English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Táto práca zhŕňa metódu a výsledky modelovania chýb a analýzu šírenia chýb vo výpočte sklonov z DMR získaných LIDAR-om v skúmanej lokalite okolia sútoku riek Olše a Stonávka. V terénnych analýzach výstupy uvedenej analýzy sú vždy funkciou vstupu. Na generovania pola výškových chýb boli použité dve rozdielne metódy podľa vstupných dát. Modelované chyby v nadmorských výškach následne vstupovali do analýzy šírenia chýb. Hlavným cieľom práce bolo tak ako aj poukázanie na význam kvality vstupných dát vo výpočte sklonov a odhad šírenej chyby z nadmorských výšok v sklonoch tak aj identifikácia chýb v DMR a ich dopad. Závislosti chýb boli vyhodnotené hlavne pre lepší odhad chyby v sklonoch. V simuláciách boli použité 4 vstupné DMR s rozlíšením 0.5, 1, 5 a 10 metrov s RMSE chybou do 0.317 metra (10 m DMR). Všetky DMR boli získané z mračna bodov získaných LIDAR metódou zberu dát. Šírenie chýb bolo modelované pomocou stochastickej simulácie Monte Carlo s 250 iteráciami. Článok sa zameriava na šírenie chýb z vysoko presných vstupných dát na malom území. RMSE chyba bola získaná v prvom prípade z dát získaných terénnym prieskumom (RTK GPS) a v druhom prípade z porovnania dvoch kvalitatívne rozdielnych DMR. V prvom prípade sa vypočítali chyby vo výškach pomocou náhodného generátora chýb bez autokorelácie chýb. V druhom prípade sa s pomocou semivariogramu namodelovalo autokorelované pole chýb vo výškach. Použitím vhodných štatistík boli odvodené výsledky simulácie a overené stanovené hypotézy. Tak ako sa očakávalo chyby v sklonoch sú vyššie s zvyšujúcou sa chybou v nadmorských výškach. Tiež závislosti chýb od vypočítaných sklonov boli preskúmané, kde sa potvrdila závislosť chýb na sklonoch. Na druhej strane geológia nemala žiaden vplyv na chybu v sklonoch. Chyby namodelované bez autokorelácie nevedú vo väčšine prípadov k štatisticky významnej odchýlke. Vzhľadom však k rozmiestneniu chýb v priestore (vysoká autokorelácia, zamietnutie normálneho rozdelenia pre vysokú špicatosť a extrémne hodnoty) nie je táto metóda vhodná. Napriek tomu dáva dobrú možnosť nahliadnutia do očakávanej chyby v sklonoch a nadmorských výškach

geoscience engineering

Modelling the Uncertainty of Slope Estimation from a Lidar-Derived Dem: a Case Study from a Large-Scale Area in the Czech Republic / Modelovanie Neistoty Vo Výpočte Sklonov Z Lidarových Dmr; Prípadová Štúdia Vybraného Malého Územia V Čr