Каков источник горизонтальных и вертикальных полос в ЦМР США?

10

При обработке 30-метровых и 10-метровых данных матрицы высот, загруженных через National Map Viewer из набора данных National Elevation, мы заметили горизонтальные и вертикальные полосы не только в полученных результатах, но и просто в аналитических оттенках холмов необработанных DEM. Кто-нибудь знает источник? Если нет источника, может быть, как удалить эти артефакты? Эти артефакты становятся очень выраженными при использовании ЦМР для расчета топографических индексов. Эти артефакты остаются даже после заполнения депрессии.

Ниже приведены изображения, показывающие данные по полосам на 30 м и 10 м с водоразделов в Пенсильвании и Колорадо, и окончательный расчет топографического индекса, показывающий артефакты водосбора в Сиракузах, штат Нью-Йорк.

Колорадо - HUC8 - 10190004 - 10 м

Колорадо - HUC8 - 10190004 - 10 м

Колорадо - HUC8 - 10190004 - 30 м

Колорадо - HUC8 - 10190004 - 30 м

Пенсильвания - HUC8 - 02040103 - 10 м

Пенсильвания - HUC8 - 02040103 - 10 м

Пенсильвания - HUC8 - 02040103 - 30 м

Пенсильвания - HUC8 - 02040103 - 30 м

Законченный расчет TI для водораздела Онондага-Крик в Сиракузах, Нью-Йорк

введите описание изображения здесь

traggatmot
источник

Ответы:

15

Попытка ответить на мой собственный вопрос:

Причиной чередования в приведенных мною примерах является исключительно мой рабочий процесс, а не какая-либо устаревшая проблема с тем, как данные изначально собирались или создавались вместе. Все ЦМР, с которыми я имел дело, были сгенерированы из более новых методов, о чем свидетельствует эта карта:

введите описание изображения здесь

Два метода, которые охватывают области, с которыми я работал, - это ЛИДАР и другие активные датчики или сложная линейная интерполяция. Более старые методы, на которые ссылается Дэн Паттерсон, - это методы ручного профилирования и гештальт-картографии. Действительно, USGS ссылается на это в ссылке NED @Dan Patterson:

Старые ЦМР, созданные устаревшими методами, были отфильтрованы во время процесса сборки NED, чтобы минимизировать артефакты, которые обычно встречаются в данных, создаваемых этими методами. Удаление артефактов значительно улучшает качество информации о уклоне, затененном рельефе и синтетическом дренаже, которая может быть получена из данных о высоте. Процесс фильтрации удаления артефактов не устраняет все артефакты. В тех областях, где единственная доступная ЦМР производится более старыми методами, «чередование» все же может происходить. Обработка NED также включает в себя этапы для настройки значений, когда соседние матрицы высот не соответствуют друг другу, и для заполнения областей пропущенных данных между матрицами высот. Эти этапы обработки гарантируют, что NED не имеет пустот и минимальных искусственных разрывов.

Так что вызвало мои проблемы с чередованием?

В то время как для правильного расчета значений TI в ГИС SAGA нам нужно, чтобы единицы измерения были в метрах, а не измерение степени в исходной географической системе координат, и поэтому первый шаг нашего рабочего процесса состоял в использовании ArcMAP (я ненавижу набор инструментов для проецирования SAGA), чтобы спроектируйте матрицу высот в правильной проекции UTM. На этом этапе существуют различные варианты для повторной выборки матрицы высот. Во всех ЦМР и результирующих выходах, которые имели чередование, мы неправильно оставили выбранную по умолчанию технику передискретизации.- алгоритм пересэмплирования по умолчанию - Nearest Neighbor, который никогда не должен использоваться с непрерывным набором данных, таким как данные эвелляции, присутствующие в ЦМР. Когда матрицы высот проецировались с использованием билинейной интерполяции, никакие горизонтальные или вертикальные артефакты не наблюдались ни в матрице высот, ни в любом из полученных продуктов.

ESRI знал об этом:

ЦМР подвержены артефактам. Многие ЦМР уже имеют некоторые артефакты, введенные во время создания; отмели этих ЦМР усиливают аномалии и делают их видимыми. Если у матрицы высот нет никаких артефактов до того, как она будет отображена в виде холма, проблема может быть вызвана использованием неправильного метода передискретизации при проецировании данных матрицы высот. ЦМР - это непрерывные растровые данные. Метод билинейной передискретизации должен использоваться в растровых проекциях или любых растровых преобразованиях. При проецировании растровых данных с помощью инструмента Project Raster GP не используйте метод повторной выборки по умолчанию. Вместо этого выберите метод билинейной передискретизации или кубической свертки.

Источник: http://support.esri.com/en/knowledgebase/techarticles/detail/29127

И USGS знает об этом, заявив в FAQ:

Вопрос: Какие методы передискретизации лучше всего подходят для сохранения точности данных NED и характеристик местности?

A: Кубическая свертка и билинейная интерполяция являются предпочтительными методами повторной выборки цифровых данных высот и обеспечивают более плавный внешний вид. Ближайший сосед имеет тенденцию оставлять в данных артефакты, такие как ступеньки и периодические чередования, которые могут быть не видны при просмотре данных по высоте, но могут повлиять на производные, такие как затененный рельеф или растры на склонах. *

Источник: http://ned.usgs.gov/faq.html#RESAMPLE

Итак, мое глупое согласие с настройками по умолчанию в ArcMap (и мое незнание результатов) вызвало это. Вероятно, очень очевидная ошибка.

Живи и учись.

traggatmot
источник
1

Есть несколько сообщений о возможном источнике чередования, которые слишком длинны, чтобы копировать здесь и публиковать, например

https://geonet.esri.com/message/248734?sr=search&searchId=8194652f-cac8-4737-93a2-c5dccdeb29ff&searchIndex=5#248734

http://ned.usgs.gov/about.html

http://www.ctmap.com/assets/pdfprojects/destripe.pdf

Некоторые из проблем связаны с характером самих данных.


источник
Спасибо за эти полезные ссылки. Они помогли мне понять, как я буду наблюдать за чередованием или данными DEM вручную (для использования терминологии здесь: ctmap.com/assets/pdfprojects/destripe.pdf ) или автоматически обрабатывать данные с использованием GPM (Gestalt Photomapper). Но они также привели к источникам, которые указали, что загруженные мной матрицы высот были получены из более новых методов обработки. Например, набор данных Colorado был сгенерирован с использованием «Комплексной линейной интерполяции, а набор данных PA с использованием данных LIDAR. Я полагаю, что эти методы значительно уменьшат чередование. Не так ли?»
traggatmot
Пожалуйста, попробуйте обобщить информацию в ссылках.
Аарон