Võrgustamise meetodid programmis Surfer (0)

Võrgustamise meetodid

Integreeritud mõõdistusmeetodite õppeiane praktikumis tutvusime põgusalt programmiga „Surfer“. Lähteandmeteks oli riigi geodeetilise põhivõrgu punktide andmed (X, Y, h, H). Erinevate mudelpindade loomiseks kasutame võimalusi Kriging , Minimum Curvature, Local Polynomial ja Triangulation With Linear Interpolation.
1) Kõigepealt koostame lähteandmete (Joonis 1) põhjal variogrammi ( Grid VariogramNew variogram). Variogrammi loomisel tuleb programmile ära näidata, millises tulbas asuvad X, Y koordinaadid ning absoluutkõrused. Tulemuseks saame variogrammi, mis on toodud järgneval joonisel (Joonis 2). Graafiku x- teljel on võrgu punktide vahelised kaugused ning y- teljel korrelatsiooni sammu väärtus.
Joonis 1. Lähteandmed tabelvaates
Joonis 2. Variogramm
Järgnevalt loome Kriging meetodil lähteandmete põhjal võrgustiku . Selleks valime lähteandmete tabelvaates olles GridData. Seejärel sisestame võrgustiku mõõtmed (Joonis 3).
Joonis 3. Võrgustiku parameetrite määramine
Tulemuseks saame kontuurjoonise, millele võtame alla Eesti kaardi (MapAddContour layer ). Tulemus on järgneval joonisel (Joonis 4).
Joonis 4. Kõrgusmudel Kriging meetodiga
2) Järgnevalt loome võrgustiku samade andmetega Minimum Curvature meetodil. Selleks valime jällegi GridData ja Gridding Method  Minimum Curvature. Võrgustiku parameetrid jätame samad, mis eelmise meetodi puhulgi. Lisaks märgime ära paindeteguri (max residual 0,25 ja relaxation factor 0,25). Jällegi toome saadud kontuurjoonisele alla Eesti kaardi ning saame tulemuseks värvilahutusega pildi (Joonis 5).
Joonis 5. Kõrgusmudel Minimum Curvature meetodil
3) Loome kontuurjoonise ka Local Polynomial meetodil. Võrgustiku parameetrid on jällegi samad, mis eelmiste meetodite puhulgi. Siin valime nüüd polünoomvõrrandite astme (Joonis 6). Selle meetodiga moodustunud mudel on joonisel 7.
Joonis 6. Local Polynomial parameetrite määramine
Joonis 7. Kõrgusmudel Local Polynomial meetodil
4) Viimaseks võrgustiku loomise meetodiks on Triangulation With Linear Interpolation. Võrgustiku parameetrid on jätkuvalt samad ainult valime teise meetodi. Tulemus on toodud joonisel 8.
Joonis 8. Kõrgusmudel Triangulation With Linear Interpolation meetodil
5) Nüüd leiame interpoleerimise standardhälbed iga meetodi puhul (Tabel 1). Selleks valime GridResiduals ning määrame andmefaili ja grid faili. Iga meetodi kohta saadud standardhälbed saame andmefaili eraldiseisva tulbana. Need kõik aktiivseks tehes ning valides DataStatistics saame valida, milliseid andmed meile kuvatakse (Joonis 9).
Joonis 9. Statistikute leidmine
Tabel 1. Erinevate meetodite sandardhälbed
 
Residuals_kriging
Residuals_mincurv
Residuals_LocalPoly
Residuals_triang
Number of values
114
114
97
97
Sum
0.49481
59.96060
64.49540
25.73282
Minimum
-5.95464
-5.91829
-13.07376
-6.31773
Maximum
14.59436
12.37088
23.76804
19.95829
Mean
0.00434
0.52597
0.66490
0.26529
Standard deviation
3.22360
2.79374
6.30707
3.79641
Cross validation
13.35927
10.07528
13.02944
11.92823
6) Geoidi undulatsiooni leidmiseks valime Minimum Curvature meetodi, sest selle on võrreldes teiste meetoditega kõige väiksemad standardhälbed. Geoidi undulatsiooni graafiliseks kujutamiseks koostame esmalt kontuurjoonised nii ellipsoidaalsete kui ka absoluutkõrgustega. Tulemus on joonisel 10.
Joonis 10. Geoidi undulatsioon