Trước đây tôi đã phải lập bản đồ các mương từ 1 m LiDAR có nguồn gốc từ các cảnh quan nông nghiệp. Đó chắc chắn là một nhiệm vụ đầy thách thức để đưa ra một quy trình làm việc phù hợp. Khả năng trích xuất thành công mạng mương của bạn sẽ phụ thuộc vào một số yếu tố. Ví dụ, bạn chỉ quan tâm đến các mương nước bên đường? Nếu vậy, đường trên bờ kè (như thường thấy trong các thiết lập nông nghiệp) và bạn có tệp vectơ đường chính xác không (điều này có thể rất quan trọng cho nhiệm vụ này)? Hoặc bạn cũng quan tâm đến các rãnh thoát nước trong lĩnh vực? Bạn có đám mây điểm LiDAR thô hay chỉ là một DEM nội suy? Nếu bạn có sau này, điều quan trọng là bạn không áp dụng bất kỳ loại bộ lọc làm mịn nào, điều không may thường được thực hiện với LiDAR DEMs vì độ nhám bề mặt quá mức của chúng, trước khi phân tích. Không may, một mương nước ven đường thấp có thể dễ dàng loại bỏ bằng bộ lọc trung bình 3 x 3 trong DEM 1 m. Nếu bạn có đám mây điểm LiDAR, thì tôi khuyên bạn nên nội suy lưới DEM của bạn bằng cách sử dụng sơ đồ nội suy Hàng xóm gần nhất (giả sử mật độ điểm cao) bởi vì, mặc dù điều này sẽ làm tăng độ nhám bề mặt so với thứ gì đó như IDW, nó sẽ bảo vệ tốt hơn các mương .
Bây giờ, giả sử bạn có một vectơ đường và bạn chỉ quan tâm đến các mương nước bên đường, đây là một quy trình công việc mà bạn có thể sử dụng:
Thực hiện bộ lọc độ cao khác nhau từ trung bình. Trong Công cụ phân tích không gian địa lý GIS mã nguồn mở , mà tôi đã sử dụng cho nhiệm vụ này, có một công cụ gọi là "Sự khác biệt từ độ cao trung bình" (DFME) lý tưởng cho quy trình công việc này. Tuy nhiên, nếu vì lý do nào đó bạn không thể sử dụng Whitebox, thì hãy thực hiện bộ lọc trung bình truyền thống (bộ lọc ô tô) và trừ kết quả khỏi DEM ban đầu (cũng có thể sử dụng bộ lọc 'high-pass'). Bạn có thể phải thử nghiệm với kích thước bộ lọc, điều này sẽ phụ thuộc vào độ rộng của các tính năng mương của bạn nhưng nên rộng hơn một chút so với các mương. Đối với dữ liệu của tôi, tôi đặt tham số 'Tìm kiếm kích thước vùng lân cận' của công cụ DFME thành 5 ô, sẽ tạo ra bộ lọc 11 x 11.
Bạn sẽ cần ngưỡng raster DFME để trích xuất tất cả các ô lưới có giá trị DFME 'thấp'. Một lần nữa, điều này sẽ phụ thuộc vào dữ liệu của bạn và đặc biệt là độ sâu của các mương trong DEM của bạn. Tôi chỉ đơn giản sử dụng Máy tính Raster Whitebox cho việc này, với biểu thức [ô thấp] = [DFME] <(- 0.15). Đơn vị của tham số '0,15' đó trong ngưỡng giống như đơn vị z của DEM của bạn. Điều này nói một cách hiệu quả, hãy cho tôi tất cả các ô lưới nằm ít nhất 15 cm (DEM của tôi tính bằng mét) bên dưới môi trường xung quanh.
Bộ đệm véc tơ đường của bạn sao cho nó tạo ra mặt nạ đường đủ rộng để bao gồm đường và mương bên đường. Điều này sẽ phụ thuộc vào chiều rộng của con đường của bạn. Nếu bạn có một trang web rộng, thực sự có thể có nhiều chiều rộng đường, ví dụ: đường chính thường rộng hơn đường phụ. Trong trường hợp của tôi, một bộ đệm đường 10 m hoạt động tốt.
Chuyển đổi đa giác bộ đệm đường này thành raster, sử dụng DFME hoặc DEM làm hình ảnh cơ sở mà từ đó raster đầu ra sẽ lấy được độ phân giải và phạm vi của nó. Trước đây, bạn có thể muốn đưa bộ đệm đường của mình vào dấu chân lớp của lưới raster để tăng tốc quá trình này nếu bạn có mạng lưới đường vectơ rộng hơn so với trang web DEM của bạn, đó là trường hợp đối với tôi. Tùy thuộc vào cách chuyển đổi vectơ sang raster hoạt động, bạn có thể đã chỉ định lại các giá trị trong raster bộ đệm đường là 1 cho đường và 0 cho mọi thứ khác. Một lần nữa, Máy tính Raster có thể hữu ích cho việc này.
Nhân raster bộ đệm đường Boolean cuối cùng của bạn với hình ảnh DFME ngưỡng của bạn.
Bạn có thể, nếu bạn thực sự sang trọng, muốn áp dụng thuật toán làm loãng đường cho raster kết quả từ bước 5 để tạo ra một mạng lưới đường rãnh mỏng đẹp mắt.
Trong hình ảnh bên dưới, mạng lưới mương bên đường được hiển thị màu đen, được phủ lên trên hình ảnh DFME với hình ngọn đồi của DEM hiển thị trong suốt. Tôi nghĩ rằng nó hoạt động khá tốt trong trường hợp này, nhưng một lần nữa, nó đòi hỏi một chút độ mịn và chơi xung quanh với các thông số khác nhau.
Nếu hóa ra bạn không chỉ quan tâm đến các mương nước bên đường thì có một công cụ trong Whitebox có tên là Map Gully Depth, có thể được sử dụng cho nhiệm vụ này tùy thuộc vào dữ liệu và cảnh quan của bạn. Đó là một khó khăn để sử dụng, vì vậy hãy cho tôi một email nếu bạn quyết định đi theo con đường này và tôi sẽ vui lòng đưa ra một số hướng dẫn. Vấn đề chính là khó sử dụng các mô hình dòng chảy bề mặt (ví dụ hình ảnh tích lũy dòng chảy) để lập bản đồ các mương bởi vì, không giống như các dòng suối, các mương trong các thiết lập nông nghiệp được sử dụng nhiều để lưu trữ nước tạm thời như là để truyền nước. Chúng thường không có độ dốc mà bạn tìm thấy trong các luồng tự nhiên. Tuy nhiên, tôi đã phát triển một thuật toán vi phạm trầm cảm trong Whitebox, có thể được sử dụng để cải thiện hệ thống thoát nước qua các mương, cũng có thể hữu ích cho việc lập bản đồ các mương trong trường.