GCPs spatial patterns for SRS, SCS, and
UKMS were designed in the simulation experiments. Here, SRS
and SCS did not require prior information. The prior information
of UKMS was provided by the SCS geometric correction. (1) The
trend function was determined by the geometric correction model
employing SCS. (2) The variogram was modeled by an exponential
model using 50 VPs residuals in SCS. The variogram for the
u-coordinate is shown in Fig. 6a, with a nugget of 0.015, sill of
0.053, and range of 420 pixels. The variogram for the v-coordinate
is shown in Fig. 6b, with a nugget of 0.008, sill of 0.043, and range of
385 pixels. Using this prior information, the UKMS GCPs spatial pattern
was obtained. Furthermore, it is important to note that GCPs
and VPs must be located at ground or image characteristic points,
such as the crossing of roads or the corner of a building, 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
GCPs spatial patterns for SRS, SCS, andUKMS were designed in the simulation experiments. Here, SRSand SCS did not require prior information. The prior informationof UKMS was provided by the SCS geometric correction. (1) Thetrend function was determined by the geometric correction modelemploying SCS. (2) The variogram was modeled by an exponentialmodel using 50 VPs residuals in SCS. The variogram for theu-coordinate is shown in Fig. 6a, with a nugget of 0.015, sill of0.053, and range of 420 pixels. The variogram for the v-coordinateis shown in Fig. 6b, with a nugget of 0.008, sill of 0.043, and range of385 pixels. Using this prior information, the UKMS GCPs spatial patternwas obtained. Furthermore, it is important to note that GCPsand VPs must be located at ground or image characteristic points,such as the crossing of roads or the corner of a building, whichare clearly identified in practice. Therefore, if the control pointsare not located as such, a small adjustment is needed to ensureGCPs are located at feature points around the sample points. Forexample, in the cases of SCS and UKMS shown in Figs. 2 and 5, thehollow triangle represents the ideal GCPs location in the referenceimage, while the filled triangle represents the real GCPs locationafter adjustment.Using the framework of the simulation experiment discussedin 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 inferenceresults (i.e., the mean, variance, t-value, lower confidence andupper confidence of z) were calculated as listed in Table 1. In thecase of the SRS GCPs spatial sampling design (see Fig. 2a), the GCPswere distributed randomly throughout the image. The RMSE andthe mean of z were 0.5413 and 0.2930, respectively, which werethe largest values among the three sampling design. In the case
การแปล กรุณารอสักครู่..

gcps เชิงพื้นที่แบบ SRS SCS และ , ,
ukms ถูกออกแบบในการทดลองจำลอง ที่นี่และ SRS
SCS ไม่ได้ต้องการข้อมูลก่อน ก่อนที่ข้อมูล
ของ ukms โดย SCS เรขาคณิตแก้ไข ( 1 )
ฟังก์ชันแนวโน้มกำหนดโดยการใช้เรขาคณิตแบบจำลอง SCS
. ( 2 ) variogram ถูกออกแบบโดยชี้แจง
แบบ 50 VPS ความคลาดเคลื่อนใน SCS .การ variogram สำหรับ
u-coordinate จะแสดงในรูปที่ 6 กับ นักเก็ต เท่ากับ 0.015 , งัวของ
0.053 , และช่วงของ 420 พิกเซล การ variogram สำหรับ v-coordinate
จะแสดงในรูปบน กับนักเก็ตของ 0.008 , งัวของ 0.043 และช่วงของ
385 พิกเซล การใช้ข้อมูลก่อนนี้ ukms gcps มิติสัมพันธ์รูปแบบ
ได้ . นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่า gcps
และ VPS ต้องอยู่ที่พื้นดินหรือจุดลักษณะภาพ
เช่นข้ามถนน หรือมุมของตึก ซึ่งระบุไว้อย่างชัดเจนใน
มีการปฏิบัติ ดังนั้น ถ้าจุดควบคุม
ไม่ได้อยู่ เช่น การปรับขนาดเล็กเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้
gcps ตั้งอยู่ที่ประกอบด้วยจุดรอบตัวอย่างคะแนน สำหรับ
ตัวอย่างในกรณีของวิธี SCS และ ukms แสดงในผลมะเดื่อ . 2
5สามเหลี่ยมกลวงเป็นสถานที่ที่เหมาะใน gcps ภาพอ้างอิง
ในขณะที่เต็มสามเหลี่ยมแทน gcps สถานที่จริงๆ
หลังจากปรับเปลี่ยน โดยใช้กรอบของการทดลองจำลองกล่าวถึง
ในส่วน 3.1 สามตัวอย่างการออกแบบสำหรับการเลือก gcps ( เช่น SRS
, SCS และ ukms ) ที่ VP RMSE สถิติเช่น rmseu
rmsev , ,RMSE ) และผลรวมของทั้งสองตารางข้อผิดพลาดทางสถิติอนุมาน
ผล ( เช่น ค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน t-value ลดความเชื่อมั่นและ
บนความเชื่อมั่นของ Z ) คำนวณตามที่ระบุไว้ในตารางที่ 1 ใน กรณีของ SRS gcps
พื้นที่ตัวอย่างการออกแบบ ( ดูภาพประกอบ 2A ) , gcps
มีการกระจายแบบสุ่มทั่วภาพ และค่าเฉลี่ย RMSE
z และมี 0.5413 0.2930 ตามลำดับ ซึ่ง
ที่ใหญ่ที่สุดในบรรดา 3 คน ค่าออกแบบ ในกรณี
การแปล กรุณารอสักครู่..
