Nội suy độ sâu multibeam bằng ArcGIS Desktop?

Tôi đang cố gắng tạo một bản đồ 3D với độ sâu đa tia (tính năng 65536, xyz), nhưng có vẻ như các phương pháp nội suy quá cứng nhắc. Tôi cần phải làm mịn dữ liệu để nó trông tự nhiên và thực tế hơn.

Những thông số nào tôi phải thay đổi để tôi có thể nhận được điều này?

Điều này có thể không hoàn toàn là một vấn đề với mô hình nội suy. Dữ liệu độ sâu có thể biểu hiện tiếng ồn đáng kể. Do trọng lượng bằng nhau liên quan đến từng khía cạnh TIN và hiệu ứng ngoại lệ, phép nội suy cơ sở TIN có thể mở rộng nhiễu này và không được khuyến nghị. Tôi sẽ áp dụng một phép nội suy Topogrid (Topo cho raster) và sau đó áp dụng bộ lọc làm mịn cho kết quả. Tôi thường sử dụng bộ lọc có trọng số Gaussian với sigma là 2, nhưng trong ArcGIS bạn chỉ có thể sử dụng một trung bình tiêu cự. Kích thước của cửa sổ sẽ phụ thuộc vào độ phân giải của bề mặt nội suy và tiêu chí lỗi. Bạn không muốn ghi đè dữ liệu vì vậy, việc đánh giá Lỗi bình phương gốc (RMSE) của quan sát so với dự đoán là điều cần thiết. Tìm kích thước cửa sổ thể hiện sự cân bằng chấp nhận được giữa độ mịn và sai số.

Hãy thử FFT (Fast Fourrier Transform) trong ENVI hoặc Công cụ xử lý ảnh khác sau khi tạo raster của bạn. Bạn cũng có thể áp dụng nó trực tiếp trên raster của mình bằng IDL.

Hãy thử làm một TIN từ độ sâu. Một TIN sẽ thực hiện nội suy các điểm (đường), tạo ra bề mặt mịn hơn lưới. Bạn cũng có thể chạy một ngọn đồi trên lưới nội suy, điều này có thể tạo ra một cái gì đó bạn thích trực quan.

Bạn có thể thử nội suy Topo to Raster chỉ trong một bước, thử các giá trị khác nhau cho các tham số làm mịn của nó: hệ số lỗi rời rạc (1,5, 2 hoặc cao hơn), dung sai # 1 (thử 2-3) và dung sai # 2 (khoảng 100) . Thực thi thoát nước nên được tắt để đo độ sâu (không thực thi) và loại dữ liệu "tại chỗ". Có thể bạn quản lý để có được độ mịn mong muốn mà không cần bộ lọc.

Tôi ghét các đường viền không tự nhiên mà bạn nhận được từ hầu hết các mô hình. Đây là quy trình làm việc của tôi:

1. Tạo đường bờ (cố gắng sử dụng hình ảnh / hình ảnh mới hơn)
2. Tạo TIN dựa trên dữ liệu âm thanh bờ và điểm
3. Chuyển đổi Tin sang raster (Tôi thường sử dụng độ phân giải 1m)
4. Sử dụng Multi Values ​​to Points để trích xuất các giá trị raster thành các điểm âm
5. Tính toán trường "Khác biệt" trong dữ liệu âm thanh của bạn và kiểm tra thủ công các khu vực có chênh lệch> 0,5 mét. Thực hiện xóa cần thiết.
6. Tạo TIN dựa trên các âm và đường bờ được sửa
7. Chuyển đổi TIN thành raster (Tôi thường sử dụng độ phân giải 5m)
8. Chuyển đổi raster thành điểm.
9. Thực hiện lựa chọn từ tập dữ liệu điểm điền với tập dữ liệu điểm âm (tôi sử dụng trong phạm vi 10 mét) và xóa các điểm này tạo thành tập dữ liệu điểm điền
10. Thực hiện các lựa chọn ngẫu nhiên để giảm mật độ của tập dữ liệu điền (Tôi chỉ truy vấn FID / some number = CEILING (FID / some number) sau khi thực hiện xóa và lưu ban đầu.
11. Sử dụng các điểm điền ngẫu nhiên, các điểm âm, đường bờ và đa giác phạm vi (từ đường bờ) trong công cụ Topo đến Raster.
12. Tạo đường viền.

Điều này cung cấp cho bạn các đường viền được làm mịn, nhưng vẫn giữ các giá trị đo cho dữ liệu âm thanh của bạn. Nó không tốt hơn, nhưng tôi nghĩ nó có vẻ tốt hơn nhiều.

Về mặt đơn giản, TIN có thể mang lại lợi nhuận rất hợp lý.

Tôi thấy không có lý do tại sao tiếng ồn ngăn cản việc sử dụng TIN mỗi se. Họ sẽ mô hình chính xác các điểm dữ liệu của bạn nếu bạn thiết lập các tham số theo cách đó hoặc phù hợp hơn với bề mặt. Chúng cũng có lợi thế khác biệt là độc lập theo tỷ lệ và định hướng lưới, không giống như bất kỳ phương pháp dựa trên cửa sổ di chuyển nào.

Tôi muốn đề nghị:

1. Kiểm tra điểm của WolfOdrade trước!
2. Nếu dữ liệu độ sâu được sắp xếp theo hàng hoặc một số hình học không đều khác (ví dụ từ âm thuyền), hãy đổ dữ liệu này vào bề mặt raster. Nếu đó là các điểm trong một lưới thông thường hoặc phân tán ngẫu nhiên, hãy biến nó thành một TIN phù hợp với mọi điểm.
3. Hình dung trong một cái gì đó đơn giản, như ArcScene.
4. Sau đó Đăng một hình ảnh của nó ở đâu đó để chúng tôi thực sự có thể xem dữ liệu, hiển thị các điểm quan tâm của bạn.

Thuật toán làm mịn phải phụ thuộc rất nhiều vào loại địa hình, bộ lọc Guassian có thể tốt cho DEM mượt mà hơn. FFT sẽ xứng đáng với nỗ lực cho địa hình khác nhau và có thể xử lý các góc sắc nét hơn, nhưng việc lặp đi lặp lại các nút TIN có thể là một tùy chọn đủ và đơn giản hơn để giảm thiểu dữ liệu mô phỏng.