Validación ceuzada como método de investigación en la calidad de modelos digitales de elevación

Abstract

Los Modelos Digitales de Elevación (DEM) se definen como estructuras de datos numéricas que representan la distribución espacial de la elevación sobre la superficie terrestre. En términos de representación, la solución aparentemente más adecuada hasta el presente ha sido el tratamiento del relieve mediante una estructura vectorial espacial: la Red de Triángulos Irregulares o TIN siglas de Triangular Irregular Network propuesta por Poiker en el año 1968, pero por su naturaleza, este algoritmo obedece a una función lineal, mientras que la geometría de la naturaleza no lo es, mostrando la mayoría de las veces un comportamiento caótico; es aquí donde podría lograrse una mejor representación de dichas formas con la implementación de otros algoritmos como: Inverse Distance Weight, Kriging, Natural Neighboor, Spline, Topo to Raster; permitiendo analizar la variación estadística sobre diferentes distancias y direcciones, obteniendo el mínimo error en la elevación estimada; este trabajo busca establecer la relación entre la geometría de la superficie y el algoritmo de interpolación, a través de un análisis de varianzas (ANOVA) de los errores medios cuadráticos (EMC) extraídos de un DEM proveniente de una imagen de satélite ASTER, contando con aproximadamente 300.000 datos que serán remuestreados por la técnica de Validación Cruzada.