• 제목/요약/키워드: spatial interpolation

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공간 및 시간준위 보간 특성곡선법의 비교연구 (A Comparative Study on Spatial and Temporal Line Interpolation of Characteristic Method)

  • 백중철;배덕효
    • 물과 미래
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    • 제29권1호
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    • pp.203-212
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    • 1996
  • 특성곡선이 통과하는 인접 시간준위에서의 3개 격자점을 이용한 시간준위 Lagrange 보간기법을 개발하여, 기존의 시간준위 보간기법인 Reachback 기법과 두가지 공간 보간기법, 즉 Upwind 기법과 3개의 공간 격자점을 이용한 공간 2차 보간기법과 함께 두가지 형태의 오염원 이송문제에 각각 적용 하므로써 공간 및 시간준위 보간기법에 의한 수치해의 정확도를 비교, 분석하였다. 본 연구결과에 의하면 동일한 차수의 보간기법을 비교할 경우, 공간보간 기법보다 시간 보간기법을 이용하면 수치분산 또는 수치진동이 적은 보다 정확한 수치해를 구할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 본 연구에서 제시한 기법은 기존 시간준위 보간기법에 의한 해의 장점을 포함하면서 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

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기온감률 효과 적용에 따른 공간내삽기법의 기온 추정 정확도 비교 (Accuracy Comparison of Air Temperature Estimation using Spatial Interpolation Methods according to Application of Temperature Lapse Rate Effect)

  • 김용석;심교문;정명표;최인태
    • 한국기후변화학회지
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    • 제5권4호
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    • pp.323-329
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    • 2014
  • Since the terrain of Korea is complex, micro- as well as meso-climate variability is extreme by locations in Korea. In particular, air temperature of agricultural fields is influenced by topographic features of the surroundings making accurate interpolation of regional meteorological data from point-measured data. This study was carried out to compare spatial interpolation methods to estimate air temperature in agricultural fields surrounded by rugged terrains in South Korea. Four spatial interpolation methods including Inverse Distance Weighting (IDW), Spline, Ordinary Kriging (with the temperature lapse rate) and Cokriging were tested to estimate monthly air temperature of unobserved stations. Monthly measured data sets (minimum and maximum air temperature) from 588 automatic weather system(AWS) locations in South Korea were used to generate the gridded air temperature surface. As the result, temperature lapse rate improved accuracy of all of interpolation methods, especially, spline showed the lowest RMSE of spatial interpolation methods in both maximum and minimum air temperature estimation.

공간분석 기법을 이용한 대기오염 개인노출추정 방안 소개 및 적용의 사례 (Prediction Approaches of Personal Exposure from Ambient Air Pollution Using Spatial Analysis: A Pilot Study Using Ulsan Cohort Data)

  • 손지영;김윤신;조용성;이종태
    • 한국대기환경학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.339-346
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    • 2009
  • The objectives of this study were to introduce spatial interpolation methods which have been applied in recent papers, to apply three methods (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) to domestic data (Ulsan cohort) as an example of estimating the personal exposure levels. We predicted the personal exposure estimates of 2,102 participants in Ulsan cohort using spatial interpolation methods based on information of their residential address. We found that there was a similar tendency among the estimates of each method. The correlation coefficients between predictions from pairs of interpolation methods (except for the correlation coefficient between nearest montitor and kriging of CO and $SO_2$) were generally high (r=0.84 to 0.96). Even if there are some limitations such as location and density of monitoring station, spatial interpolation methods can reflect spatial aspects of air pollutant and spatial heterogeneity in individual level so that they provide more accurate estimates than monitor data alone. But they may still result in misclassification of exposure. To minimize misclassification for better estimates, we need to consider individual characteristics such as daily activity pattern.

PREDICTION OF UNMEASURED PET DATA USING SPATIAL INTERPOLATION METHODS IN AGRICULTURAL REGION

  • Ju-Young;Krishinamurshy Ganeshi
    • Water Engineering Research
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    • 제5권3호
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    • pp.123-131
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    • 2004
  • This paper describes the use of spatial interpolation for estimating seasonal crop potential evapotranspiration (PET) and irrigation water requirement in unmeasured evaporation gage stations within Edwards Aquifer, Texas using GIS. The Edwards Aquifer area has insufficient data with short observed records and rare gage stations, then, the investigation of data for determining of irrigation water requirement is difficult. This research shows that spatial interpolation techniques can be used for creating more accurate PET data in unmeasured region, because PET data are important parameter to estimate irrigation water requirement. Recently, many researchers are investigating intensively these techniques based upon mathematical and statistical theories. Especially, three techniques have well been used: Inverse Distance Weighting (IDW), spline, and kriging (simple, ordinary and universal). In conclusion, the result of this study (Table 1) shows the kriging interpolation technique is found to be the best method for prediction of unmeasured PET in Edwards aquifer, Texas.

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Interpretation of Real Information-missing Patch of Remote Sensing Image with Kriging Interpolation of Spatial Statistics

  • Yiming, Feng;Xiangdong, Lei;Yuanchang, Lu
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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    • pp.1479-1481
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    • 2003
  • The aim of this paper was mainly to interpret the real information-missing patch of image by using the kriging interpolation technology of spatial statistics. The TM Image of the Jingouling Forest Farm of Wangqing Forestry Bureau of Northeast China on 1 July 1997 was used as the tested material in this paper. Based on the classification for the TM image, the information pixel-missing patch of image was interpolated by the kriging interpolation technology of spatial statistics theory under the image treatment software-ERDAS and the geographic information system software-Arc/Info. The interpolation results were already passed precise examination. This paper would provide a method and means for interpreting the information-missing patch of image.

