Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03329.jsonl.gz/697

NaNs
NaNs ergeben sich wie bereits in den Schwachpunkten
beschrieben wurde, in Gebieten mit Wasser und Eisbedeckungen. Hinzu kommen NaNs aus der Elimination
von Peaks. Für die Interpolation von NaNs ist deren Herkunft jedoch unbedeutend.
Definition von NaNs
NaN steht für "Not a Number". In den Original-Daten finden sich Punkte mit dem Wert -32768,
diese sind nach einer Definition der NASA: "nicht messbare Punkte". Durch die Schwachpunkte konnte kein gültiger Wert ermittelt werden. Bei diesen Punkten wird beim
einlesen der Daten in Matlab der Wert -32768 auf NaN (Not a Number) gesetzt. Somit ist die
Position in den Daten vorhanden, besitzt aber keinen gültigen Wert.
NaNs in den SRTM-Daten finden
Nach dem einlesen der HGT-Files in Matlab befinden sich die Daten in einer Matrix, bei welcher
die Zahlen -32768 in NaN umgeschrieben wurden. Alle anderen Einträge wurden bis dahin noch
nicht weiter kontrolliert. Um die NaNs aufzufinden, muss die Matrix durchlaufen werden und mit
der Funktion isNaN() können die NaNs eindeutig erkannt werden. Es können beim durchlaufen einer
Matrix theoretisch folgende Einträge gefunden werden:
- Zahl
Bei einer Zahl handelt es sich hierbei um eine Höhenangabe. Die Gültigkeit der Höhenangabe ist
zu diesem Zeitpunkt noch nicht relevant.
- NaN
Dies wäre ein Pixel, welches mit geeigneten Methoden interpoliert werden muss.
- andere Einträge
Offiziell befinden sich in den SRTM-Daten nur Zahlen und nach dem Einlesen der Eintrag "NaN".
Sollten aber bei einer Kontrolle andere Einträge gefunden werden, so müssen diese Pixel dringend
ausgegeben werden, bspw. in ein eigenes File (mit Angabe über dessen genaue Position im File).
Elimination von NaNs (Allgemein)
NaNs werden in der Regel mit geeigneten Interpolationsverfahren eliminiert. Wobei aber bei den
Interpolationen zu beachten ist, dass man nicht über zu grosse Bereiche hinweg interpoliert
(Genauigkeit der Daten geht verloren).
Elimination kleinerer Bereiche von NaNs
Für kleinere Bereiche von zusammenhängenden NaNs zu eliminieren, kann ein geeignetes
Interpolationsverfahren angewendet werden. Wobei darauf zu achten ist, dass die SRTM-Daten
sich nicht im 2D-Bereich, sondern im 3D-Bereich befinden !
Da ein Interpolationsverfahren in einem 3D-Bereich angewendet werden soll, muss das
Interpolationsverfahren in mehr als einer Richtung angewendet werden. Der daraus resultierende
Mittelwert kann für das gesuchte Pixel angewendet werden.
Elimination grösserer Bereiche von NaNs
Bei grösseren Bereichen von zusammenhängenden NaNs kann man auf die Global-Daten (GTOPO30)
zurückgreifen. Die GTOPO30-Daten sind ältere Daten als die SRTM-Daten und sind in einem
Abstand von 30" (ca. 1 km) auf dem Internet unter der Adresse
ftp://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/gtopo30/global
frei verfügbar.
Die SRTM-Daten haben einen Abstand von 3", d.h. alle 10 Pixel aus den SRTM-Daten entspricht
einer Position aus den Daten von GTOPO30. Somit kann man bei grösseren Bereichen von
zusammenhängenden NaNs (Bereiche von mehr als 10 Pixel mit dem Eintrag "NaN") ein Stützpunkt
aus den Daten von GTOPO30 errechnen und an der entsprechenden Stelle als zusätzlicher Stützpunkt
einsetzen.