Точність проти роздільної здатності в даних про висоту

9

Оновлення:

Хороший приклад чогось мене бентежить: на сторінці Вікіпедії для "цифрової моделі рельєфу" можна знайти таке твердження про супутник у розділі "Дивіться також":

TanDEM-X: покоління світової, послідовної, своєчасної, високоточної цифрової моделі підняття

Чи можу я взяти це твердження і змінити точність слова на роздільну здатність слова? Чи погоджуєтесь ви, що це означає те саме саме після цього?

Оригінальне запитання:

Питання щодо точності та точності вже було задано і відповіли, але я вважаю, що моє питання інше.

У контексті файлів, що зберігають моделі висот, наприклад, TIFF, яка різниця між точністю та роздільною здатністю у деталях висоти? Вони однакові?

Зазвичай, коли я думаю про моделі висоти з низькою роздільною здатністю, я думаю про місцевість, яка в кінці виглядає блокованою:

введіть тут опис зображення

і висока роздільна здатність, відповідна місцевості, яка буде виглядати гладкою і мати більше деталей.

Чи можна ці терміни (точність / роздільна здатність) використовувати взаємозамінно, коли говорити про "деталі" в моделі висоти? Чи помилково сказати, що місцевість на зображенні вище втратила точність від свого первісного зображення?

Цей пост майже виглядав як те, що я шукав, але я вважаю, що це не так, оскільки він говорить про терміни в контексті іншого домену - інструменту вимірювання домену. (Виправте мене, якщо я тут помиляюся)

— dtmland
джерело

Що ви маєте на увазі під "оригінальним представленням" вашої DEM?

— whuber

Так, я вважаю, що я залишив це дещо невиразно. Що я мав на увазі, це той, хто створив це зображення, можливо, не починався із блокованої моделі - але натомість модель із значно більшою деталізацією - щось, що виглядатиме більше як земля фактична місцевість.

— dtmland

1

Один із способів оцінити цей образ - це сприймати його як особливо погану інтерполяцію даних. Ці дані можуть бути абсолютно правильними, якщо вони представляють (скажімо) висоти середніх осередків, і, таким чином, можна стверджувати, що вони мають нескінченну точність. Це допомагає зрозуміти, що те, на що ви реагуєте, - це графічне зображення висот у точках, де у вас немає даних. У таких місцях, що не мають вибірки, завжди буде деяка невизначеність: саме такий сенс, в якому роздільна здатність опосередковано пов'язана з точністю.

— whuber

8

Я думаю, що можу відповісти за вас.

Якщо ви подивитесь на точність та точність зображення на наданому вами посиланні, точність стосується повторюваності спостереження. Наприклад, якщо я вимірюю відстань від однієї точки до іншої і вона завжди змінюється лише дуже невеликою кількістю, то я роблю вимірювання з високою точністю.

Але, в основному, роздільна здатність і точність не є однаковими. Ви можете мати зображення високої роздільної здатності або модель висоти, яка не є точною, як і у вас може бути високоточна модель висоти, яка не має високої роздільної здатності.

TanDEM-X, зокрема, має на меті бути глобальною DEM з роздільною здатністю 12 м з точністю 2 м відносно та 10 м в абсолюті (з Вікіпедії). Це означає, що це підвищення буде високою точністю, низькою точністю та високою роздільною здатністю (для глобальної DEM).

EDIT: лише примітка, тип даних, який використовується для представлення даних, тобто int, float, не має нічого спільного з точністю. Ви не повинні заважати собі, що проведення безлічі цифр після десяткової коми означає, що спостереження є точним!

— Алекс Лейт
джерело

+1 Варто відзначити, однак, що тип даних має відношення до точності. Наприклад, оскільки кожне ціле число являє собою одиничний діапазон значень, воно автоматично включає щонайменше + -0,5 точності. Це багато мізерно, коли вимірювання по суті є набагато менш точними, але це не мізерно для високоточних вимірювань (наприклад, 2 м відносної точності).

— whuber

Мені подобається напрямок тут - що є прикладом моделі високоточної висоти, яка не має високої роздільної здатності?

