地理情報学と地球統計学: 概要

IKONOS データからの DEM 抽出のための最適パラメータ: 沿岸地域のケーススタディ

マリルス・ヒル＝ドカンポとマルコス・アルサ＝ガルシア

航空写真測量と衛星写真測量のギャップは、両方のシステムがここ数年の大きな技術向上の恩恵を受けているため、小さくなってきています。しかし、地球観測衛星の主な利点は、国境や物流の制限を考慮せず、広大な範囲にわたって地球上の事実上どこでもデータを取得できることです。スペイン北西部の沿岸地域に対応するステレオ画像のペアがこの論文の基礎であり、IKONOS画像のステレオペアからデジタル標高モデル（DEM）を生成するプロセスで影響を与える特定の変数を分析しています。数学モデル、地上コントロールポイント（GCP）の数、およびそれらの精度は、一連の実験的試行を通じて分析されます。数学
モデル化には、CCRSモデル（厳密なモデル）と有理関数モデルの2つの主要な方法が適用されます。GCPの位置品質の影響は、1：5,000の地図作成で測定されたポイントとGPSを介して調査されたポイントという2つの異なる情報ソースを使用して比較されます。テストされた GCP の数は
0 から 20 まで変化します。これらの変数のさまざまな構成を使用して、17 のモデルが生成されます。最良の結果は、厳密なモデルと、GPS で測定された 16 の GCP で達成され、RMSE は 1.01 m (または LE95 (95% 信頼水準での Z の線形誤差) は 2 m) で、これは最初のペアのピクセル サイズとほぼ同じです。数学モデルは、精度に最も影響を与える変数であると判断されました。さらに、結果は、10～16 の GCP を使用すれば十分であることを示しています。ポイントを追加しても DEM の精度は向上せず、場合によっては悪化することさえあります。調査は沿岸地域で実施されたため、GCP の分布の可能性は制限されますが、結果は内陸部の同様の結果と比較できます。