Рабочий процесс для определения градиента потока?

Что касается данных, я работаю с файлами NHD .shp, 10-метровыми ЦМР и некоторыми данными LIDAR.

Моя цель - определить градиент для 100-метровых сегментов сети потоков.

Я уже могу это сделать, но я ожидаю, что мой рабочий процесс неидеален, особенно в том, что я вообще не могу иметь дело с разветвленными сетями.

Если бы вы все собирались об этом, какие шаги вы бы использовали?

Кроме того, я написал о проблеме здесь , где, как мне кажется, я проделал гораздо лучшую работу, описав мои цели.

— Жак Тарди
источник

Самая большая проблема - это регистрация наборов данных. Признаки векторного потока не совпадают с потоками, определенными из матрицы высот, если только признаки вектора не были получены непосредственно из матрицы высот. Отсутствие совпадений может отбросить градиенты: например, вы часто обнаруживаете, что вода течет вверх по течению. Считаете ли вы решение этой проблемы частью вашего «рабочего процесса» или вы предполагаете, что регистрация уже была проведена?

— whuber

Конечно, это одна из проблем, с которыми я столкнулся, пытаясь связать центральные линии потока NHD с ЦМР. Есть ли хорошие решения в отношении регистрации двух наборов данных?

— Жак Тарди

Ранее мы использовали потоковую сеть, основанную на самих данных LIDAR, но я хотел бы знать, как это сделать иначе.

— Жак Тарди

В каком масштабе были собраны центральные линии потока? Кажется, длина сегмента 100 м слишком мала. Когда кто-то вроде вас работает, было бы полезно, если бы результаты (например, потоки, полученные из LIDAR) могли быть перенесены обратно к одному из стюардов данных

— Кирк Куйкендалл

Лидарные данные, которые я использую, получены от Ноа Снайдера из Британской Колумбии, они были обработаны до 1 метра. Данные первоначально собраны в водоразделе Наррагуагас в штате Мэн. Вы можете быть правы до 100 метров. Я надеялся получить как можно более точную информацию, чтобы попытаться автоматизировать расположение остатка плотины в потоке, поэтому я искал такой мелкий масштаб. Кирк, после того, как я закончу этот проект, я с радостью проведу все твои работы, чтобы удостовериться, что это стоит представить в USGS. Всем спасибо за комментарии.

— Жак Тарди

Ответы:

Учитывая, что у вас есть LIDAR DEM, вы должны использовать потоки, полученные из него. Это гарантирует безупречную регистрацию.

Суть идеи состоит в том, чтобы оценить средние уклоны с точки зрения возвышений на концах отрезков.

Одной из самых простых процедур является «взорвать» потоковую сеть на неразветвленные дуги ее компонентов. Преобразуйте коллекцию в слой «маршрут» на основе расстояния, сделав его «измеримым». Теперь просто сгенерировать набор «событий» маршрута на основе таблицы этапов (например, с интервалами 100 м) для каждой дуги и извлечь значения высот ЦМР из этих точек событий. Последовательные перепады высот вдоль каждой дуги, разделенные на 100 м, оценивают средние уклоны сегмента.

На следующем рисунке показаны дуги потоков, полученные в результате анализа накопления потока на 7-минутной ЦМР США (часть округа Хайленд, Вирджиния). Это около 10 км в поперечнике (6 миль).

DEM

Поскольку вы ищете остаточную плотину, на что может указывать изменение градиента всего за несколько десятков метров (для очень маленькой плотины), рассмотрите возможность использования еще меньших сегментов. Если набор данных слишком грубый, чтобы обеспечить четкие сигналы, вы можете легко отфильтровать его позже (с помощью скользящих средних или иным образом, например, сплайновая графики высот и дифференциация сплайна). По сути, этот подход помещает вас в область анализа временных рядов, где интересующей переменной является высота, а не градиент, и вы ищете шаблоны, состоящие из коротких участков уровня, за которыми следуют внезапные изменения.

Возвышение против участков вехи

Это график высот матрицы высот, наблюдаемых с интервалами 100 м вдоль большинства (не всех) изображенных сегментов потока. (Размер ячейки составляет 30 м.) При необходимости, дуги были переориентированы для уменьшения высоты, как правило, слева направо. (Если вы посмотрите внимательно, вы увидите, где я пропустил одну: она поднимается слева направо.)

