У нас 1-метровый ЛИДАРСКИЙ ДЕМ из города.
Небольшое подмножество можно скачать по этой ссылке :
Этот снимок экрана показывает необработанную матрицу высот с серой палитрой (более темные пояса - улицы, а сероватые и беловатые прямоугольники - блоки):
Это соответствует месту в городе Санто-Доминго, которое можно увидеть на этом скриншоте Google:
В среднем блоки «приподняты» ок. 2 метра от улицы , что не соответствует действительности. Мы хотим иметь чистую ЦМР для создания сети потоков и индекса топографической влажности (TWI). С поставленной ЦМР (у нас нет оригинальных полос от лазерного сканера), гидрографическая сеть, казалось, следовала прямоугольному расположению, и TWI привел к образцу блоков . Эти фотографии показывают результаты:
Это является результатом потока сети, генерируется r.watershedв Grass GIS:
И это результат TWI, сгенерированный с помощью SAGA:
Мы попробовали некоторые процедуры, чтобы решить эту неточность без успеха:
1) Средство удаления шума . Мы применили r.denoiseинструмент Grass GIS, но у него возникли проблемы с установкой модуля. Мы снова запустили его с оболочкой в Windows и получили сообщение о недостаточном объеме памяти.
2) Фильтры . Мы запускали различные типы фильтров (нижние частоты, медиана, средних и т.д.), с размерами различных окон, и пытаемся поставить вес в направлении улицы ( Grass GIS, SAGA, QGIS).
3) Геостатистика . Мы генерировали облако точек строго по улицам (пробовали 1000 и 2000 точек), генерировали модель вариограммы и затем запускали обычный кригинг для заполнения блоков. Моделирование вариограммы и обычный кригинг были выполнены с Rиспользованием различных пакетов. Мы получили линейную вариограмму, поэтому мы не будем полагаться на результаты кригинга.
4) Другие инструменты . Установленный ALDPATинструмент, но не смог заставить его работать, потому что программа не могла прочитать DEM.
Во всех случаях результаты с точки зрения дренажной сети не были хорошими , потому что мы не могли избежать сети прямоугольного потока; Кроме того, TWI все еще приводит к схеме блоков .
В частности, с интерполированным результатом OK мы получили точечный шаблон DEM, который повлиял на сетевой результат. Тем не менее, эффект шаблона блоков был уменьшен.
Кроме того, мы взглянули на этот вопрос и ответы ...
Отфильтровывая навесы и здания от DSM, чтобы иметь чистую высоту
... который перенаправил нас Whitebox Geospatial Analysis Tools, но не смог преобразовать нашу ЦМР в LAS format. Кроме того, мы не были уверены в эффективности Bare-Earth DEM toolдля нас, потому что он предназначен для удаления полупрозрачных объектов, а не блоков, неправильно «поднятых», как в нашем случае.
Мы все еще хотим создать высококачественную ЦМР для нашего гидрографического анализа, но не знаем, что еще мы можем попробовать.
Ответы:
Если вы готовы использовать альтернативное программное обеспечение для решения вашей проблемы, то я могу предложить инструмент удаления объектов вне местности из кроссплатформенных инструментов геоинформационного анализа Whitebox GIS с открытым исходным кодом (я являюсь ведущим разработчиком). Я понимаю, что вы сказали в своем вопросе, что вы не можете преобразовать свои данные в формат LAS, но инструмент использует растр, а не файл LAS, в качестве входных данных. Я думаю, что вы, возможно, смешивали этот инструмент с инструментом Bare-Earth DEM , который требует ввода LAS. Вы можете импортировать растровую матрицу высот в Whitebox в виде файла GeoTIFF или двоичного растра с плавающей точкой ArcGIS (.flt) или любого другого числа распространенных растровых форматов.
Вот еще один пример его способности удалять здания из растровой матрицы высот:
Важно отметить, что алгоритм не является фильтром и, следовательно, не будет влиять на высоту ячеек сетки вне «объектов вне местности» (зданий). Это очень важно, если вы хотите использовать свою голую Землю ЦМР для расчета индекса влажности. (Тем не менее, я бы поставил под сомнение полезность оценки индекса влажности городского или плотного пригородного района. Кроме того, нет никакой сети потоков через плотный городской пейзаж, который вы показываете на своем изображении ... Я уверен, что большинство из потоки были обработаны.)
РЕДАКТИРОВАТЬ
На самом деле, глядя на загруженный вами образец набора данных, я не знаю, подходит ли ваша ЦМР для использования с инструментом Удалить объекты вне местности. Я думал, что изображение, которое вы загрузили, просто страдает от плохой символики, но теперь я вижу, что оно на самом деле является террасным (то есть внутри DEM есть большие плоские ступеньки). Посмотрите на следующий профиль от вашей DEM:
Инструмент основан на точных измерениях уклона (что я не думаю, что это возможно с вашей ЦМР ... это должно быть отмечено, если вы также хотите рассчитать TWI) и сохранения резких границ уклона между поверхностью земли и здания. Но в вашем случае ЦМР сильно сглаживается, и эти острые края не так заметны (ваши дома также имеют высоту около 2-3 м, что немного странно). Можете ли вы получить в свои руки исходную необработанную матрицу высот LiDAR или, что еще лучше, данные облака точек? Для вашего приложения я бы серьезно подумал о повторной интерполяции матрицы высот.
источник
Я должен сказать, что без исходного облака точек LAS вы будете вносить больше неточностей в данные только посредством растровых манипуляций. Предоставленная ЦМР выглядит относительно чистой для сильно урбанизированной ЦМР с разрешением 1м. «Поднятые квадраты» являются результатом триангуляции в пустотах данных, когда здания не входят в окончательный класс грунта. Возможно, вы также захотите учесть, что вода не будет течь через голую ЦМР в реальном мире, как это происходит в вашей модели. Здания представят границы для реальных гидрографических процессов.
источник