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http://dx.doi.org/10.11108/kagis.2010.13.3.029

Comparison and Evaluation of Root Mean Square for Parameter Settings of Spatial Interpolation Method  

Lee, Hyung-Seok (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Hanzhong Universtiy)
Publication Information
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies / v.13, no.3, 2010 , pp. 29-41 More about this Journal
Abstract
In this study, the prediction errors of various spatial interpolation methods used to model values at unmeasured locations was compared and the accuracy of these predictions was evaluated. The root mean square (RMS) was calculated by processing different parameters associated with spatial interpolation by using techniques such as inverse distance weighting, kriging, local polynomial interpolation and radial basis function to known elevation data of the east coastal area under the same condition. As a result, a circular model of simple kriging reached the smallest RMS value. Prediction map using the multiquadric method of a radial basis function was coincident with the spatial distribution obtained by constructing a triangulated irregular network of the study area through the raster mathematics. In addition, better interpolation results can be obtained by setting the optimal power value provided under the selected condition.
Keywords
Spatial Interpolation; Inverse Distance Weighting; Kriging; Local Polynomial Interpolation; Radial Basis Functions; Root Mean Square; Raster Mathematics;
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