Original paper

The Assessment of using an Intelligent Algorithm for the Interpolation of Elevation in the DTM Generation

[Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Ableitung von Höhenmodellen]

Bagheri, Hossein; Sadeghian, Saeed; Sadjadi, Seyyed Yousef

Abstract

Several methods exist for the interpolation of digital terrain models (DTM), which have different characteristics depending on environmental conditions and input data. In this paper, the artificial intelligent (AI) techniques such as genetic algorithms (GA) and artificial neural networks (ANN) are used on the samples to optimise the interpolation methods and production of digital elevation models (DEM). The results obtained from applying GA and ANN are compared with typical methods of interpolation for the creation of elevations such as Kriging. The results show that AI methods have a high potential in the interpolation of elevations. T he use of artificial networks algorithms for the interpolation and optimisation based on the quartic polynomial and inverse distance weighting (IDW) led to high precision elevations.

Kurzfassung

Für die Interpolation von Höhenmodellen gibt es viele Methoden. In diesem Artikel werden Methoden der künstlichen Intelligenz (artificial intelligence, AI) zur Optimierung von digitalen Höhenmodellen vorgestellt. Dazu gehören Genetische Algorithmen (GA) und künstliche neuronale Netze (ANN). Die mit diesen Methoden erzielten Ergebnisse werden bisherigen Verfahren gegenübergestellt, unter anderem dem Kriging. Im Ergebnis zeigt sich, dass die künstliche Intelligenz große Möglichkeiten bietet. Besonders die Quartic Polygone und die “inverse distance weighting”-Methode könnten für die Ableitung von genauen Höhenmodellen verwendet werden.

Keywords

aianndigital elevation modeldigital terrain modelelevationsgaheightidwinterpolationoptimisation