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:
  1. Zahl
    Bei einer Zahl handelt es sich hierbei um eine Höhenangabe. Die Gültigkeit der Höhenangabe ist zu diesem Zeitpunkt noch nicht relevant.
  2. NaN
    Dies wäre ein Pixel, welches mit geeigneten Methoden interpoliert werden muss.
  3. 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.