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Dies gilt unabhängig davon, ob die Bilder nach der Verschiebung geglättet werden oder nicht. Mit
den geglätteten Bildern wird jedoch eine deutlich höhere Vorhersagequalität erzielt.
24
22
ohne Glättung
glatt_optimal, binomial, a=2
mean rmse
20
18
16
14
0 1 2 3 4 5 6 7
Abbildung 4.2: Mittlere Vorhersagefehler in Abhängigkeit von Parameter p, der die Größe der
Mittelungsgebiete charakterisiert, am Beispiel von Vorhersagezeitraum 30 Minuten, Klasse 3 und
halber Auflösung der Satellitenbilder.
p
Auflösungvermögen des Vektorfelds
Eine weitere Größe, die den Vorhersagefehler beeinflußt, ist das Auflösungsvermögen des Vektorfeldes.
Zur Charakterisierung des Auflösungsvermögens des Vektorfeldes wurde der Parameter
m eingeführt, der die Abstände zwischen den einzelnen Vektoren beschreibt. So beträgt der Abstand
zwischen Vektoren in x-Richtung jeweils 4m + 1 Pixel und in y-Richtung 2m + 1 Pixel. Die
Untersuchung wurde für Mittelungsgebiete der Größe 13x25 Pixel durchgeführt und die Vorhersagefehler
für geglättete Bilder ausgewertet.
In Tabelle 4.1 sind die Vorhersagefehler für verschiedene Auflösungen des Vektorfelds gegeben.
Es wird deutlich, daß für den betrachteten Bereich die Auflösung des Vektorfeldes nur einen sehr
geringen Einfluß hat. Auch das Vektorfeld mit der im Vergleich gröbsten Auflösung führt zu einer
nahezu gleichwertigen Vorhersagequalität.
Zusammenfassung
Zusammenfassend läßt sich feststellen, daß die Vorhersageergebnisse bei Variation der beiden betrachteten
Parameter im Bereich des jeweiligen Optimums nur sehr geringfügige Änderungen zeigen.
Dies hat den Vorteil, daß eine gute Parameterkonfiguration relativ einfach zu bestimmen ist
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