Kết hợp độ phân giải cao và raster ngọn đồi tổng quát để sản xuất cứu trợ bóng mờ tăng cường?


10

Tôi thường thêm dữ liệu LiDAR vào bản đồ cùng với hình nổi mờ. Hầu hết thời gian tôi phải khái quát hóa LiDAR DEM tùy thuộc vào tỷ lệ của bản đồ. Tuy nhiên, thường có quá nhiều chi tiết và các rặng núi và thung lũng không được phát âm rõ.

Gần đây tôi đã bắt gặp một bài báo mô tả quá trình kết hợp 2 mô hình đồi, một chi tiết và một mô hình khác. Kết quả cứu trợ là rất tốt đẹp. Tôi muốn tạo ra hiệu ứng như vậy trong các bản đồ của mình: giả sử tôi có 2 raster (chi tiết và tổng quát), cách tốt nhất để kết hợp chúng để đạt được hiệu quả như vậy là gì?

Câu trả lời:


11

Điều này nghe có vẻ như tác phẩm của Tom Patterson về Độ phân giải GTOPO 30 trong Photoshop . Lý thuyết được mô tả đủ tốt để có thể thích ứng với các phần mềm khác, mặc dù công việc cần phải được thực hiện với các chi tiết cụ thể. Ý tưởng cơ bản là tổng quát hóa (làm mờ) một tập dữ liệu, rất nhiều, để nhấn mạnh hình dạng chung và ẩn chi tiết cụ thể và sau đó trộn các hình ảnh hi-res và lo-res lại với nhau bằng cách sử dụng các kênh alpha hoặc tỷ lệ mờ.

Trong khi quy trình mô tả của Patterson được áp dụng cho các mô hình độ cao, tôi đã điều chỉnh nó cho phù điêu như sau.

Tải hình ảnh cứu trợ trong GIMP:

  • lớp trùng lặp
  • lớp trên == lớp chi tiết, để yên, đặt Chế độ thành Lớp phủ
  • dưới cùng == lớp hình dạng, áp dụng hiệu ứng làm mờ Gaussian với cài đặt 20
  • lưu một bản sao (cứu trợ_blurr.tif)

Tái chỉ định chiếu:

Có rất nhiều chỗ để thích ứng trong việc lựa chọn tỷ lệ phần trăm sẽ sử dụng, nên sử dụng bộ lọc Lớp phủ hoặc Màn hình hoặc Làm tối, v.v.


phương pháp rất tốt.
Mapperz

ohhh tôi sẽ thử cái này, trông thật tuyệt
Nathan W

tôi đã hy vọng cho một giải pháp ArcGIS nhưng cũng sẽ thử nó ...
Jakub Sisak GeoGraphics

Tôi bắt đầu nghĩ rằng cách duy nhất để làm được điều này phải được như bạn đã gợi ý trong một biên tập hình ảnh như GIMP, Photoshop, vv (Kể từ ArcGIS màu dốc không thể được thiết lập từ trong suốt đối với giá trị mặc định đen nhưng luôn sang màu trắng sang màu đen)
Jakub Sisak GeoGraphics

6

Tôi thấy "ArcGIS" là một thẻ, Jakub. Sử dụng Spatial Analyst, bạn chỉ cần tính trung bình có trọng số của hai hình đồi. Ví dụ, hỗn hợp 60-40 có thể được tạo bằng phép tính như sau:

(60*[Detailed hillshade] + 40*[Generalized hillshade]) / 100

Nếu bạn cần nó, mờ Gaussian có thể được thực hiện bằng cách chạy một vài phương tiện tiêu cự tròn trên một raster. Bán kính hiệu quả làm m phương tiện đầu mối, mỗi bán kính r , là r * sqrt ( m ).


Cảm ơn Bill. Hillshade chi tiết đầu vào của tôi là một ô có kích thước 5, 5 nhưng độ dốc tổng quát là 20, 20. Kết quả tính toán raster cũng là 20, 20. Có vẻ như nó tăng cường các bóng chính nhưng chi tiết tốt bị mất. Những gì bạn sẽ đề nghị để giữ lại các tế bào ban đầu? Lấy mẫu lại các ngọn đồi tổng quát? Những kỹ thuật thay thế để sử dụng?
Jakub Sisak GeoGraphics

Tôi đã thử nó, mọi thứ đều hoạt động nhưng sản phẩm Hillshade cuối cùng không khác nhiều so với bản gốc chi tiết khác một chút mượt mà ... (Thay vì tăng cường độ
dốc

ý tưởng trung tâm mặc dù chưa được nói trong câu trả lời của Bill là mọi thứ bạn có thể làm trong Gimp / Photoshop / v.v. liên quan đến việc trộn các lớp và lớp phủ có thể được thực hiện bằng phép tính raster - miễn là bạn biết toán học. Mặc dù điều đó không dễ dàng, đó là lý do tại sao không có nhiều giải pháp được thực hiện. Về lý thuyết một mình, tôi không phải là người đứng đầu toán học, tôi nghĩ những gì còn thiếu trong ví dụ trên là một raster thứ ba hoạt động như một thanh trượt trong suốt / mờ đục của một người nghèo.
matt wilkie

@Jakub: Bạn nói đúng, bạn cần giữ lại các ô nhỏ hơn nếu không tất cả sẽ bị mất. Trong các sản phẩm ESRI, điều này thường được thực hiện bằng cách sơ bộ đặt một số biến "môi trường" ở đâu đó để chỉ định kích thước, phạm vi và phép chiếu của ô đầu ra. Tìm kiếm menu "tùy chọn" Phân tích không gian hoặc menu "môi trường" ArcToolBox trong ArcGIS.
whuber

@Matt: Tôi có thể đã bỏ lỡ điều gì đó trong mô tả của Tom Patterson. .
whuber
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.