Khai thác ranh giới sông (ngân hàng) từ LiDAR

Có cách nào để tự động trích xuất một ranh giới sông (ngân hàng) từ dữ liệu LiDAR và các sản phẩm của nó (DEM, hình ảnh cường độ và độ dốc) không? Số hóa rất tốn thời gian.

— Leila
nguồn

Khai thác breakline tự động là chén thánh của sản xuất LiDAR. Academia đã tạo ra một số cách tiếp cận (xem ở đây và ở đây để bắt đầu). Các câu hỏi tương tự cũng đã được hỏi về GIS SE ( tại đây và tại đây ).

— Barbarossa

vâng, một số được hấp thụ bởi nước. Tôi đang tìm kiếm một cách tiếp cận để tự động trích xuất các ranh giới sông. có nhiều công trình nghiên cứu, tuy nhiên không ai trong số họ cung cấp giải pháp thực sự cho các dự án công nghiệp (với độ chính xác được xác định trước, ..)

— Leila

@Barbarossa Tôi thích guồng quay hiện sinh mà bạn đưa vào này. : p

— elrobis

Tôi đã tham gia @Barbarossa trong lần này, tôi đã số hóa các mạch nước từ airphoto / cường độ / LiDAR DEM trong khoảng 6 tuần nay. Vấn đề là rìa của ngân hàng được ngụ ý và không thực sự tồn tại, trong nhiều trường hợp, nó nằm dưới những cái cây vì cây (không có gì đáng ngạc nhiên) mọc cao trên bờ và che khuất airphoto. Chúng tôi đang sử dụng tia laser đỏ không xuyên qua nước, điều này thể hiện khá rõ trong hình ảnh cường độ, trong một số trường hợp, nước không quay trở lại mà trực tiếp dưới đường bay cường độ cao được tạo ra; cường độ với DEM cho thấy nước ở đâu và airphoto xác nhận rằng đó không phải là bóng cây.

— Michael Promotionson

Tôi đã ở chế độ LiDAR được vài năm rồi. Cách tiếp cận tốt nhất mà chúng tôi tìm thấy là phân loại các điểm nước nghi ngờ đến một thứ khác ngoài mặt đất. Nên dễ dàng phân loại dựa trên cường độ (gần các điểm nadir sẽ có cường độ cao, trong khi nước đục sẽ gần bằng 0) và dù sao thì các tia laser thường được hấp thụ gần bờ. Tuy nhiên, vẫn còn một số giải thích và sửa đổi thủ công cần thiết

Sau khi các điểm nước được phân loại thành không mặt đất, xuất DEM chỉ mặt đất đại diện cho cường độ. Các khoảng trống dữ liệu trong DEM sẽ có 0 giá trị, đại diện cho các vùng nước có thể xảy ra. Với một số sửa đổi (tôi sẽ không tiết lộ tất cả bí mật của mình) trong trình xây dựng mô hình, bạn có thể chuyển đổi raster thành đa giác, áp dụng một số làm mịn và voila ... các điểm ngắt trích xuất bán tự động.

Được cảnh báo rằng điều này vẫn cần thời gian và một con mắt cẩn thận để làm điều đó đúng. Không có gì chính xác như mắt người. Chúc may mắn. Kết quả có thể thay đổi.

— Barbarossa
nguồn

@Barbarossa: cảm ơn, tôi đã làm việc với độ cong dữ liệu và nhận được một số kết quả thú vị. về phương pháp của bạn, kết quả chính xác như thế nào?

— Leila

Như tôi đã nói, chúng chỉ chính xác như nơi bạn tạo ra chúng. Theo độ chính xác từ đám mây điểm đến đa giác / đa giác phá vỡ được tạo cuối cùng, nó sẽ phụ thuộc vào độ phân giải (kích thước ô) mà đám mây điểm của bạn sẽ hỗ trợ. Tôi thường tạo DEM 1 mét, nhưng chỉ vì đám mây điểm hỗ trợ nó (tức là khoảng cách điểm danh nghĩa). Vì vậy, với DEM 1m, các điểm dừng của tôi thường là trong 1 mét nơi có đường bờ thực tế (nếu tôi nói đó là nơi nó ở). Khách hàng của tôi chưa bao giờ phàn nàn về độ chính xác.

— Barbarossa

Tôi đã thử 'lấp đầy bồn rửa' rồi chênh lệch kết hợp với không có ô trả về hoặc cao hơn tiêu cự (chỉ hoạt động cho các cạnh) và nhận được 80% là ... hầu hết các bồn rửa / chênh lệch đều loại bỏ bóng cây, sau đó áp dụng tiêu chí chênh lệch / diện tích tối thiểu ; quá trình này sẽ hoạt động tốt hơn ở một khu vực không bằng phẳng như khu vực tôi đã sử dụng làm thử nghiệm, vấn đề là không có nhiều sự khác biệt giữa mặt đất và nước để lấp đầy và vào thời điểm tôi đưa chúng vào các giá trị giả được đưa vào. Nghe có vẻ như bắt đầu một quá trình tốt @Barbarossa? Cuối cùng, không có gì tốt bằng mắt người 100%!

— Michael Promotionson