Высота против вехи на дуге 16

Эта деталь дуги 16 (длинный сегмент в верхней части карты) показывает, что вы можете получить, когда потоки не полностью зарегистрированы в ЦМР: в местах, где поток кажется восходящим. Тем не менее, сегменты, предлагающие характеристики пула и падения, легко идентифицируются, особенно после вех 1800 (метры вдоль сегмента), 4000, 4600 и 6500. Эта идентификация может быть автоматизирована различными способами, особенно после очистки ряда возвышений (сглаживанием Это).

Вы можете видеть, что используемый здесь 100-метровый интервал отбора проб недостаточно хорош для определения характеристик, длина которых меньше 400-500 метров. Таким образом, чтобы найти небольшую остаточную плотину, вы, вероятно, захотите взять пробы с интервалом 10-25 м на своей лидере.

Кстати, то, что делает сегмент потока «слишком маленьким» для такого рода работы, - это не короткая длина и не большой размер ячейки, хотя оба играют роль в принятии решения. «Слишком маленький» зависит от того, как вы будете использовать предполагаемые уклоны и насколько неопределенными могут быть эти оценки. Для некоторой работы может иметь смысл оценивать градиенты с интервалами 10 метров по сетке 10 метров!

— Whuber
источник

+1 отличный анализ. Любые предложения о том, как применить (сопоставить?) Коды доступа из соответствующих линий электропередачи NHD к линиям потоков, полученным из Lidar DEM?

— Кирк Куйкендалл

@Kirk Это сложный и проницательный вопрос; Я сознательно избегал рассмотрения этого в своем анализе! Некоторые недавние вопросы на этом сайте о сравнении треков GPS относятся к аналогичной проблеме и предлагают некоторые полезные решения. Ответ частично зависит от того, насколько противоречивы два набора (полилинии) данных: небольшие различия легко обнаружить и исправить автоматически; большие различия могут привести к оптовым ошибкам в поиске подходящих сегментов.

— whuber

@whuber В отличие от проблемы с GPS-треком, похоже, что этот может использовать DEM. Если вы наливаете воду в точке на линии потока НСЗ, кажется, что довольно часто она должна течь по лидаровой матрице высот к полилинии, сгенерированной из лидара (и которая должна соответствовать линии течения НХД). Конечно, полная автоматизация вряд ли возможна, но все же кажется, что DEM может облегчить работу. Я предполагаю, что плетеные потоки были бы самой большой болью.

— Кирк Куйкендалл

@Kirk Я специально написал комментарий об использовании ЦМР, но удалил его, потому что он спекулятивный и может быть ошибочным. То есть, я думаю, что ваша идея точна, но для ее реализации требуются некоторые исследования. Проблема заключается в том, что линии NHD обычно отскакивают назад и вперед между стенками впадины LIDAR DEM, постоянно изменяя отношения потока между каждым сегментом NHD и соответствующим сегментом, полученным из LIDAR. Это должно быть пригодно для использования, но вопрос в том, как сделать это эффективно и точно.

— whuber

@whuber Я вижу, что Кэтрин Колб представляет статью об этом на семинаре NHD, который скоро появится. Конечно, было бы здорово, если бы мы могли перенести обсуждение в онлайн. Учитывая сокращение бюджета, держу пари, что многие документы будут отменены. Таким образом, они могут захотеть развлечь позднюю статью (подтолкнуть-подтолкнуть).

— Кирк Куйкендалл

Я делаю некоторый гидрологический анализ с моей стороны, и когда я должен был создать свой растр Flow Direction, я вспомнил ваш пост. Это просто удар в темноте, но в ArcGIS 10 есть возможность создать выходной растр. Интересно, можно ли это как-то использовать для решения вашей проблемы.

В падении растровое показывает соотношение максимального изменения высоты от каждой ячейки вдоль направления потока к длине пути между центрами клеток, выраженными в процентах.

— Якуб Сисак География
источник

Ответ Якуба хороший, потому что он рассматривает каждую ячейку без необходимости дальнейшего разбиения строки. Если вы объединили растровый растр с накоплением потока вдоль этого растрового растра, вы можете получить расстояние вдоль потока, а затем построить график наклона по оси Y и расстояния до потока по оси X. Вам также необходимо учесть диагональное расстояние, но это можно решить с помощью евклидова направления.

— Том Дилтс
источник