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Peuterey Prezzi Uomo,209 EUR,Peu0262,stagno trovati a sperimentare ,lidar Un certo numero di algoritmi

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Rilevamento della luce e Abbigliamento Peuterey Bambino che vanno tecnologia (lidar) è in grado di misurare con precisione una serie di parametri di vegetazione, le stime delle quali sono di solito basati su altezze relative di sopra di un modello digitale di elevazione (DEM). Di conseguenza, lo sviluppo di questi modelli di elevazione è una fase critica durante l'elaborazione osservazioni lidar. Un certo numero di algoritmi diversi esistono per interpolare colpi a terra lidar in una superficie del terreno. Abbiamo testato sette routine di interpolazione, utilizzando piccoli dati impronta LIDAR, raccolti in una serie di classi di vegetazione sull'isola di Vancouver, British Columbia, Canada. I dati LIDAR sono stati subsetted a caso in un set di dati di previsione e di un set di dati di convalida. Una suite di DEM sono stati poi generato utilizzando lineari, di quinto, vicino di casa naturale, spline regolarizzata, spline con tensione, un approccio alle differenze finite (ANUDEM), e distanza inversa routine di interpolazione ponderata, con una risoluzione spaziale di 0.5, 1.0 e 1.5 u0026 nbsp; m. Al fine di esaminare gli effetti del terreno e copertura del suolo in precisione di interpolazione, l'area di studio è stata stratificata per pendenza del terreno, vegetazione classe strutturale, lidar densità di ritorno a terra, e indici di differenza di vegetazione normalizzato (NDVI) derivate da Quickbird e Landsat7 ETM + immagini. Lo scarto quadratico medio (RMS) e la media degli errori assoluti dei residui tra le superfici ei punti di convalida indicato Peuterey Prezzi Uomo che il 0,5 u0026 nbsp; m DEM sono stati i più accurate. Degli approcci sperimentati, la spline regolarizzata e algoritmi IDW prodotto i valori anomali più estreme, a volte superiore a ± 6 u0026 nbsp; m su terreni in pendio. Nel complesso, l'algoritmo vicina naturale fornito i migliori risultati con il minimo sforzo. Infine, un metodo per creare mappe di incertezza di previsione utilizzando la classificazione e l'albero di regressione si propone (CART) analisi.
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Gianluigi MORCIANO

Molto deluso. I tempi di consegna notevolmente superiori a quelli indicati e il modello co...