl T. (2007): JRC Scientific and Technical report

Fitování modelu 2 Range max. vzdálenost na kterou jsou data autokorelovaná Sill hodnota semivariance odpovídající range Nugget prostorová variabilita nebo chyby na menší prostorové škále než popisují moje data (< sampling distance) Různé modely podle tvaru křivky: exponenciální gausův sférický...... http://webhelp.esri.com

Fitování modelu - ArcGIS

IDRISI. Clarks Laboratory Fitování modelu v IDRISI

IDRISI. Clarks Laboratory Fitování modelu v IDRISI

Vlastní interpolace/predikce IDW Kriging http://www.gitta.info

Regression kriging Mám k dispozici další proměnnou(né) jako např. model terénu, na kterých je predikovaná proměnná závislá a mohu je tedy zahrnout do interpolace T. Hengl et al. / Computers & Geosciences 33 (2007)

Kriging zmatení pojmů Vstupními daty jen polohy bodů a jejich hodnoty = Ordinary kriging Ordinary kriging Mám další pomocné proměnné prostředí (např. DEM, LAI, půdní typy), které mohou predikovat moji závislou proměnnou, Regression kriging = Kriging with external drift = Universal kriging RK = KDE = UK Odchylky v počtu a typu doplňkových proměnných i technickém řešení výpočtu; matematicky a především ve výsledku jsou shodné Hengl, T., Heuvelink, G. B. M., & Rossiter, D. G. (2007). About regression-kriging: From equations to case studies. Computers & Geosciences, 33(10), 1301-1315.

Srovnání metod IDW Spline Kriging gis.stackexchange.com

Voronoi Srovnání metod TIN IDW Kriging Splines with tension Regularized spline Mitas et al. 1999

Literatura Srovnání metod Li, J., & Heap, A. D. (2011). A review of comparative studies of spatial interpolation methods in environmental sciences: Performance and impact factors. Ecological Informatics, 6(3-4), 228-241. Prostorová statistica s důrazem na Kriging Hengl, T. (2007). A Practical Guide to Geostatistical Mapping of Environmental Variables. JRC Scientific and Technical Report. Ispra, Italy Hengl, T., Heuvelink, G. B. M., & Rossiter, D. G. (2007). About regressionkriging: From equations to case studies. Computers & Geosciences, 33(10), 1301-1315. Diggle P.J. and Ribeiro P.J. jr. (2007): Model-based Geostatistics. Springer Cressie N.A.C. (1993): Statistics for Spatial Data (Wiley Series in Probability and Statistics) Bivand R.S., Pebesma E. and Goméz-Rubio V. (2008): Applied Spatial Data Analysis with R. Springer

Analýza sítí VEKTOR RASTR Charakteristiky sítí: Délka Orientace Konektivita Modelování zatížení sítě Optimální spojení Optimální trasa Problém obchodního cestujícího Alokace zdrojů

Analýza sítí optimální spojení

Analýza sítí obchodní cestující Problém obchodního cestujícího (Travelling salesman problem TSP) Definovaná místa v síti která mám navštívit Hledám nejkratší (nejlevnější) cestu mezi místy V mluvě teorie grafů: Hamiltonovská kružnice Varianta chci navštívit všechny místa: problém čínského listonoše http://www.gebweb.net/optimap/; http://logicalgenetics.com Genetický algritmus, 500 měst, 70000 generací; 9 hodin výpočtu

Analýza sítí alokace zdrojů

Analýza sítí konektivita Upstream Upstream - threshold