Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Elevation error modeling and propagation in slope estimation: A case study from Olse and Stonavka confluence area

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27350%2F12%3A86083331" target="_blank" >RIV/61989100:27350/12:86083331 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/12:86083331

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Elevation error modeling and propagation in slope estimation: A case study from Olse and Stonavka confluence area

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper presents the practice and results of error modelling and propagation analyses for large-scaled area using high quality input DEM. Five different digital elevation models were examined. Four DEMs originated in LIDAR survey and one in photogrammetry. Root Mean Square Error was rating up to 0.317 in case of 10 m LIDAR DEM (respectively 1.128 for photogram-metric DEM). In the analyses was performed a stochastic Monte Carlo simula-tion. According to empirical error distribution it has been used semivariogram to model spatially autocorrelated error pattern in elevation and later propagated in slope estimation. Notable error appeared in result, even despite the fact that high precision input data has been used. As expected; the error in slopes is in-creased with the vertical error in elevation and with decreasing slope. Using LIDAR input for 10 meter DEM was the average slope error decreased to 78.36% of photogrammetric input.

  • Název v anglickém jazyce

    Elevation error modeling and propagation in slope estimation: A case study from Olse and Stonavka confluence area

  • Popis výsledku anglicky

    This paper presents the practice and results of error modelling and propagation analyses for large-scaled area using high quality input DEM. Five different digital elevation models were examined. Four DEMs originated in LIDAR survey and one in photogrammetry. Root Mean Square Error was rating up to 0.317 in case of 10 m LIDAR DEM (respectively 1.128 for photogram-metric DEM). In the analyses was performed a stochastic Monte Carlo simula-tion. According to empirical error distribution it has been used semivariogram to model spatially autocorrelated error pattern in elevation and later propagated in slope estimation. Notable error appeared in result, even despite the fact that high precision input data has been used. As expected; the error in slopes is in-creased with the vertical error in elevation and with decreasing slope. Using LIDAR input for 10 meter DEM was the average slope error decreased to 78.36% of photogrammetric input.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    DE - Zemský magnetismus, geodesie, geografie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů