Bài giảng thực hành Mô hình hóa bề mặt: Bài 3 - ThS. Nguyễn Duy Liêm

Bài giảng thực hành Mô hình hóa bề mặt - Bài 3: Đánh giá chất lượng mô hình bề mặt. Nội dung thực hành trong bài này gồm có: Bài tập 1: Tạo lớp điểm huấn luyện và lớp điểm đánh giá độ chính xác; bài tập 2: Tạo DEM từ lớp điểm huấn luyện (tương tự Bài thực hành 2); bài tập 3: Trích xuất giá trị độ cao từ DEM tại các điểm đánh giá; bài tập 4: Tính toán các thông số chất lượng của DEM; bài tập 5: Xếp hạng chất lượng của DEM. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng thực hành Mô hình hóa bề mặt: Bài 3 - ThS. Nguyễn Duy Liêm TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP. HỒ CHÍ MINH KHOA MÔI TRƯỜNG & TÀI NGUYÊN | BỘ MÔN GIS & TÀI NGUYÊN Đánh giá chất lượng mô hình bề mặtCopyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 1Nội dung Bài tập trên lớp  Bài tập kiểm tra  Dữ liệu đầu vào:  Dữ liệu đầu vào: Điểm độ cao (DiemDoCao.shp). Điểm độ cao huấn luyện (DiemDoCao_HL.shp),  Bài tập 1: Tạo lớp điểm huấn luyện và lớp điểm đánh giá độ chính xác Điểm độ cao đánh giá (DiemDoCao_DG.shp).  Bài tập 2: Tạo DEM từ lớp điểm huấn luyện (tương tự Bài thực hành 2)  Bàitập 3: Trích xuất giá trị độ cao từ DEM tại các điểm đánh giá  Bàitập 4: Tính toán các thông số chất lượng của DEM  Bài tập 5: Xếp hạng chất lượng của DEMCopyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 2Bài tập 1: Tạo lớp điểm huấn luyện và lớp điểm đánh giá độ chính xác Chia tập điểm mẫu thành 2 tập con: huấn luyện và đánh giá độ chính xác (Subset Features)  Geostatistical Analyst ToolsUtilitiesSubset Features Input features: Tập điểm mẫu Output training feature class: Tập điểm huấn luyện Output test feature class: Tập điểm đánh giá Subset size units: Kích cỡ mẫu - PERCENTAGE_OF_INPUT: % - ABSOLUTE_VALUE: Giá trị tuyệt đối Với cỡ mẫu huấn luyện 50%, cho biết số lượng điểm được tạo ra trong tập huấn luyện và tập đánh giá?Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 3Bài tập 2: Tạo DEM từ lớp điểm huấn luyện Tương tự Bài thực hành 2  IDW, Natural Neighbor, Spline, Kriging, Topo to Raster, Trend, TINCopyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 4Bài tập 3: Trích xuất giá trị độ cao từ DEM tại các điểm đánh giá Trích xuất giá trị độ cao từ DEM tại các điểm đánh giá (Extract Values to Points)  Spatial Analyst ToolsExtractionExtract Values to Points Vì sao có giá trị -9999?Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 5Bài tập 4: Tính toán các thông số chất lượng của DEM Xuất sang Excel (cách 1) So sánh bảng Excel vừa tạo với bảng thuộc tính của DEM_IDW?Click phải đầu dòng Dán vào ExcelCopyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 6Bài tập 4: Tính toán các thông số chất lượng của DEM Xuất sang Excel (cách 2)  Data Interoperability ToolsQuick Export So sánh bảng Excel vừa tạo với bảng thuộc tính của DEM_IDW?Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 7Bài tập 4: Tính toán các thông số chất lượng của DEM Tính sai số mặt đứng, sai số trung bình, sai số trung phương, độ lệch chuẩn của sai số, ngưỡng giá trị ngoại vi (xem Danh gia chat luong DEM.xls). TM: Địa hình mô phỏng;  Loại bỏ giá trị -9999 trước khi tính! check: Địa hình kiểm chứng Với ngưỡng giá trị ngoại lệ đã tính,Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn hãy chỉ ra các vị trí (FID) ngoại lệ? hình hóa bề mặt Mô 8Bài tập 5: Xếp hạng chất lượng của DEM Biết rằng người sử dụng chỉ chấp nhận DEM khi sai số trung phương mặt đứng phải nhỏ hơn hoặc bằng độ chính xác của DEM (kích thước pixel) chia cho căn bậc hai của 2 (theo Thông tư 55/2014/TT-BTNMT). Dựa trên kết quả tính toán ở bài tập 4, hãy đưa ra kết luận có chấp nhận DEM đã tạo hay không ?Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Mô hình hóa bề mặt 9Bài tập kiểm tra Sử dụng dữ liệu ...