| Title: | Incremental Meshfree Approximation of Real Geographic Data |
| Other Titles: | Inkrementální bezsíťová aproximace reálných geografických dat |
| Authors: | Majdišová, Zuzana Skala, Václav Šmolík, Michal |
| Citation: | MAJDIŠOVÁ, Z., SKALA, V., ŠMOLÍK, M. Incremental Meshfree Approximation of Real Geographic Data. In: Applied Physics, System Science and Computers III. Cham: Springer, 2019. s. 222-228. ISBN 978-3-030-21506-4 , ISSN 1876-1100. |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | Springer |
| Document type: | konferenční příspěvek conferenceObject |
| URI: | 2-s2.0-85068614866 http://hdl.handle.net/11025/35947 |
| ISBN: | 978-3-030-21506-4 |
| ISSN: | 1876-1100 |
| Keywords: | RBF aproximace;Stacionární body;Extrémy;Inkrementální algoritmus;TPS;Bodový cloud |
| Keywords in different language: | RBF approximation;Stationary points;Extrema;Incremental algorithm;TPS;Point clouds |
| Abstract: | Aproximace roztroušených dat je častým úkolem v mnoha technických problémech. Aproximace pomocí radiálních bázových funkcí je vhodná pro velká roztroušená data v n-dimenzionálním prostoru. Jedná se o neseparabilní aproximaci, která je založena na výpočtu vzdálenosti dvou bodů. Tato metoda vede na řešení přeurčené soustavy lineárních rovnic. V článku navrhujeme nový inkrementální přístup pro bezsíťovou RBF aproximaci, který respektuje rysy zadaných geometrických dat, jako jsou hřebeny, vrcholy, údolí, atd., a proto je dosaženo výrazného zlepšení aproximace zadaných dat. Navíc navrhovaný přístup vede na dosažení významné komprese zadaného datasetu a na získání jeho analytického popisu. V porovnání s jinými existujícími metodami dosahuje navrhovaný přístup lepších výsledků z důvodu respektování rysů zadaných dat. |
| Abstract in different language: | In many technical applications, reconstruction of the scattered data is often task. For big scattered dataset in n-dimensional space, the using some meshless method such as the radial basis function (RBF) approximation is appropriate. RBF approximation is based on the distance computation, and therefore, it is dimensionally non-separable. This approximation can be converted to an overdetermined linear system of equations which has to be solved. A new incremental approach for meshless RBF approximation which respects the significant features of the given terrain data such as break lines is proposed in this paper. Using this approach, the improving approximation of the underlying data is achieved. Moreover, the proposed approach leads to a significant compression of the given dataset and the analytical description of the data is obtained. In comparison with other existing methods, the proposed approach achieves the better results due to respecting the features of the given data. |
| Rights: | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © Springer |
| Appears in Collections: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KIV) OBD |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Majdišová APSAC_2018.pdf | 4,07 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/35947Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.