So sánh hai Mô hình Độ cao Số (DEM) từ các tệp LAS?


12

Tôi có hai tệp LiDAR (.las), một tệp gốc là giả sử với điểm X. Và cái còn lại là bản sao của tệp .las đầu tiên nhưng có điểm Y, trong đó Y nhỏ hơn X.

Bây giờ, tôi muốn so sánh các Mô hình Độ cao Số (DEM) của hai tệp .las này và hình dung chúng khác nhau như thế nào.

Tôi muốn nhận thông tin như RMSE, độ lệch chuẩn, trong số các loại so sánh khác.

Tôi sẽ đánh giá cao, nếu bất cứ ai có thể cho tôi biết phần mềm nào, và cách để có được thông tin so sánh.


1
Có lẽ bạn có thể chỉnh sửa câu hỏi để sử dụng M và N (thay vì X và Y). Lúc đầu đọc tôi nghĩ X và Y là giá trị tọa độ!
Đánh dấu Ireland

1
Bạn thực sự cần phải cung cấp thêm thông tin để nhận được sự giúp đỡ có liên quan. Câu hỏi hiện tại của bạn làm cho rất ít cảnh. Trường nào trong tệp las của bạn đang giữ các giá trị. Cách phân loại mặt đất được gán trong định dạng las là trường phân loại và không khác giá trị z (độ cao). Một nhà cung cấp sẽ phải sử dụng các trường chưa được gán để giữ chênh lệch giá trị z.
Jeffrey Evans

Câu trả lời:


8

Cách so sánh hai Mô hình độ cao số (DEM) trong R.

#-------------------------------------------------------------------------
#Creating a reproducible example

library(raster)

  #simulating raster_1

  f = system.file("external/test.grd", package="raster")
  DEM_1 = raster(f)

  #simulating raster_2

  DEM_2 = DEM_1
  # replacing values from raster_1 to create a new raster sample (raster_2)
    DEM_2[(DEM_2>500 & DEM_2<900)] = 550
    DEM_2[(DEM_2>200 & DEM_2<300)] = 500

#-------------------------------------------------------------------------
# Comparison 1 (DEM_3 resulted from subtracting DEM_2 from DEM_1)

  DEM_3 = DEM_1 - DEM_2

    par(mfrow=c(1,3))

    plot(DEM_1, main = "DEM_1")
    plot(DEM_2, main = "DEM_2")
    plot(DEM_3, main = "DEM_3 = DEM_1 - DEM_2")

      dev.off()

nhập mô tả hình ảnh ở đây

#-------------------------------------------------------------------------
#Comparison 2 (histogram)

  hist(DEM_1, prob=T, main="DEM_1", xlab="")
  hist(DEM_2, prob=T, main="DEM_2", xlab="")
  hist(DEM_3, prob=T, main="DEM_3 = DEM_1 - DEM_2", xlab="")

    par(mfrow=c(1,1))

  standard_deviation = sd(c(as.matrix(DEM_3)),na.rm=T)

    dev.off()

nhập mô tả hình ảnh ở đây

#-------------------------------------------------------------------------
#comparison 3 (RMSE)

  library(hydroGOF)

  DEM_1_matrix = c(as.matrix(DEM_1))
  DEM_2_matrix = c(as.matrix(DEM_2))

  rmse = rmse(DEM_1_matrix,DEM_2_matrix)
  rmse
  [1] 135.3675 # this is the root mean squared error (RMSE) result.

Xem câu trả lời của @ whuber về So sánh hai TIN được tạo bằng ArcGIS cho Máy tính để bàn? cho một cái nhìn sâu sắc lý thuyết về vấn đề này.


5

Bạn có thể thực hiện việc này thông qua Tiện ích mở rộng phân tích địa lý ESRI ArcGIS - có một phần trợ giúp về việc thực hiện xác nhận trên các tập hợp con .

Bạn có thể làm tương tự qua GRASS qua giao diện R . Tomislav Hengl mô tả chi tiết một số cách thực hiện trong cuốn sách Hướng dẫn thực hành về lập bản đồ địa lý . Đó là truy cập mở, vì vậy PDF là miễn phí để tải về.


2

Theo như tôi biết, RMSE chỉ được nêu trong quá trình tạo DEM, và không phải là một thuộc tính để điều chỉnh thêm, vì vậy bạn phải "bắt" nó một cách thủ công trong quá trình tạo DEM (có nghĩa là tôi chưa bao giờ thực hiện một DEM từ Lidar, chỉ từ dữ liệu khác).

Nếu bạn muốn thấy sự khác biệt giữa DATA bên trong hai DEMS, tôi sẽ sử dụng cắt / điền trong phần mở rộng Phân tích không gian của ArcGIS (trong "Phân tích bề mặt"). Phần cắt / điền hiển thị cho bạn trong bản đồ chuyên đề đơn giản về các thay đổi giữa các DEM.


3
Cắt / điền quá thô vì nó không định lượng được sự khác biệt. RMSE là một cách chung để so sánh hai bộ dữ liệu: không chỉ hữu ích khi so sánh DEM với dữ liệu thực tế, đây là một cách để định lượng sự khác biệt giữa hai DEM.
whuber

2

Tôi sẽ làm một DEM đơn giản của sự khác biệt. DEM2-DEM1. Điều này sẽ hiển thị tất cả các lĩnh vực khác nhau và bao nhiêu.

Có một hình ảnh với độ phân giải cao khác biệt trên trang chủ trang web của tôi. thadwester.com
Hãy nhìn vào hình ảnh bên trái đầy màu sắc.

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.