3.3. Error analysis and quality of

3.3. Error analysis and quality of extracted DEMs
As pointed out repeatedly in previous works (e.g. Wechsler, 2007
and references therein), errors and resulting uncertainty can never be
fully eliminated in spatial data. Therefore, the quality and accuracy of
all individual DEMs as well as subtracted differential DEMs were
evaluated carefully. Results of error analyses, with a brief introduction
to the methods of evaluation, are outlined below.
The quality of spatial data involves several attributes such as
precision, accuracy, and reliability. Despite frequent usage, this
terminology is not unified. We use the terminology of Karel et al.
(2006) in the following text, namely “precision” measures how well
the model fits the input data and “accuracy” characterizes its
conformity with external data. Both the precision and the accuracy
are evaluated by parameters with no spatial aspects such as the mean
error (ME), standard deviation (SD), or RMSE characterizing the global
quality of DEM (according to Karel and Kraus, 2006)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.3. ข้อผิดพลาดวิเคราะห์และคุณภาพของ DEMs แยกที่ชี้ให้เห็นหลายครั้งในงานก่อนหน้า (เช่น Wechsler, 2007และอ้างอิง therein), ข้อผิดพลาดและความไม่แน่นอนเกิดขึ้นไม่ได้ตัดออกทั้งหมดในข้อมูลปริภูมิ ดังนั้น คุณภาพและความถูกต้องของทั้งหมดแต่ละ DEMs ตลอดจนลบ DEMs แตกต่างได้ประเมินอย่างระมัดระวัง ผลการวิเคราะห์ผิดพลาด มีแนะนำสั้น ๆกับวิธีการประเมิน มีอธิบายด้านล่างคุณภาพของข้อมูลปริภูมิเกี่ยวข้องกับคุณลักษณะต่าง ๆ เช่นความแม่นยำ ความถูกต้อง และความน่าเชื่อถือ แม้ มีการใช้งานบ่อย นี้ไม่มีการรวมชื่อคำศัพท์ เราใช้คำศัพท์ของ Karel et al(2006) ในข้อความต่อไปนี้ ได้แก่ "ความแม่นยำ" มาตรการวิธีการที่ดีรูปแบบเหมาะกับข้อมูลที่ป้อนเข้า และระบุลักษณะของ "ความถูกต้อง" ของให้สอดคล้องกับข้อมูลภายนอก ความแม่นยำและความถูกต้องประเมิน โดยพารามิเตอร์กับไม่ด้านพื้นที่เช่นค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาด (ME), ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD), หรือ RMSE ที่กำหนดลักษณะของโลกคุณภาพของ DEM (ตาม Karel และ Kraus, 2006)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.3 การวิเคราะห์ข้อผิดพลาดและคุณภาพของ DEMs สกัด
เป็นแหลมออกซ้ำ ๆ ในการทำงานก่อนหน้า (เช่น Wechsler 2007
และการอ้างอิงนั้น) ข้อผิดพลาดและความไม่แน่นอนที่เกิดขึ้นไม่สามารถ
ตัดออกอย่างเต็มที่ในการข้อมูลเชิงพื้นที่ ดังนั้นที่มีคุณภาพและความถูกต้องของ
แต่ละ DEMs ทั้งหมดรวมทั้งความแตกต่าง DEMs หักถูก
ประเมินอย่างระมัดระวัง ผลการวิเคราะห์ข้อผิดพลาดกับการแนะนำสั้น ๆ
กับวิธีการของการประเมินผลที่มีการระบุไว้ด้านล่าง.
คุณภาพของข้อมูลเชิงพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะหลายอย่างเช่น
ความแม่นยำถูกต้องและความน่าเชื่อถือ แม้จะมีการใช้งานบ่อยครั้งนี้
ไม่ได้เป็นคำศัพท์แบบครบวงจร เราใช้คำศัพท์ของคาเรล, et al.
(2006) ในข้อความต่อไปนี้กล่าวคือ "ความแม่นยำ" มาตรการวิธีที่ดีที่
เหมาะกับรูปแบบการป้อนข้อมูลและ "ความถูกต้อง" ลักษณะที่
สอดคล้องกับข้อมูลภายนอก ทั้งสองมีความแม่นยำและความถูกต้อง
ได้รับการประเมินโดยพารามิเตอร์ด้านอวกาศไม่มีเช่นค่าเฉลี่ย
ความผิดพลาด (ME) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) หรือ RMSE พัฒนาการระดับโลก
คุณภาพของ DEM (ตามคาเรลและ Kraus, 2006)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.3 . การวิเคราะห์คุณภาพและสกัด dems ข้อผิดพลาด
เป็นแหลมออกซ้ำ ๆในผลงานก่อนหน้า ( เช่นเว็กสเลอร์ , 2007
อ้างอิง ) และข้อผิดพลาดที่เกิดความไม่แน่นอนไม่สามารถ
เต็มที่ตัดออกในข้อมูลเชิงพื้นที่ ดังนั้น คุณภาพและความถูกต้องของ
dems บุคคลทั้งหมดรวมทั้งหักออกดิฟ dems ถูก
ประเมินอย่างระมัดระวัง ผลของการวิเคราะห์ความผิดพลาดด้วย
บทนำสั้นวิธีการประเมินผล มีอธิบายไว้ด้านล่าง .
คุณภาพของข้อมูลเชิงพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะต่างๆเช่น
ความเที่ยงตรง ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ แม้จะมีการใช้บ่อย นี้
ศัพท์ที่ไม่รวม เราใช้คำศัพท์ของคาเรล et al .
( 2006 ) ในข้อความต่อไปนี้ คือ " ความแม่นยำ " มาตรการอย่างไรดี
รูปแบบเหมาะกับข้อมูลที่ป้อนและ " ความถูกต้อง " ลักษณะของมัน
สอดคล้องกับข้อมูลภายนอก ทั้งความแม่นยำและความถูกต้อง
จะถูกประเมินโดยพารามิเตอร์ที่ไม่มีพื้นที่ลักษณะเช่นค่าเฉลี่ย
ผิดพลาด ( ผม ) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( SD ) , หรือวิธีการลักษณะคุณภาพระดับโลก
ของ DEM ( ตามที่คาเรล และเคราส์ , 2006 )