Cette question se fonde sur celle avec la ligne d'objet "Calcul de la direction du flux et délimitation des bassins à partir des données projetées et non projetées.": Calcul du sens du flux et délimitation des bassins à partir des données DEM projetées et non projetées
Il s'agit cependant d'une question entièrement distincte, car la question susmentionnée a établi qu'il existe des problèmes avec l'utilisation d'algorithmes (par exemple, ArcGIS Flow Direction) qui supposent une distance euclidienne sur les données dans un système de coordonnées géographiques sphérique / non projeté.
Nous savons que les projections cartographiques sont un peu comme prendre une peau d'orange et tenter de l'aplatir sur un bureau - vous aurez une erreur intrinsèquement introduite par la projection cartographique. Mais, il semble que les avantages de la projection compensent toute erreur introduite, en particulier lorsque vous exécutez des calculs qui supposent une surface plane cartésienne / projetée. Dans ce cas, l'algorithme qui m'intéresse est l'algorithme ArcGIS Flow Direction qui suppose que vos données sont projetées (et c'est l'hypothèse prise par la plupart des applications basées sur mes recherches) car il utilise une approche euclidienne pour calculer la distance.
Ma question est : comment peut-on quantifier l'erreur qui pourrait être introduite avec le calcul de la direction du flux dans une zone d'étude donnée en utilisant des données DEM non projetées (données DEM dans un système de coordonnées géographiques) par rapport aux données projetées (données DEM dans une projection appropriée telle qu'une UTM ou quelque chose de conforme)?
Certes, vous pouvez dériver un raster de direction de flux à l'aide des données DEM non projetées puis projetées. Mais alors quoi? Puisque notre objectif est de modéliser la surface de la Terre aussi précisément que possible (et nous ne traitons pas les erreurs qui pourraient être introduites dans le processus de création du DEM d'origine, etc. - ce sont une constante en ce qui me concerne) .... supposons-nous simplement que les données de direction d'écoulement dérivées du DEM projeté sont meilleures, puis comparons les valeurs de cellule individuelles des deux rasters pour identifier les cellules qui ont des valeurs directionnelles différentes (dans le contexte du modèle D-8 normal )? Je suppose que pour ce faire, vous devez prendre le raster de direction de flux dérivé de données non projetées, puis appliquer la même projection utilisée avec le raster de direction de flux projeté.
Qu'est-ce qui aurait le plus de sens et à quoi le DEM non projeté devrait-il être comparé en tant que référence de précision?
Entrer dans les moindres détails des équations mathématiques pourrait, pour ceux qui le comprennent, vous donner des preuves au niveau du sol et être suffisant pour certains, mais cela ainsi que quelque chose qui pourrait transmettre l'erreur à quelqu'un qui n'a pas d'in- une compréhension approfondie des mathématiques mais peut juste connaître suffisamment de géographie / SIG pour être dangereux serait idéal (idéalement, les deux niveaux seraient bons, ce qui résonnerait avec les geeks de la géographie hardcore et le dabbler GIS moyen). Pour les gens de niveau supérieur, le fait de dire que la preuve est dans les mathématiques laisse peut-être un peu ouvert à l'argumentation - je cherche quelque chose de plus tangible (par exemple, associer un chiffre en dollars à une sorte d'inefficacité au sein du gouvernement).
Toute pensée ou idée sur la façon de quantifier cela serait grandement appréciée.
À M