Этот вопрос строится на вопросе, озаглавленном « Расчет направления потока и разграничение бассейнов на основе спроецированных и непрогнозированных данных». Расчет направления потока и разграничение бассейнов на основе спроектированных и непроектированных данных матрицы высот
Однако это совершенно отдельный вопрос, так как вышеупомянутый вопрос установил, что существуют проблемы с использованием алгоритмов (например, направление потока ArcGIS), которые предполагают евклидово расстояние на данных в сферической / незапланированной географической системе координат.
Мы знаем, что проекции карты - это все равно, что брать апельсиновую корку и пытаться сгладить ее на столе - у вас будет некоторая ошибка, присущая проекции карты. Но, похоже, что преимущества проецирования компенсируют любую ошибку, особенно когда вы выполняете вычисления, которые предполагают декартову / спроецированную плоскую поверхность. В этом случае интересующий меня алгоритм - это алгоритм направления потока ArcGIS, который предполагает, что ваши данные проецируются (и это предположение принимается большинством приложений, основанных на моих исследованиях), поскольку он использует евклидовый подход для вычисления расстояния.
Мой вопрос : как можно количественно определить ошибку, которая может быть внесена при расчете направления потока в данной области исследования с использованием непроецированных данных матрицы высот (данных матрицы высот в географической системе координат) по сравнению с проецируемыми данными (данными матрицы высот в соответствующей проекции, такой как UTM или что-то конформное)?
Конечно, вы можете получить растр направления потока, используя не спроецированные и затем те же данные матрицы высот, которые спроецированы. Но что тогда? Поскольку наша цель - максимально точно смоделировать земную поверхность (и мы не рассматриваем какие-либо ошибки, которые могут возникнуть в процессе создания оригинальной матрицы высот и т. Д., На мой взгляд, это константа) .... мы просто предполагаем, что данные о направлении потока, полученные из спроектированной матрицы высот, лучше, а затем сравниваем значения отдельных ячеек двух растров, чтобы определить, какие ячейки имеют разные значения направленности (в контексте обычной модели D-8 )? Я полагаю, что для этого вам нужно будет взять растр направления потока, полученный из непроецированных данных, а затем применить ту же проекцию, которая использовалась с прогнозируемым растром направления потока.
Что было бы наиболее разумным, и с чем следует сравнивать незапроектированную ЦМР как эталон точности?
Проникновение в мельчайшие подробности математических уравнений может, для тех, кто их понимает, дать вам подтверждение на уровне земли и будет достаточно для некоторых, но это также как и то, что может передать ошибку тому, у кого нет глубокое понимание математики, но может просто знать достаточно географии / ГИС, чтобы быть опасным, было бы здорово (в идеале, оба уровня были бы хороши, что резонировало бы с хардкорными фанатами географии и средними любителями ГИС). Для людей более высокого уровня, высказывание, что доказательство в математике, возможно, оставляет его несколько открытым для аргументов - я ищу что-то более осязаемое (например, родственное привязывание цифры в долларах к какой-то неэффективности в правительстве).
Любые мысли или идеи о том, как можно измерить это, будут с благодарностью.
Том