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Hybrid kriging methods for interpolating sparse river bathymetry point data Ciência e Agrotecnologia
Batista,Pedro Velloso Gomes; Silva,Marx Leandro Naves; Avalos,Fabio Arnaldo Pomar; Oliveira,Marcelo Silva de; Menezes,Michele Duarte de; Curi,Nilton.
ABSTRACT Terrain models that represent riverbed topography are used for analyzing geomorphologic changes, calculating water storage capacity, and making hydrologic simulations. These models are generated by interpolating bathymetry points. River bathymetry is usually surveyed through cross-sections, which may lead to a sparse sampling pattern. Hybrid kriging methods, such as regression kriging (RK) and co-kriging (CK) employ the correlation with auxiliary predictors, as well as inter-variable correlation, to improve the predictions of the target variable. In this study, we use the orthogonal distance of a (x, y) point to the river centerline as a covariate for RK and CK. Given that riverbed elevation variability is abrupt transversely to the flow...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Geostatistics; Spatial prediction; Regression kriging; Riverbed morphology.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542017000400402
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