| Revue: | Revista cartográfica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000450946 |
| ISSN: | 0080-2085 |
| Autores: | Rodríguez Avi, José1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Jaén, Jaén. España |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Número: | 103 |
| Paginación: | 123-143 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La exactitud posicional de los modelos digitales de elevaciones (MDE) suele evaluarse por medio del análisis del error vertical que se observa en muestras de puntos. Las técnicas estadísticas tradicionales suponen que los errores altimétricos siguen distribuciones normales, pero se sabe que esto no es cierto en numerosas ocasiones. En este trabajo se propone, de manera pionera en el campo de los MDE, la utilización de técnicas basadas en la determinación de mixturas (o mezclas) de distribuciones normales para aproximar mejor la distribución de error observada. Se propone un método para aplicar el proceso y se aplica al caso de errores en unos datos reales procedentes de MDE de 2x2 m de paso de malla (referencia) y de 5x5 m (producto) |
| Resumen en inglés | The positional accuracy of Digital Elevation Models (DEM) is usually assessed by analyzing the vertical error observed in point samples. The traditional statistical techniques suppose that altimetry errors verify normal distributions, but, in practice, this is not true in many cases. In this work, the use of techniques based on the determinacy of Gaussian finite mixture models is presented in a novel way in the field of DEM, to better approximate the observed error distribution. A methodology to apply the process is proposed ad it is applied to real data from DEM of 2x2 m spatial resolution (reference) and 5x5 m (product) |
| Disciplinas: | Geografía |
| Palabras clave: | Cartografía, Modelos digitales de elevación (MDE), Exactitud posicional, Modelos de mixturas finitas, Distribución normal |
| Keyword: | Cartography, Digital elevation models (DEM), Positional accuracy, Finite mixture models, Normal distribution |
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