Using the framework discussed in Se

Using the framework discussed in Section 3.2, the effect of the
sampling design for selecting GCPs on the geometric correction of
actual remotely sensed imagery is further investigated here. The
RMSE statistics and the statistical inference results for z were calculated
from 50 stratified random sampled VPs as listed in Table 2. In
the case of the SRS GCPs spatial sampling design (Fig. 5a), GCPs were
distributed unevenly and not dispersedly enough in the reference
image. The RMSE and the mean of z were 20.98 and 440.0, respectively,
which were the largest values among the three GCP sampling
designs. In the case of SCS GCPs spatial sampling design (Fig. 5b),
GCPs were distributed evenly in the reference image. However, they
were not dispersed sufficiently compared with the case for UKMS.
The RMSE and the mean of z were 15.59 and 243.1, respectively.
This is a 26% improvement in the criterion of the RMSE for the SRS.
Fig. 5c shows the UKMS GCPs spatial distribution after optimizing
the GCPs spatial pattern. The UKMS GCPs spatial pattern performs
the best among these three GCP sampling designs. The RMSE and
the mean of z were 14.46 and 214.2, respectively.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยใช้กรอบงานที่กล่าวถึงในหัวข้อ 3.2 ผลของการออกแบบการสุ่มตัวอย่างสำหรับการเลือก GCPs การแก้ไขทางเรขาคณิตของภาพเหตุการณ์จากระยะไกลเกิดขึ้นจริงต่อไปตรวจสอบที่นี่ ที่คำนวณสถิติ RMSE และผลลัพธ์ข้อสถิติสำหรับ zจาก 50 stratified VPs สุ่มตัวอย่าง ตามตารางที่ 2 ในกรณีของการออกแบบสุ่มปริภูมิ SRS GCPs (ของ 5a Fig.), GCPs ได้กระจายซึ่ง และไม่ dispersedly เพียงพอในการอ้างอิงรูปภาพของ RMSE และค่าเฉลี่ยของ z ได้ 20.98 และ 440.0 ตามลำดับซึ่งมีค่ามากที่สุดระหว่างสุ่ม GCP สามออกแบบ ในกรณีของการออกแบบการสุ่มตัวอย่างพื้นที่ GCPs อันคุ้มค่า (Fig. 5b),GCPs ได้กระจายเท่า ๆ กันในรูปอ้างอิง อย่างไรก็ตาม พวกเขาได้กระจายพอเปรียบเทียบกับกรณีสำหรับ UKMSRMSE และค่าเฉลี่ยของ z ได้ 15.59 และ 243.1 ตามลำดับปรับปรุง 26% ในเงื่อนไขของ RMSE สำหรับ SRS อยู่Fig. 5c แสดงการกระจายของปริภูมิ UKMS GCPs หลังจากปรับให้เหมาะสมลายปริภูมิ GCPs ทำรูปแบบปริภูมิ UKMS GCPsส่วนในการออกแบบสุ่ม GCP สามเหล่านี้ RMSE และค่าเฉลี่ยของ z ได้ 14.46 และ 214.2 ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยใช้กรอบที่กล่าวไว้ในข้อ 3.2 ผลกระทบของ
การออกแบบการสุ่มตัวอย่างสำหรับการเลือก GCPs ในการแก้ไขทางเรขาคณิตของ
ภาพที่เกิดขึ้นจริงรู้สึกจากระยะไกลมีการตรวจสอบเพิ่มเติมที่นี่
สถิติ RMSE และผลการอนุมานเชิงสถิติ for z จะถูกคำนวณ
จาก 50 แซด VPs ตัวอย่างสุ่มตามที่ระบุไว้ในตารางที่ 2 ใน
กรณีของการออกแบบการสุ่มตัวอย่างเชิงพื้นที่ SRS GCPs (รูป. 5a) GCPs ถูก
กระจายไม่สม่ำเสมอและไม่เพียงพอในกลาดเกลื่อน อ้างอิง
ภาพ RMSE และค่าเฉลี่ยของ Z เป็น 20.98 และ 440.0 ตามลำดับ
ซึ่งเป็นค่าที่ใหญ่ที่สุดในสาม GCP การสุ่มตัวอย่าง
การออกแบบ ในกรณีของ SCS GCPs ออกแบบสุ่มตัวอย่างเชิงพื้นที่ (รูป. 5b)
GCPs ถูกกระจายอย่างสม่ำเสมอในรูปอ้างอิง แต่พวกเขา
ไม่ได้แยกย้ายกันไปเมื่อเทียบกับกรณีเพียงพอสำหรับ UKMS.
RMSE และค่าเฉลี่ยของ Z เป็น 15.59 และ 243.1 ตามลำดับ.
นี่คือการปรับปรุง 26% ในเกณฑ์ของ RMSE สำหรับ SRS.
รูป 5c แสดง UKMS GCPs กระจายหลังจากการเพิ่มประสิทธิภาพของ
รูปแบบเชิงพื้นที่ GCPs UKMS GCPs รูปแบบเชิงพื้นที่ดำเนินการ
ที่ดีที่สุดในสามคนนี้ GCP การออกแบบการสุ่มตัวอย่าง RMSE และ
ค่าเฉลี่ยของ Z เป็น 14.46 และ 214.2 ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้กรอบที่กล่าวถึงในมาตรา 3.2 , ผลของตัวอย่างการออกแบบสำหรับการเลือก gcps

ที่แท้จริงในการแก้ไขรูปทรงเรขาคณิตของภาพระยะไกล คือ การศึกษาเพิ่มเติม ที่นี่
วิธีการสถิติ และสถิติอนุมานผลลัพธ์สำหรับ Z คำนวณ
จาก 50 ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบ VPS ตามที่ระบุไว้ในตารางที่ 2 ใน
กรณีของ SRS gcps ปริภูมิตัวอย่างการออกแบบ ( รูปที่ 43 )gcps ถูก
กระจายซึ่งไม่เกลื่อนมากพอในรูปอ้างอิง

วิธีการและหมายถึงของ Z ) และธนาคารกสิกรไทย 440.0 ตามลำดับ ซึ่งค่า
ที่ใหญ่ที่สุดในหมู่สาม GCP
การออกแบบการสุ่มตัวอย่าง ในกรณีของปริภูมิตัวอย่างการออกแบบ ( SCS gcps มะเดื่อ 5B )
gcps ถูกกระจายในภาพอ้างอิง อย่างไรก็ตาม พวกเขา
ยังไม่แตกฉานพอสมควรเมื่อเทียบกับกรณี ukms .
วิธีการและหมายถึงของ Z และมีระยะ 243.1 ตามลำดับ
เป็น 26% ในการปรับปรุงเกณฑ์การประเมิน RMSE สำหรับ SRS .
รูปที่ 5 แสดงการกระจายทางพื้นที่หลังจากการเพิ่มประสิทธิภาพ ukms gcps
gcps เชิงพื้นที่ในรูปแบบ การ ukms gcps เชิงพื้นที่แบบมีประสิทธิภาพ
ดีที่สุดในหมู่เหล่านี้สาม GCP การออกแบบการสุ่มตัวอย่าง
วิธีการและค่าเฉลี่ยของจำนวนและ Z ด้วย 214.2 ตามลำดับ