この質問は、「投影データと非投影データからの流れ方向の計算と流域の描写」という題名の質問に基づいています。 投影対非投影DEMデータからの流れ方向の計算と流域の描写
ただし、これは完全に別の質問です。前述の質問では、球形/投影されていない地理座標系のデータでユークリッド距離を想定するアルゴリズム(ArcGISフロー方向など)の使用に問題があることが判明したためです。
地図の投影は、オレンジの皮を取り、それを机の上で平らにしようとするようなものであることがわかっています。地図の投影によって本質的にいくつかのエラーが発生します。ただし、特にデカルト/投影された平面サーフェスを想定する計算を実行している場合は、投影の利点により発生するエラーが相殺されるようです。この場合、私が興味を持っているアルゴリズムは、データが投影されていることを前提とするArcGIS Flow Directionアルゴリズムです(これは、私の研究に基づくほとんどのアプリケーションで採用されている前提です)。これは、距離の計算にユークリッドアプローチを使用しているためです。
私の質問は、非投影DEMデータ(地理座標系のDEMデータ)と投影データ(適切な投影などのDEMデータ)を使用して、特定の調査地域の流れの方向を計算することで発生する可能性のあるエラーをどのように定量化できるかです。 UTMまたは何かコンフォーマル)?
確かに、投影されていない同じDEMデータを使用して、流れ方向ラスターを導出できます。しかし、それではどうでしょうか。私たちの目標は、できる限り正確に地球の表面をモデル化することです(そして、元のDEMなどを作成するプロセスで発生する可能性のあるエラーには対処していません。これらは、私に関する限り一定です)。 ....投影されたDEMから導出された流れ方向データの方が優れていると想定し、2つのラスターの個々のセル値を比較して、(通常のD-8モデルのコンテキストで)方向の値が異なるセルを特定します)?これを行うには、投影されていないデータから派生したフロー方向ラスタを取得し、投影されたフロー方向ラスタで使用されているのと同じ投影法を適用する必要があると思います。
最も意味のあるものは何ですか。また、投影されていないDEMを精度のベンチマークとして何と比較する必要がありますか。
数学の方程式の細部に入ると、それを理解する人にとって、地上レベルでの証明が得られ、一部にとっては十分かもしれませんが、それだけでなく、数学を十分に理解しているが、危険なほど地理/ GISを知っているだけの場合は素晴らしいでしょう(理想的には、両方のレベルがハードコアな地理オタクと平均的なGISのやり手と共鳴するのが良いでしょう)。より高いレベルの人々にとって、証明は数学にあると言って、おそらく議論の余地があるかもしれません-私はもっと具体的なものを探しています(たとえば、政府のある種の非効率性にドルの数字を付けるようなものです)。
これをどのように定量化できるかについての考えやアイデアがあれば、大歓迎です。
トム