Quy trình xác định độ dốc luồng?

Theo như dữ liệu, tôi đang làm việc với các tệp NHD .shp, 10m DEM và một số dữ liệu LIDAR.

Mục tiêu của tôi là xác định độ dốc cho 100m phân đoạn của một mạng lưới các luồng.

Tôi đã có thể làm điều này, nhưng tôi hy vọng rằng quy trình làm việc của tôi là không có thực, đặc biệt là tôi không thể đối phó với các mạng phân nhánh.

Nếu tất cả các bạn đang đi về điều này, bạn sẽ sử dụng loại bước nào?

Ngoài ra, tôi đã đăng về vấn đề ở đây , nơi tôi nghĩ rằng tôi đã làm một công việc tốt hơn nhiều để mô tả mục tiêu của tôi là gì.

— Jacques Tardie
nguồn

Vấn đề lớn nhất là đăng ký các bộ dữ liệu. Điều bất thường là các tính năng của luồng vectơ trùng với các luồng được xác định từ DEM trừ khi các tính năng vectơ được lấy trực tiếp từ DEM. Thiếu sự trùng hợp có thể làm giảm độ dốc: bạn thường xuyên thấy nước chảy ngược dòng. Bạn có xem xét giải quyết vấn đề này một phần trong "quy trình làm việc" của bạn hay bạn cho rằng việc đăng ký đã được thực hiện?

— whuber

Chắc chắn đó là một trong những vấn đề tôi gặp phải khi cố gắng kết nối các đường trung tâm luồng NHD với DEMs. Có giải pháp tốt nào liên quan đến việc đăng ký hai bộ dữ liệu không?

— Jacques Tardie

Trước đây, chúng tôi đã sử dụng mạng truyền phát từ chính dữ liệu LIDAR, nhưng tôi muốn biết cách thực hiện khác.

— Jacques Tardie

Ở quy mô nào đã được thu thập các đường trung tâm? Có vẻ như chiều dài đoạn 100m là một chút quá nhỏ. Khi ai đó thích bạn làm việc, chắc chắn sẽ rất hữu ích nếu kết quả (như các luồng phát sinh từ LIDAR) có thể được di chuyển trở lại một trong những người quản lý dữ liệu

— Kirk Kuykendall

Dữ liệu LIDAR tôi đang sử dụng là từ Noah Snyder tại BC, được xử lý xuống còn 1 DEM. Dữ liệu ban đầu được thu thập trong lưu vực sông Narraguagas ở Maine. Bạn có thể đúng khoảng 100m đến nhỏ. Tôi đã hy vọng có được độ chính xác nhất có thể để thử và tự động hóa vị trí của con đập còn sót lại trong dòng chảy, đó là lý do tại sao tôi đang tìm kiếm một quy mô tốt như vậy. Kirk, một khi tôi đã hoàn thành dự án này, tôi sẽ sẵn sàng điều hành mọi thứ của bạn để đảm bảo rằng nó đáng để nộp cho USGS. Cảm ơn các ý kiến tất cả mọi người.

— Jacques Tardie

Câu trả lời:

Cho rằng bạn có LIDAR DEM, bạn nên sử dụng các luồng phát sinh từ nó. Điều đó đảm bảo đăng ký hoàn hảo.

Mấu chốt của ý tưởng là ước tính độ dốc trung bình theo độ cao ở cuối các đoạn.

Một trong những thủ tục đơn giản nhất là "nổ" mạng luồng vào các cung không thành phần của nó. Chuyển đổi bộ sưu tập thành một lớp "tuyến đường" dựa trên khoảng cách, làm cho nó "có thể đo được". Bây giờ, thật đơn giản để tạo ra một tập hợp các "sự kiện" tuyến đường dựa trên bảng các cột mốc (ví dụ cách nhau 100 m) cho mỗi cung và trích xuất độ cao DEM từ các điểm sự kiện đó. Sự khác biệt liên tiếp của độ cao dọc theo mỗi cung, chia cho 100m, ước tính độ dốc phân khúc trung bình.

Hình dưới đây ánh xạ các vòng cung của các luồng phát sinh từ phân tích lưu lượng của DEM USGS 7,5 phút (một phần của Vùng Cao nguyên, VA). Đó là khoảng 10 km trên (6 mi).

DEM

Vì bạn đang tìm kiếm một con đập còn sót lại, có thể được biểu thị bằng sự thay đổi độ dốc chỉ trong vài chục mét (đối với một con đập rất nhỏ), hãy xem xét sử dụng các phân đoạn nhỏ hơn . Nếu tập dữ liệu quá thô để cung cấp tín hiệu rõ ràng, bạn có thể dễ dàng lọc nó sau (bằng cách di chuyển trung bình hoặc bằng cách khác, chẳng hạn như các ô chia độ cao và phân biệt spline). Thực tế, cách tiếp cận này đưa bạn vào miền phân tích chuỗi thời gian trong đó biến quan tâm là độ cao, không phải độ dốc và bạn đang tìm kiếm các mẫu bao gồm các phần mức ngắn theo sau là những thay đổi đột ngột.

Độ cao so với các mốc quan trọng

Đây là một biểu đồ về độ cao DEM được quan sát tại các khoảng 100m dọc theo hầu hết (không phải tất cả) các đoạn luồng được mô tả. (Kích thước ô là 30m.) Khi cần thiết, các cung được định hướng lại để làm cho độ cao thường giảm từ trái sang phải. (Nếu bạn nhìn kỹ, bạn có thể thấy nơi tôi đã bỏ lỡ: nó leo từ trái sang phải.)