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Methodology of Spatio-temporal Matching for Constructing an Analysis Database Based on Different Types of Public Data

  • Jung, In taek;Chong, Kyu soo
    • 한국측량학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.81-90
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    • 2017
  • This study aimed to construct an integrated database using the same spatio-temporal unit by employing various public-data types with different real-time information provision cycles and spatial units. Towards this end, three temporal interpolation methods (piecewise constant interpolation, linear interpolation, nonlinear interpolation) and a spatial matching method by district boundaries was proposed. The case study revealed that the linear interpolation is an excellent method, and the spatial matching method also showed good results. It is hoped that various prediction models and data analysis methods will be developed in the future using different types of data in the analysis database.

마늘 재배적지분석을 위한 기온자료 공간보간기법 비교 (Comparison between Spatial Interpolation Methods of Temperature Data for Garlic Cultivation)

  • 김용완;홍석영;장민원
    • 한국농공학회논문집
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    • 제53권5호
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    • pp.1-7
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    • 2011
  • The objective of this study is to decide a spatial interpolation method on temperature data for the suitability analysis of garlic cultivation. In Korea, garlic is the second most cultivated condiment vegetable after red pepper. Nowadays warm-temperate garlic faces potential shift of its arable area according to warmer temperature in the Korean Peninsula, and the change can be drawn with the precise temperature map derived from interpolation on point-measured data. To find the preferable interpolation method in cases of germination and vegetative period of the garlic, different approaches were tested as follows: Inverse Distance Weighted (IDW), Spline, Ordinary Kriging (OK), and Universal Kriging (UK). As a result, IDW and UK show the lowest root mean square errors as for the germination and vegetative seasons, respectively. However, statistically significant difference was not revealed among the applied methods regarding the germinating period. Eventually this will contribute to mapping the suitable lands for the cultivation of warm-temperate garlic reasonably.

공간보간법의 매개변수 설정에 따른 평균제곱근 비교 및 평가 (Comparison and Evaluation of Root Mean Square for Parameter Settings of Spatial Interpolation Method)

  • 이형석
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.29-41
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    • 2010
  • 본 연구는 미측정점의 값을 모델링하기 위해 사용되는 여러 가지 공간보간방법들의 예측오차를 비교하고 정확성을 검증하였다. 동해안 해안 지역의 표고점을 대상으로 역거리가중법, 크리깅, 지역 다항식보간법, 방사기반함수의 공간보간법과 관련된 매개변수들을 동일한 조건하에서 실행하여 평균제곱근을 산출한 결과, 단순 크리깅 방법의 원형 모델이 가장 작은 값으로 나타났다. 래스터의 연산 결과, 방사기반함수의 다중방정식에 의한 예측 지도가 대상 지역의 불규칙삼각망 표현과 일치정도가 높았다. 또한 공간보간 실행시 선택된 조건하에서 제공되는 최적 파워값을 사용하는 것이 양호한 보간 결과를 얻을 수 있다.

남한지역 PM10 관측자료의 공간 보간법에 대한 비교 분석 (Comparative analysis of spatial interpolation methods of PM10 observation data in South Korea)

  • 강정혁;이서연;이승재;이재한
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.124-132
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    • 2022
  • 불균일한 미세먼지 관측값으로부터 남한 전체에 대한 공간적 분포를 추정하기 위해서는 적절한 보간 처리가 필수이다. 본 연구에서는 2019년도에 미세먼지 농도가 높았던 1월달과 농도가 낮았던 7월달의 전국의 기상청 및 AirKorea 측정소 자료를 이용하여 IDW, OK, SI, RBF 총 4가지 보간법을 테스트하였다. 각 보간 방법별 세부 인자를 고려한 총 6가지 경우에 대해 보간 처리 및 교차 검증을 진행하였다. 자료 처리속도는 SI, RBF, IDW, OK 순으로 빠르게 나타났다. 교차 검증의 결과, IDW가 상대적으로 제일 낮은 NRMSE 결과를 보였고 OK방법이 가장 큰 NRMSE를 보였다. 이러한 연구의 결과는 사용자가 남한 지역에서 불균일한 미세먼지 관측 자료를 사용하여 전체 수평 공간을 보간할 때 적합한 방법을 단기간에 선택하고 신뢰성과 효과성 있는 분석을 실시하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경 회로망을 이용한 영상 보간 (Image Interpolation Using Multiple Neural Networks with Spatial Frequency Characteristic)

  • 우동헌;엄일규;김유신
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권5호
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    • pp.135-141
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    • 2004
  • 영상 보간은 기존에 존재하는 화소의 정보로 빈 화소를 계산하여 영상을 확대하는 방법이다. 자연 영상은 다양한 공간 주파수 성분을 포함하기 때문에 하나의 영상 보간 방법으로 다양한 주파수 성분에 대한 보간을 모두 수행하기에는 어려운 점이있다. 본 논문에서는 공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경회로망 구조를 이용하여 영상을 보간하는 방법은 제안한다. 입력 영상은 국부 분산에 의해 공간 주파수에 따라 분리되어 공간 주파수 대역 별로 설정된 신경회로망을 통하여 보간 된다. 제안 방법은 deinterlacing에서의 적용성 때문에 관심이 커지고 있는 2배의 영상 보간에 적용되었다. 모의 실험에서 제안 방법은 기존의 알고리즘들뿐 아니라 단일 신경 회로망을 사용하는 방법보다 개선된 PSNR 성능을 보여주었다.