《表4 Geodesics和HRAP算法转换效果检验对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《Geodesics算法在雷达投影转换中的应用检验》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

m

如图5所示，晴空-低湿环境下，Geodesics算法和HRAP算法结果在150～250m区间内分布较为集中；对应降水-高湿环境下，两种算法在150～250m的区间内分布较为集中。但KDE概率分布曲线显示，200m处Geodesics算法的概率密度明显高出HRAP算法，表明Geodesics算法在该区间内更为收敛和集中，在该方面的表现优于HRAP。对于0～100m的区间范围，Geodesics算法的KDE概率密度均高于HRAP，说明在此区间内Geodesic算法结果分布较多，符合本文采用不同投影算法减小投影误差的初衷。与之相反，在250 m以上区间，HRAP算法整体概率分布要高于Geodesics算法。综上，鉴于我们期待雷达极坐标投影转换后能够最大程度上趋近东海大桥中心线，在此方面，Geodesics算法表现更好。表3中的内容也可佐证相比较目前最为成熟和稳定的雷达投影转换算法，Geodesics算法仍然具有其值得借鉴和使用的方面。