Độ cao so với cột mốc trên cung 16

Chi tiết này của cung 16 (đoạn dài ở đầu bản đồ) hiển thị những gì bạn có thể nhận được khi các luồng không được đăng ký hoàn hảo với DEM: ở những nơi luồng dường như chảy lên trên. Tuy nhiên, các phân đoạn gợi ý các đặc điểm bể và thả dễ dàng được xác định, đặc biệt là sau các mốc 1800 (mét dọc theo đoạn), 4000, 4600 và 6500. Nhận dạng này có thể được tự động theo nhiều cách khác nhau, đặc biệt là sau khi làm sạch chuỗi độ cao (bằng cách làm mịn nó).

Bạn có thể thấy rằng khoảng thời gian lấy mẫu 100 m được sử dụng ở đây thực sự không đủ tốt để xác định các tính năng nhỏ hơn 400-500 mét. Vì vậy, để tìm một con đập nhỏ còn sót lại, có lẽ bạn sẽ muốn lấy mẫu khoảng một khoảng 10-25 m trên LIDAR DEM của bạn.

BTW, điều làm cho một phân đoạn luồng "quá nhỏ" cho loại công việc này không phải là chiều dài ngắn hay kích thước ô lớn, mặc dù cả hai đều đưa ra quyết định. "Quá nhỏ" phụ thuộc vào cách bạn sẽ sử dụng độ dốc ước tính và mức độ không chắc chắn của những ước tính đó. Đối với một số công việc, thậm chí có thể có ý nghĩa khi ước tính độ dốc trong khoảng cách 10m trên lưới 10m!

— whuber
nguồn

+1 phân tích tuyệt vời. Bất kỳ đề xuất nào về cách áp dụng các mã tiếp cận (liên kết?) Từ các luồng NHD tương ứng vào các dòng truyền phát từ DEM của Shellar?

— Kirk Kuykendall

@Kirk Đó là một câu hỏi khó và nhận thức; Tôi có ý thức tránh giải quyết nó trong phân tích của tôi! Một số câu hỏi gần đây trên trang web này về việc so sánh các bản nhạc GPS liên quan đến một vấn đề tương tự và đề xuất một số giải pháp hữu ích. Câu trả lời phụ thuộc một phần vào mức độ khác nhau của hai bộ dữ liệu (polyline) là: sự khác biệt nhỏ dễ dàng phát hiện và sửa tự động; sự khác biệt lớn hơn có thể gây ra lỗi bán buôn trong việc tìm phân khúc phù hợp.

— whuber

@whuber Không giống như vấn đề theo dõi gps, có vẻ như điều này có thể thúc đẩy DEM. Nếu bạn đổ nước tại một điểm trên dòng chảy NHD, có vẻ như nó sẽ thường xuyên chảy qua DEM của Shellar đến polyline được tạo ra từ Lidar (và tương ứng với dòng chảy của NHD). Cấp, tự động hóa hoàn toàn sẽ vẫn không thể, nhưng dường như DEM có thể làm cho công việc dễ dàng hơn. Tôi đoán dòng bện sẽ là nỗi đau lớn nhất.

— Kirk Kuykendall

@Kirk Tôi đã phác thảo một nhận xét cụ thể về việc khai thác DEM nhưng đã xóa nó vì nó mang tính đầu cơ và có thể sai. Điều đó để nói, tôi nghĩ rằng ý tưởng của bạn là tại chỗ, nhưng thực hiện nó đòi hỏi một số nghiên cứu. Vấn đề là các đường NHD nói chung sẽ nảy qua lại giữa các bức tường thung lũng của LIDAR DEM, liên tục thay đổi mối quan hệ dòng chảy giữa mỗi phân đoạn NHD và phân đoạn có nguồn gốc LIDAR tương ứng. Điều này phải được khai thác, nhưng chính xác làm thế nào để làm điều đó một cách hiệu quả và chính xác là câu hỏi.

— whuber

@whuber Tôi thấy Katharine Kolb đang trình bày về vấn đề này tại Hội thảo NHD sắp diễn ra. Chắc chắn sẽ rất tuyệt nếu chúng ta có thể chuyển cuộc thảo luận trực tuyến. Do cắt giảm ngân sách, tôi cá là sẽ có rất nhiều giấy tờ bị hủy. Vì vậy, họ có thể sẵn sàng để giải trí một bài báo cuối (nudge-nudge).

— Kirk Kuykendall

Tôi đang thực hiện một số phân tích Thủy văn về phần cuối của mình và khi tôi tạo ra raster Flow Direction của mình, tôi nhớ bài đăng của bạn. Đây chỉ là một cú đâm trong bóng tối, nhưng, trong ArcGIS 10 có một tùy chọn để tạo raster drop đầu ra. Tôi tự hỏi nếu nó bằng cách nào đó có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề của bạn.

Trình raster thả cho thấy tỷ lệ thay đổi độ cao tối đa từ mỗi ô dọc theo hướng dòng chảy đến chiều dài đường đi giữa các trung tâm của các ô, được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm.

— Jakub Sisak GeoGraphics
nguồn

Câu trả lời của Jakub là một câu hỏi hay, bởi vì nó xem xét từng ô mà không cần phải chia dòng nữa. Nếu bạn kết hợp một raster luồng với tích lũy luồng dọc theo raster luồng đó, bạn có thể lấy khoảng cách dọc theo luồng và vẽ đồ thị độ dốc trên trục y và khoảng cách luồng trên trục x. Bạn cũng sẽ cần tính đến khoảng cách đường chéo, nhưng điều này có thể được xử lý bằng cách sử dụng Hướng Euclide.

— Tom pha loãng
nguồn