v.surf.bsplinegrass - Online na nuvem

PROGRAMA:

NOME

v.surf.bspline - Executa interpolação spline bicúbica ou bilinear com Tykhonov
regularização.

CHAVES

vetor, superfície, interpolação, LIDAR

SINOPSE

v.surf.bspline
v.surf.bspline --Socorro
v.surf.bspline [-ce] entrada=nome [camada=corda] [coluna=nome] [entrada_esparsa=nome]
[saída=nome] [saída_raster=nome] [máscara=nome] [ew_step=flutuar] [ns_passo=flutuar]
[método=corda] [lambda_i=flutuar] [solucionador=nome] [máximo=número inteiro] [erro=flutuar]
[memória=número inteiro] [-substituir] [-ajudar] [-detalhado] [-calma] [-ui]

Sinalizadores:
-c
Encontre o melhor parâmetro de regularização Tykhonov usando uma validação cruzada "deixar um de fora"
método

-e
Estimar a densidade e distância do ponto
Estimar a densidade do ponto e a distância para os pontos do vetor de entrada dentro da corrente
região estende e sai

- sobrescrever
Permitir que os arquivos de saída substituam os arquivos existentes

--Socorro
Imprimir resumo de uso

--verbose
Saída detalhada do módulo

--quieto
Saída silenciosa do módulo

--ui
Forçar o lançamento da caixa de diálogo da GUI

parâmetros:
entrada=nome [obrigatório]
Nome do mapa de pontos do vetor de entrada
Ou fonte de dados para acesso direto OGR

camada=corda
Número ou nome da camada
Os recursos do vetor podem ter valores de categoria em camadas diferentes. Este número determina
qual camada usar. Quando usado com acesso direto OGR, este é o nome da camada.
Padrão: 1

coluna=nome
Nome da coluna de atributo com valores a serem usados ​​para aproximação
Se não for fornecido e a entrada for um mapa vetorial 3D, as coordenadas z serão usadas.

entrada_esparsa=nome
Nome do mapa vetorial de entrada com pontos esparsos
Ou fonte de dados para acesso direto OGR

saída=nome
Nome para o mapa vetorial de saída

saída_raster=nome
Nome para o mapa raster de saída

máscara=nome
Mapa raster a ser usado para mascarar (aplica-se apenas à saída raster)
Apenas as células que não são NULL e nem zero são interpoladas

ew_step=flutuar
Comprimento de cada passo da spline na direção leste-oeste
Padrão: 4

ns_passo=flutuar
Comprimento de cada passo da spline na direção norte-sul
Padrão: 4

método=corda
Algoritmo de interpolação de spline
opções: bilinear, bicúbico
Padrão: bilinear
bilinear: Interpolação bilinear
bicúbico: Interpolação bicúbica

lambda_i=flutuar
Parâmetro de regularização Tykhonov (afeta a suavização)
Padrão: 0.01

solucionador=nome
O tipo de solucionador que deve resolver o sistema de equações lineares simétricas
opções: colesky, cg
Padrão: colesky

máximo=número inteiro
Número máximo de iteração usado para resolver o sistema de equações lineares
Padrão: 10000

erro=flutuar
Critérios de quebra de erro para solucionador iterativo
Padrão: 0.000001

memória=número inteiro
Memória máxima a ser usada (em MB)
Tamanho do cache para linhas raster
Padrão: 300

DESCRIÇÃO

v.surf.bspline executa uma interpolação de spline bilinear / bicúbica com Tykhonov
regularização. o entrada é um vetor 2D ou 3D pontos mapa. Os valores para interpolar podem ser
os valores z de pontos 3D ou os valores em uma coluna de atributo especificada pelo usuário em um 2D ou 3D
mapa do vetor. A saída pode ser um raster (saída_raster) ou vetor (saída) mapa. Opcionalmente, um
O mapa vetorial de "ponto esparso" pode ser inserido, o que indica a localização do saída vetor
pontos.

NOTAS

Do ponto de vista teórico, o procedimento de interpolação ocorre em duas partes: o
primeiro é uma estimativa dos coeficientes lineares de uma função spline que é derivada do
pontos de observação usando uma regressão de mínimos quadrados; o segundo é o cálculo do
superfície interpolada (ou pontos vetoriais interpolados). Como usado aqui, as splines são 2D
funções polinomiais diferentes de zero por peça calculadas dentro de uma área 2D limitada. O comprimento
de cada etapa da spline é definida por ew_step para a direção leste-oeste e ns_passo para o
direção norte-sul. Para um desempenho ideal, o comprimento da etapa do spline não deve ser
menos do que a distância entre os pontos de observação. Cada observação de ponto vetorial é
modelado como uma função linear das splines diferentes de zero na área ao redor da observação.
A regressão de mínimos quadrados prevê os coeficientes dessas funções lineares.
Regularização, evita a necessidade de haver uma observação e um coeficiente para cada
spline (para evitar instabilidade).

Com pontos de dados regularmente distribuídos, uma etapa de spline correspondente ao máximo
distância entre dois pontos nas direções leste e norte é suficiente. Mas frequentemente
os pontos de dados não são regularmente distribuídos e requerem regularização estatística ou
estimativa. Nesses casos, v.surf.bspline tentará minimizar o gradiente de
splines bilineares ou a curvatura de splines bicúbicos em áreas sem observações pontuais.
Como regra geral, o comprimento do passo da spline deve ser maior do que a distância média entre
pontos de observação (duas vezes a distância entre os pontos é um bom ponto de partida). Separado
argumentos de comprimento de passo de spline leste-oeste e norte-sul permitem que o usuário leve em consideração alguns
grau de anisotropia na distribuição dos pontos de observação. Comprimentos de passo curtos de spline
- especialmente comprimentos de passo de spline que são menores do que a distância entre a observação
pontos - pode aumentar muito o tempo de processamento.

