TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA DETERMINAR LA CALIDAD DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACIÓN

Autores/as

  • Julián Garzón Barrero
  • Gonzalo Jiménez Cleves

DOI:

https://doi.org/10.26507/ponencia.1174

Palabras clave:

modelos digitales de elevación, interpolación, validación cruzada, análisis de varianza, error medio cuadrático

Resumen

Los Modelos Digitales de Elevación (DEM) se definen como estructuras de datos numéricas que representan la distribución espacial de la elevación sobre la superficie terrestre. En términos de representación, la solución aparentemente más adecuada hasta el presente ha sido el tratamiento del relieve mediante una estructura vectorial espacial: la Red de Triángulos Irregulares (TIN, por sus siglas en inglés) propuesta por Poiker (1968), pero por su naturaleza, este algoritmo obedece a una función lineal, mientras que la geometría de la naturaleza no lo es, mostrando la mayoría de las veces un comportamiento caótico; una mejor representación de dichas formas se podría lograr con la implementación de otros algoritmos. En este documento se evalúan los algoritmos de interpolación: Ponderación Inverso a la Distancia, Kriging, Vecinos Naturales, Curvatura Mínima, Topogrid y Red de Triángulos Irregulares, permitiendo analizar la variación estadística a diferentes resoluciones a fin de obtener el mínimo error en la elevación estimada para establecer la relación entre la geometría de la superficie y el algoritmo de interpolación, a través de un análisis de varianza (ANOVA) de los Errores Medios Cuadráticos (EMC) extraídos de un DEM proveniente de una imagen de satélite ASTER, a partir de aproximadamente 300.000 datos re-muestreados por la técnica de Validación Cruzada.

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Publicado

28-07-2015

Cómo citar

[1]
J. Garzón Barrero y G. . Jiménez Cleves, «TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA DETERMINAR LA CALIDAD DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACIÓN», EIEI ACOFI, jul. 2015.
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