— dtmland

1

Привіт, dtmland, TanDEM-X - це висока точність і низька роздільна здатність! Роздільна здатність 12 м і точність 2 м - це дуже добре! Детальне опитування, проведене інспектором та теодолітом, є прикладом іншого високоточного дослідження, яке не є дуже високою роздільною здатністю, оскільки покриття відносно низьке. Хоча лазерне сканування області було б високою роздільною здатністю, але низькою точністю. (Все, звичайно, звичайно!)

— Алекс Лейт

3

Вубер, я думаю, що я не згоден. Тип даних повинен бути в змозі містити точність набору даних, але не повинен використовуватися як міра фактичної точності набору даних. Так, звичайно, поплавок подвійної точності має 15 значущих цифр, але якщо ви використовуєте це для зберігання значення, що має точність 2 м, то ви також можете використовувати int. Тип даних не має жодної актуальності, кореляції з точністю спостереження.

— Алекс Лейт

1

Можливо, ви неправильно трактуєте мій коментар, Алекс. Питання типу даних по суті таке ж, як і рішення. Наприклад, використання ints для зберігання висот у метрах означає, що роздільна здатність становить один метр. Там є зв'язок між дозволом , оскільки резолюції грубіше створити більше неточностей. Однак помилково вважати, що резолюція повинна бути не кращою, ніж точність: багато людей це припускали, але хороші статистики, починаючи від Джона Тукі (приблизно 1960 р.), Розвінчали її. Зокрема, для точності 2 м ви точно не повинні використовувати int для зберігання.

— whuber

3

Роздільна здатність у растровому / сітковому контексті - це "розмір комірок", або ширина / висота в певній одиниці (метрі, футах тощо) кожної комірки / пікселя в сітці.

Я бачив термін точність, що використовується двома способами з сітками:

Більшість часу, таку ж, як ви згадували, точність вимірювання
Тип даних, що використовується для значень комірок / діапазонів, наприклад, float, double, цілі числа

— Ойвінд
джерело

Що стосується номер один, це стосуватиметься ідеї, що модель місцевості є вимірюванням її реального світу?

— dtmland

І маючи на увазі цю відповідь - як я згадую наприкінці - чи помилково сказати, що місцевість (на зображенні з моєї посади) втратила точність від свого первісного зображення?

— dtmland

2

DTM - це наближення, з якого можна зробити висновок про світ. Видавці даних про висоту, як правило, проводять вимірювання того, наскільки тісно відповідає модель реального світу. Але це не говорить вам про те, наскільки добре він буде мати значення для певного питання.

Наприклад, якщо ви хочете обчислити градієнт для дуже плоскої площі землі, достатньо буде розрідженої моделі. Ця ж модель буде набагато менш корисною на місцевості з дуже близькими каньонами та крутими краями скелі.

Можна використовувати рідкісні дані для моделювання світу та правильного висновку про значення, якщо дані підходять саме для цієї конкретної мети. Також можна отримати погані результати від точних і точних даних.

Дані з низькою роздільною здатністю можуть дати точні прогнози щодо конкретних явищ, якщо вони підходять саме для даного використання.

— Метью Снейп
джерело

Так ви кажете, що в цьому контексті точність та роздільна здатність відрізняються?

— dtmland

2

Важко не заграти в семантиці. Можна сказати, що більш висока роздільна здатність краще, ніж низька роздільна здатність, і кількісно її оцінити, використовуючи точність і точність. Але більшу частину часу аналіз проводиться, щоб відповісти на певне питання, і ви хочете отримати правильну відповідь. Чи є дані досить точними для вашого аналізу? Це, безумовно, пов'язано з резолюцією, але це складніше, ніж просто дозвіл.

— Меттью Снейп

1

На практиці DEM з роздільною здатністю 90 м означає, що квадрат одному розміром 90 * 90 м присвоюється лише одне значення висоти. Наскільки точна ця унікальна цінність? Відповідь на це питання приводить до поняття точності. DEM з роздільною здатністю 90 м може мати точність 2 м. Таким же чином, DEM з роздільною здатністю 45 м може мати точність 10 м. Коротше кажучи, доцільно працювати з DEM як більш високої роздільної здатності, так і точності. Сподіваюсь, це допомагає.

— user70338
джерело