Além disso, o número máximo de splines para cada direção a cada vez é fixo,
independentemente do comprimento do passo do spline. Conforme o número total de splines usados ​​aumenta (ou seja,
com pequenos comprimentos de etapa de spline), a região é automaticamente dividida em sub-regiões para
interpolação. Cada sub-região pode conter no máximo 150x150 splines. Para evitar a sub-região
problemas de fronteira, sub-regiões são criadas para se sobrepor parcialmente. Uma média ponderada
de observações, com base em localizações de pontos, é calculado dentro de cada sub-região.

O parâmetro de regularização Tykhonov (lambda_i) atua para suavizar a interpolação. Com um
pequeno lambda_i, a superfície interpolada segue de perto os pontos de observação; Um maior
valor produzirá uma interpolação mais suave.

A entrada pode ser um mapa de pontos vetoriais 2D ou 3D. Se a entrada for 3D e coluna não é dado do que
Coordenadas z são usadas para interpolação. Parâmetro coluna é necessário quando a entrada é 2D
mapa do vetor.

v.surf.bspline pode produzir um saída_raster OU um saída (mas NÃO simultaneamente). Observe que
a topologia não é construída para o mapa de pontos do vetor de saída. A topologia pode ser construída se necessário
by v.construir.

Se a saída for um mapa de pontos vetoriais e um escasso o mapa de pontos do vetor não é especificado, o
o mapa do vetor de saída conterá pontos nos mesmos locais que os pontos de observação no
mapa de entrada, mas os valores dos pontos de saída são valores interpolados. Se ao invés um
escasso o mapa de pontos do vetor for especificado, o mapa do vetor de saída conterá pontos no
mesmas localizações que os pontos esparsos do mapa vetorial, e os valores serão aqueles do
superfície raster interpolada nesses pontos.

Uma análise de validação cruzada "leave-one-out" está disponível para ajudar a determinar o ótimo
lambda_i valor que produz uma interpolação que melhor se adapta à observação original
dados. Quanto mais pontos forem usados ​​para validação cruzada, mais tempo será necessário para
computação. O teste empírico indica que um limite de no máximo 100 pontos é
recomendado. Observe que a validação cruzada pode ser executada muito lentamente se houver mais de 100 observações
são usados. Os relatórios de saída de validação cruzada significar e rms dos resíduos do verdadeiro
valor do ponto e o estimado a partir da interpolação para uma série fixa de lambda_i
valores. Nenhum vetor ou saída raster será criado quando a validação cruzada for selecionada.

EXEMPLOS

Basico interpolação
v.surf.bspline input = point_vector output = interpolate_surface method = bicubic
Uma interpolação de spline bicúbica será feita e um mapa de pontos vetoriais com estimativa (ou seja,
interpolados) serão criados valores.

Basico interpolação e raster saída com a mais estriado passo
v.surf.bspline input = point_vector raster = interpolate_surface ew_step = 25 ns_step = 25
Uma interpolação de spline bilinear será feita com um comprimento de passo de spline de 25 unidades de mapa. Um
o mapa raster interpolado será criado na resolução da região atual.

Estimativa of lambda_i parâmetro com a atravessar validação processo
v.surf.bspline -c input = point_vector

Estimativa on escasso pontos
v.surf.bspline input = point_vector sparse = sparse_points output = interpolate_surface
Um mapa de saída de pontos do vetor será criado, correspondendo ao mapa do vetor esparso,
com valores interpolados.

utilização atributo valores em vez disso coordenadas z
v.surf.bspline input=point_vector raster=interpolate_surface camada=1
coluna = atrib_coluna
A interpolação será feita usando os valores em atrib_coluna, na tabela associada
com a camada 1.

Norte carolina local exemplo utilização coordenadas z for interpolação
região g.region = rural_1m res = 2 -p
v.surf.bspline input=elev_lid792_bepts raster=elev_lid792_rast
ew_step = 5 ns_step = 5 método = bicúbico lambda_i = 0.1

CONHECIDO QUESTÕES

Problemas conhecidos:

A fim de evitar problemas de memória RAM, uma tabela auxiliar é necessária para gravar alguns
cálculos intermediários. Isso requer o GRUPO BY A função SQL é usada, o que não é
suportado pelo driver DBF. Por esta razão, a saída do mapa vetorial (saída) não é permitido
com o driver DBF. Não há problemas com a saída do mapa raster do driver DBF.

REFERÊNCIAS

· Brovelli MA, Cannata M. e Longoni UM, 2004, LIDAR Data Filtering and DTM
Interpolation Within GRASS, Transactions in GIS, abril de 2004, vol. 8, iss. 2, pp.
155-174(20), Blackwell Publishing Ltd.

· Brovelli MA e Cannata M., 2004, reconstrução de modelo de terreno digital em meio urbano
áreas de dados de varredura a laser aerotransportados: o método e um exemplo para Pavia
(Norte da Itália). Computadores e Geociências 30, pp.325-331

· Brovelli M. A e Longoni UM, 2003, Software per il filtraggio di dati LIDAR,
Rivista dell'Agenzia del Territorio, n. 3-2003, pp. 11-22 (ISSN 1593-2192)

· Antolin R. e Brovelli MA, 2007, Filtragem de dados LiDAR com GRASS GIS para o
Determinação de Modelos Digitais de Terreno. Atas de Jornadas de SIG Libre,
Girona, Espanha. CD ISBN: 978-84-690-3886-9

Use v.surf.bsplinegrass online usando serviços onworks.net