which are clearly identified in pra

which are clearly identified in practice. Therefore, if the control points
are not located as such, a small adjustment is needed to ensure
GCPs are located at feature points around the sample points. For
example, in the cases of SCS and UKMS shown in Figs. 2 and 5, the
hollow triangle represents the ideal GCPs location in the reference
image, while the filled triangle represents the real GCPs location
after adjustment.
Using the framework of the simulation experiment discussed
in section 3.1, three sampling design for selecting GCPs (i.e., SRS,
SCS, and UKMS), the corresponding VP RMSE statistics (i.e., RMSEu,
RMSEv, RMSE) and the sum of the two square errors statistical inference
results (i.e., the mean, variance, t-value, lower confidence and
upper confidence of z) were calculated as listed in Table 1. In the
case of the SRS GCPs spatial sampling design (see Fig. 2a), the GCPs
were distributed randomly throughout the image. The RMSE and
the mean of z were 0.5413 and 0.2930, respectively, which were
the largest values among the three sampling design. In the case

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซึ่งจะระบุชัดเจนในทางปฏิบัติ ดังนั้น ถ้าตัวควบคุมจุดอยู่ไม่ดัง การปรับขนาดเล็กเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจGCPs อยู่จุดคุณลักษณะสถานจุดตัวอย่าง สำหรับตัวอย่าง ในกรณีของ UKMS ที่แสดงใน Figs. 2 และ 5 และอันคุ้มค่าสามเหลี่ยมกลวงแทน GCPs สะดวกในการอ้างอิงภาพ ในขณะที่สามเหลี่ยมเติมแทนตำแหน่ง GCPs จริงหลังจากปรับปรุงโดยใช้กรอบงานทดลองจำลองที่กล่าวถึงในส่วนที่ 3.1 ออกแบบสุ่มตัวอย่าง 3 เลือก GCPs (เช่น SRSอันคุ้มค่า และ UKMS), สถิติ VP RMSE ที่สอดคล้องกัน (เช่น RMSEuRMSEv, RMSE) และผลรวมของข้อสถิติสองตารางข้อผิดพลาดผลลัพธ์ (เช่น การหมายถึง ผลต่าง ค่า t ความเชื่อมั่นที่ต่ำกว่า และความมั่นใจสูงสุดของ z) คำนวณได้ ตามตารางที่ 1 ในกรณีสุ่มปริภูมิ SRS GCPs ออก (ดู Fig. 2a), GCPs แบบได้กระจายแบบสุ่มทั่วภาพ RMSE และค่าเฉลี่ยของ z ได้ 0.5413 และ 0.2930 ตามลำดับ ซึ่งมีค่าที่ใหญ่ที่สุดในการออกแบบการสุ่มตัวอย่าง 3 ในกรณี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ซึ่งมีการระบุไว้อย่างชัดเจนในทางปฏิบัติ ดังนั้นถ้าจุดควบคุม
ไม่ได้อยู่เช่นการปรับขนาดเล็กเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า
GCPs ตั้งอยู่ที่จุดคุณลักษณะรอบจุดตัวอย่าง สำหรับ
ตัวอย่างเช่นในกรณีของ SCS และ UKMS แสดงในมะเดื่อ 2 และ 5,
สามเหลี่ยมกลวงแทนตำแหน่ง GCPs ที่เหมาะในการอ้างอิง
ภาพในขณะที่สามเหลี่ยมเต็มไปหมายถึงสถานที่ตั้ง GCPs จริง
หลังการเปลี่ยนแปลง.
โดยใช้กรอบของการทดลองจำลองที่กล่าวถึง
ในส่วน 3.1 การออกแบบสามสุ่มตัวอย่างสำหรับการเลือก GCPs (เช่น SRS,
SCS และ UKMS) สถิติ VP RMSE ที่สอดคล้องกัน (เช่น RMSEu,
RMSEv ค่า RMSE) และผลรวมของสองข้อผิดพลาดตารางอนุมานเชิงสถิติ
ผล (เช่นค่าเฉลี่ยความแปรปรวน t-ค่าความเชื่อมั่นที่ลดลงและ
ความเชื่อมั่นด้านบน ของ Z) จะถูกคำนวณตามที่ระบุไว้ในตารางที่ 1 ใน
กรณีของการออกแบบการสุ่มตัวอย่างเชิงพื้นที่ SRS GCPs (ดูรูป. 2a) GCPs
มีการกระจายแบบสุ่มตลอดทั้งภาพ RMSE และ
ค่าเฉลี่ยของ Z เป็น 0.5413 และ 0.2930 ตามลำดับซึ่งเป็น
ค่าที่ใหญ่ที่สุดในสามการออกแบบการสุ่มตัวอย่าง ในกรณีที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ซึ่งมีการระบุไว้อย่างชัดเจนในการปฏิบัติ ดังนั้น ถ้าจุดควบคุม
ไม่ได้อยู่ เช่น การปรับขนาดเล็กเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้
gcps ตั้งอยู่ที่ประกอบด้วยจุดรอบตัวอย่างคะแนน สำหรับ
ตัวอย่างในกรณีของวิธี SCS และ ukms แสดงในผลมะเดื่อ . 2 และ 5
สามเหลี่ยมกลวงเป็นสถานที่ที่เหมาะใน gcps ภาพอ้างอิง
,ในขณะที่เต็มสามเหลี่ยมแทน gcps สถานที่จริงๆ

หลังจากปรับเปลี่ยน โดยใช้กรอบของการทดลองจำลองกล่าวถึง
ในส่วน 3.1 สามตัวอย่างการออกแบบสำหรับการเลือก gcps ( เช่น SRS
, SCS และ ukms ) ที่ VP RMSE สถิติ ( เช่น rmseu
, rmsev , RMSE ) และผลรวมของ ทั้งสองตารางข้อผิดพลาดทางสถิติอนุมาน
ผล ( เช่น ค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน t-value ,ความเชื่อมั่นและความมั่นใจบนล่าง
Z ) คำนวณตามที่ระบุไว้ในตารางที่ 1 ใน กรณีของ SRS gcps
พื้นที่ตัวอย่างการออกแบบ ( ดูภาพประกอบ 2A ) , gcps
มีการกระจายแบบสุ่มทั่วภาพ และค่าเฉลี่ย RMSE
z และมี 0.5413 0.2930 ตามลำดับ ซึ่งค่า
ที่ใหญ่ที่สุดในบรรดา 3 คนออกแบบ ในกรณี