Где я могу найти гистограмму уровня поверхности Земли?

11

Я нашел гистограмму высоты земной поверхности в Википедии :

Высота гистограммы

Однако это не дает никакой информации о распределении оценок. Например, вся поверхность могла бы быть целиком сделана из небольших холмов и иметь повсюду высокий уклон, или же поверхность могла бы быть полностью составлена ​​из идеальных плато, в результате чего средний уклон составлял бы 0 °. Очевидно, что оба эти сценария не соответствуют действительности, но они иллюстрируют, как эта информация не может быть определена только из гистограммы высот. Кто-нибудь знает, где я могу найти аналогичную гистограмму для оценки?

dlras2
источник
5
В отличие от гистограммы высот, уклон (уклон) зависит от разрешения, при котором вычисляется уклон. Какое разрешение вам нужно? Вам также нужны склоны дна океана?
whuber
Это очень хороший момент. В идеале, я хотел бы получить разрешение в секунду или около того, с гистограммой, не включающей дно океана (но отдельная и для дна океана тоже подойдет.) Однако сейчас я возьму все, что смогу вести меня в правильном направлении.
dlras2

Ответы:

6

Если вы можете получить набор данных, есть инструменты Rдля этого. У меня есть Etopo1 как GeoTIFF, я думаю, что это лед / ячейка отсюда, хотя я, возможно, сам преобразовал его из двоичного формата.

http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html

Прочитайте данные (возможно, с уменьшенным разрешением), рассчитайте наклон и график.

library(rgdal)
library(raster)

## orig dims, reduced 4-fold (choose divisor to suit your needs / system)
x <- readGDAL("Etopo1.tif", output.dim = c(10800, 21600)/4)

## convert to raster format for calculations
r <- raster(x)

g <- slopeAspect(r, out = "slope", unit = "degrees")

## plot histogram
hist(g)

R растровый сюжет

Я использую readGDAL, так как я более знаком с ним, но вы можете использовать растр как оболочку для rgdal, чтобы справиться с уменьшением разрешения и так далее, и не требовать использования памяти.

g
class       : RasterLayer 
dimensions  : 2700, 5400, 14580000  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.06666667, 0.06666667  (x, y)
extent      : -180, 180, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0 
values      : in memory
min value   : 0 
max value   : 38.11677 

Смотрите ?histдля более подробной печати.

mdsumner
источник
Создание моего собственного из ссылочных данных выглядит как лучший путь. Никогда раньше не работавший с какой-либо ГИС - GeoTIFF, Etopo1 или R (что Googling оказалось довольно тривиальным) - мне потребуется время, чтобы понять, но вы, я думаю, выбрали меня на правильном пути.
dlras2
1
К сожалению, этот подход дает неправильные уклоны, потому что он не проецирует данные. Еще одним осложнением является то, что получение всемирных склонов с разумным разрешением является огромным усилием. Склоны, рассчитанные на расстояние более нескольких сотен метров, будут сглаживаться вниз. (Показанная сетка имеет разрешение 7 километров !) Для покрытия поверхности земли 100-метровыми сетками требуются тысячи сеток (каждая из которых нуждается в собственной проекции для разумной точности), включающей примерно 36 миллиардов ячеек. Просто собирать эти DEMs - это большая работа ...
whuber