Раньше мне приходилось наносить на карту канавы из 1 м высот, полученных из LiDAR сельскохозяйственных ландшафтов. Это, безусловно, сложная задача, чтобы создать рабочий процесс, который подходит. Ваша способность успешно извлекать сеть канавы будет зависеть от ряда факторов. Например, вас интересуют только придорожные рвы? Если да, являются ли дороги на насыпях (как это обычно бывает в сельскохозяйственных установках) и имеется ли у вас точный файл вектора дорог (это может быть критически важным для этой задачи)? Или вы также заинтересованы в дренажных канавах? У вас есть необработанное облако точек LiDAR или просто интерполированная ЦМР? Если у вас есть более поздняя версия, то крайне важно, чтобы вы не применяли какой-либо сглаживающий фильтр, что, к сожалению, обычно делается с матрицами высот LiDAR из-за их чрезмерной шероховатости поверхности перед анализом. К несчастью, низкопрофильный придорожный ров легко снимается с помощью фильтра 3 x 3 в 1 м DEM. Если у вас есть облако точек LiDAR, то я бы порекомендовал интерполировать вашу матрицу матрицы высот, используя схему интерполяции ближайшего соседа (при условии высокой плотности точек), поскольку, хотя это увеличит шероховатость поверхности по сравнению с чем-то вроде IDW, она лучше сохранит канавы ,
Теперь, при условии, что у вас есть дорожный вектор и что вы заинтересованы только в придорожных канавах, вот рабочий процесс, который вы можете использовать:
Выполните фильтр разности от среднего уровня. В инструментах геопространственного анализа GIS Whitebox с открытым исходным кодом , которые я использовал для этой задачи, буквально есть инструмент под названием «Отличие от среднего уровня» (DFME), который идеально подходит для этого рабочего процесса. Однако, если по какой-то причине вы не можете использовать Whitebox, выполните традиционный средний фильтр (box-car filter) и вычтите результат из оригинальной матрицы высот (также можно использовать фильтр «верхних частот»). Возможно, вам придется поэкспериментировать с размером фильтра, который будет зависеть от ширины элементов канавы, но должен быть немного шире канав. Для моих данных я установил для параметра «Размер соседнего поиска» инструмента DFME значение 5 ячеек, что позволило бы создать фильтр 11 x 11.
Вам нужно будет портировать растр DFME, чтобы извлечь все ячейки сетки с «низким» значением DFME. Опять же, это будет зависеть от ваших данных, и особенно от глубины канав в вашей DEM. Для этого я просто использовал растровый калькулятор Whitebox с выражением [low cell] = [DFME] <(- 0.15). Единицы этого параметра «0,15» в пороговом значении совпадают с единицами z вашей матрицы высот. Это эффективно говорит, дайте мне все ячейки сетки, которые лежат как минимум на 15 см (моя ЦМР в метрах) ниже их окружения.
Буферизируйте вектор вашей дороги так, чтобы он создавал дорожную маску, достаточно широкую, чтобы включить дорогу и ее придорожные канавы. Это будет зависеть от ширины вашей дороги. Если у вас обширный участок, на самом деле может быть дорога различной ширины, например, основные дороги обычно шире, чем второстепенные. В моем случае дорожный буфер 10 м работал хорошо.
Преобразуйте этот полигон дорожного буфера в растр, используя DFME или DEM в качестве базового изображения, из которого выходной растр получит свое разрешение и экстент. Возможно, вы захотите предварительно обрезать свой дорожный буфер по контуру слоя растровой сетки, чтобы ускорить этот процесс, если у вас более обширная векторная дорожная сеть, чем у вашего сайта DEM, что было для меня. В зависимости от того, как работает преобразование вектора в растр, может потребоваться переназначить значения в растровом буфере дороги равными 1 для дорог и 0 для всего остального. Опять же, Растровый калькулятор может быть полезен для этого.
Умножьте ваш окончательный растровый буфер Boolean на ваш образ DFME с пороговым значением.
Вы можете, если вы действительно классный человек, затем захотите применить алгоритм растончения линий к растру, полученному на шаге 5, чтобы создать прекрасную сеть тонких линий придорожных канав.
На изображении ниже сеть придорожной канавы показана черным цветом с наложением на верхнюю часть изображения DFME с прозрачным сквозным навесом DEM. Я думаю, что в этом случае это работало достаточно хорошо, но опять же, это требует некоторой тонкости и игры с различными параметрами.
Если окажется, что вы не просто заинтересованы в придорожных канавах, в Whitebox есть инструмент Map Gully Depth, который может быть использован для этой задачи в зависимости от ваших данных и ландшафта. Его сложно использовать, поэтому дайте мне электронное письмо, если вы решите пойти по этому пути, и я буду рад дать некоторые рекомендации. Основная проблема заключается в том, что трудно использовать схемы поверхностного потока (например, изображения накопления потока) для отображения канав, поскольку, в отличие от ручьев, канавы в сельскохозяйственных установках используются столько же для временного хранения воды, сколько и для транспортировки воды. Они обычно не имеют градиенты, которые вы найдете в естественных потоках. Тем не менее, я разработал алгоритм нарушения депрессии в Whitebox, который можно использовать для улучшения дренажа через канавы, что также может быть полезно для картирования канав в полевых условиях.