punya yoga

Laboratorium Geologi Komputasi 2015

INVERSE DISTANCE TO A POWER

Grid adalah jaringan titik segi empat yang tersebar secara teratur ke seluruh

area pemetaan. Grid dibentuk berdasarkan pada data XYZ dan menggunakan

algoritma matematis tertentu. Gridding merupakan proses penggunaan titik data asli

(data pengamatan) yang ada pada file data XYZ untuk membentuk titik-titik data

tambahan pada sebuah grid yang tersebar secara teratur. Dalam pembuatan file grid

ini akan diatur mengenai :

1. Geometri garis grid, yang terdiri dari parameter batas grid dan kepadatan grid

2. Metode grid / gridding

Batas grid merupakan batas-batas pemetaan yang diambil dari nilai X terkecil,

X terbeasr, Y terkecil, dan Y terbesar. Nilai X dan Y diambil dari data mentah di

worksheet. Batas-batas pemetaan tersebut membentuk sebuah segi empat dengan

koordinat terluar nilai-nilai terbesar dari X dan Y. kepadatan grid merupakan lebar

kolom dan garis pada file grid. Kolom dan baris ini berupa garis grid minor yang

terbentuk oleh proses interpolasi file XYZ di sepanjang sumbu X dan Y. beberapa

metode grid dalam surfer :

1. Inverse Distance to a Power

Metode ini cenderung memiliki pola “bull’s eyes” pada kontur-kontur yang

konsentris melingkar pada titik data. Metode ini merupakan metode penimbangan

rata-rata yang sederhana untuk menghitung nilai jarak grid. Berikut contoh hasil

gridding dengan metode Inverse Distance to a Power :

Nama : Dede Yoga SaputraNim : 111.130.182Plug : 10


Jarak Inverse dengan metode Power adalah nterpolator rata-rata tertimbang , yang

dapat berupa tepat atau smoothing . Dengan Jarak Inverse untuk Listrik , data yang

berbobot selama interpolasi , sehingga bahwa pengaruh satu titik , relatif terhadap

yang lain , menurun dengan jarak dari node jaringan . pembobotan ditugaskan untuk

data melalui penggunaan bobot yang listrik , yang mengontrol bagaimana faktor

pembobotan drop off sebagai jarak dari grid simpul meningkat . Semakin besar daya

pembobotan , kurang efeknya poin , jauh dari node jaringan , telah selama interpolasi

Sebagai kekuatan meningkat , node jaringan nilai mendekati nilai titik terdekat. untuk

daya yang lebih kecil , bobot yang lebih merata didistribusikan di antara titik data

tetangga .

rata-rata tertimbang interpolator, dan dapat berupa tepat atau interpolator

smoothing. Dengan Jarak Inverse untuk Power, data tertimbang selama interpolasi

sehingga pengaruh satu titik relatif terhadap penurunan lain dengan jarak dari node

jaringan. Pembobotan ditugaskan untuk data melalui penggunaan kekuatan bobot

yang mengontrol bagaimana faktor bobot drop off sebagai jarak dari grid simpul

meningkat. Semakin besar daya pembobotan, yang poin efek kurang jauh dari node

jaringan telah selama interpolasi. Sebagai kekuatan meningkat, nilai jaringan simpul

mendekati nilai Titik terdekat. Untuk kekuatan yang lebih kecil, bobot yang lebih


http://1.bp.blogspot.com/-AkbB_uVBdWQ/UJvKl_CJhQI/AAAAAAAAAG8/E988Jd45ELs/s1600/inverse.png


merata di antara titik data tetangga. Salah satu karakteristik dari Inverse Distance

Power adalah generasi 'banteng-mata' di sekitar posisi pengamatan di wilayah grid.

Akan Tetapi, parameter smoothing dapat diterapkan selama interpolasi untuk

mengurangi efek 'banteng-mata'. Metode ini tidak ekstrapolasi nilai elevasi di luar

yang ditemukan dalam sumber data.

Sebagaimana disebutkan di atas, bobot sebanding dengan kebalikan dari

jarak (antara titik data dan lokasi prediksi) diangkat ke nilai daya p. Akibatnya,

dengan meningkatnya jarak, bobot menurun dengan cepat. Tingkat di mana bobot

penurunan tergantung pada nilai p. Jika p = 0, tidak ada penurunan dengan jarak, dan

karena setiap λi berat adalah sama, prediksi akan menjadi rata-rata dari semua nilai

data dalam lingkungan pencarian. Sebagai p meningkat, bobot untuk poin yang jauh

menurun dengan cepat. Jika nilai p sangat tinggi, hanya poin sekitarnya langsung

akan mempengaruhi prediksi.

IDW bobot

Analis geostatistik menggunakan nilai-nilai kekuatan yang lebih besar atau sama

dengan 1. Ketika p = 2, metode ini dikenal sebagai jarak terbalik kuadrat interpolasi

tertimbang. P = 2 digunakan sebagai nilai default, meskipun tidak ada pembenaran

teoritis untuk memilih nilai ini atas orang lain, dan pengaruh perubahan p harus

diselidiki oleh pratinjau output dan memeriksa statistik lintas validasi.



Nilai daya yang optimal dapat ditentukan dengan meminimalkan root mean error

prediksi persegi (RMSPE). RMSPE adalah statistik yang dihitung selama cross-

validasi. RMSPE mengkuantifikasi kesalahan permukaan prediksi. Analis geostatistik

akan mengevaluasi beberapa nilai daya yang berbeda untuk mengidentifikasi salah

satu yang menghasilkan RMSPE terendah. Diagram di bawah ini menggambarkan

bagaimana Analis Geostatistik menghitung daya yang optimal. RMSPE yang diplot

untuk beberapa nilai daya yang berbeda (menggunakan dataset yang sama). Kurva A

cocok untuk titik-titik (interpolasi polinomial lokal kuadrat), dan dari kurva, kekuatan

yang menyediakan RMSPE terkecil ditentukan sebagai kekuatan optimal.


punya yoga

Documents