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Work package 3

Verifica incrociata dei DTM e dei geoidi esistenti

La cross-validazione dei data set altimetrici è l'operazione centrale del progetto, perché mira a definire i dati migliori per risoluzione e accuratezza che entreranno nel progetto finale. Nello stesso tempo saranno definiti i data set secondari e sarà prodotto un assessment della loro qualità.

La validazione dei modelli digitali non sarà eseguita con un semplice confronto 2.5 D (confronto che non tiene conto di possibili errori planimetrici nei prodotti), come avviene utilizzando le procedure implementate comunemente nei pacchetti GIS utilizzati per questo tipo di elaborazioni, ma sviluppando una metodologia innovativa completamente tridimensionale e non basata sulla conoscenza a priori di punti omologhi.

Essa sarà inoltre eseguita, nei casi di accuratezze e risoluzioni comparabili, in una forma ottimale, predicendo da due dataset una griglia comune di altezze e sottoponendo a test l'ipotesi di uguaglianza dei valori medi. Nel confronto tra DTM ottici o LiDAR e DTM SAR sarà necessario tener conto che questi ultimi sono costruiti da campi di altezze medie e quindi richiedono procedure statistiche diverse.

I prodotti altimetrici, quali ad esempio i dati di elevazione derivati dai DB topografici, dovranno essere pre-elaborati in modo tale che siano conformi, nel formato dati, agli altri DTM disponibili. La disponibilità di punti misurati con elevatissima accuratezza e distribuiti omogeneamente sul territorio consentirà di valutare in modo accurato eventuali sistematismi presenti nei dati. Per quanto riguarda la cross-validazione dei dati gravimetrici, questa dovrà seguire gli standard del Bureau Gravimetrique International (www.geodesie.ird.fr/bgi/)

Attività previste:

•  Definizione della metodologia di verifica incrociata in funzione della tipologia e distribuzione dei dati; in particolare saranno esaminati i casi di:

  • - semplice cross-validazione dei dati
  • - cross-validazione dei dati con stima di eventuali effetti sistematici, corrispondenti in genere a sistematismi tra i diversi sistemi di riferimento adottati

•  Scelta degli algoritmi
•  Definizione della matrice dei dati a cui applicare la cross-validazione, processamento dei dati al fine della loro riduzione ad un unico modello dati (ad esempio il modello grid) e scelta della metodologia di campionamento per la cross-validazione
•  Implementazione della cross-validazione
•  Valutazione statistica dei risultati della cross-validazione

 

 
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