Error estimation in a DEM (digital elevation model)

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Ángel M. Felicísimo

Ángel M. Felicísimo

Күн бұрын

Estimating the error and, consequently, the uncertainty associated with a digital elevation model can be done in several ways. Here we see a very simple one, but which provides us with valuable complementary information that is not always obvious. This video shows a brief practice of the subject "Geographic Information Systems" that I teach at the Centro Universitario de Mérida, Universidad de Extremadura.

Пікірлер: 9
@carlosricardoramirezperez2399
@carlosricardoramirezperez2399 3 жыл бұрын
Un gran aporte, excelente información
3 жыл бұрын
Gracias Carlos.
@alejandrorojasosorio1623
@alejandrorojasosorio1623 3 жыл бұрын
Excelente video!
3 жыл бұрын
Gracias, me alegro de que merezca la penda.
@alejandrorojasosorio1623
@alejandrorojasosorio1623 3 жыл бұрын
@ Tal como dices, son cosas "basicas" que muchas veces los analistas SIG pasamos por alto asumiendo que las fuentes de información están correctas. Siempre es bueno recordar que estas cosas están presente y que se debe tener precaución al generar modelos de terrenos o sus derivados . Saludos desde Chile.
3 жыл бұрын
@@alejandrorojasosorio1623 Saludos.
@juancarlosverabarja4876
@juancarlosverabarja4876 2 жыл бұрын
Excelente explicación, profesor un gran esfuerzo mas mi consulta, mi consulta como corregir los errores?
2 жыл бұрын
Hola Juan Carlos, gracias por tu opinión. Algunos errores pueden corregirse y otros no. Los primeros son de dos tipos: 1) los grandes errores o "blunders" en inglés (que aparezca un punto con mil metros de más); estos son esporádicos, pueden detectarse sin excesivo problema y ser sustituidos por una media de los valores circundantes; 2) los errores sistemáticos, debidos a sesgos: estos pueden corregirse comparando un conjunto de puntos, no necesariamente muy grande, con otros tomados con métodos mejores y sumando o restando la diferencia si ésta es coherente. Lamentablemente los errores aleatorios no se pueden corregir por lo que la única solución es medir la incertidumbre que generan (de nuevo con una muestra tomada con métodos mejores) y gestionarla cuando hacemos modelos derivados, como pendientes, visibilidad, etc. mediante aleatorización.
2 жыл бұрын
Y disculpa la tardanza, no me llegan los avisos puntualmente.
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