[레포트] 강우량에 대한 3차원 공간보간 / 개인별 레포트 Report 강우량
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작성일 23-01-27 12:05
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IDW는 inverse Distance Weighted로써 기본 가정은 공간적으로 인접한 지점 사이의 값은 공통된 위치 요인으로 인하여 유사성을 가진다는 것이다. RBF는 Radial Basis Function이라 하며 예측된 값이 생성하는 표면의 곡률 총합이 최소가 되도록 미관측 지점의 값을 예측하는 보간방법이다. 이 방법은 관측소간의 거리라는 인자만을 고려하므로 과거 자료의 축적이 없는 경우에 유용한 방법이다. 따라서 보간점과 주변관측과의 거리를 가중 平均(평균)으로 추정하는데, 이 때의 가중치를 관측소간 거리에 대한 제곱의 역수로서 취한다.
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개인별 report Report 강우량에 대한 3차원 공간보간 과 목 명 수문학 학 과 학 번 이 름 제 출 일 □ 공간 보간의 적용 이유 공간통계자료는 비록 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 우리는 모든 지점에서 공간자료를 수집하지 못한다. 많은 경우 특정 지점을 선정하여 관측값을 얻은 후 이를 이용하여 미관측지점의 값을 예측하는 방법이 사용되며 이러한 과정에 공간보간이 이용된다. 또한 거리의 지수가 커질수록 보간값은 가장 가까운 관측지점의 값에 접근하게 된다. 거리가 가까울수록 가중치의 상대적인 effect은 크며 거리가 멀어질수록 상대적인 effect은 적어진다. 실제 ...
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다. IDP방법은 거리를 가중인자로 보간하는 방법이다. 따라서 몇 개의 대표 지점에서 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 되는데, 이때 공간보간 기법이 적용된다. 이 중에서 경향면 분석이란 관측지점의 좌표값을 이용하여 회귀식을 구성한 후 전체 관측데이터를 모두 이용하여 회귀식을 생성하여 미관측 지점의 값을 예측하는 것이다. □ 공간 보간의 방법 이미 說明(설명) 한 바와 같이 공간 보간의 방법에는 대표적으로 IDW, 스플라인, 크리깅, 경향면 분석, RDF, IDP등이 있다.
