Metodologia tworzenia dokładnych sieci odwadniających (i zlewni) z wysokiej rozdzielczości LiDAR DEM?

Nie po raz pierwszy natknąłem się na ten problem; wydaje się, że nie jestem w stanie wygenerować prawidłowego modelu sieci odwadniającej i wynikających z tego zlewni z danych LiDAR o pełnej rozdzielczości (komórki 1m).

Kiedy generalizuję zestaw danych LiDAR, przekształcam go w całkowitą DEM i wypełniam ujścia, wszystko jest w porządku i mogę łatwo stworzyć coś, co wydaje się być bardzo uogólnionym modelem. Chciałbym jednak stworzyć szczegółowy model strony dla mapy na dużą skalę i tutaj mam problemy.

Powinienem zauważyć, że większość problemów występuje w bardziej płaskich obszarach.

Chciałbym, aby sieć odwadniająca dokładnie podążała za terenem, ale kiedy używam, tworzę sieć odwadniającą z całkowitej liczby wejść DEM, powstałe strumienie są bardzo ogólne i często „odłączone” w obszarach, w których nie powinno być. Strumienie nie są nawet ściśle zgodne z naturalnymi grzbietami w terenie. Istnieje również wiele segmentów „osieroconych” lub „nigdzie”. Kiedy używam zmiennoprzecinkowego wejścia DEM , powstała sieć odwadniająca jest szczegółowa i dokładna, ale bardzo rozłączna, skupiona i „zaśmiecona” strumieniami osieroconymi.

Podejrzewam, że mój problem leży gdzieś w przygotowaniu danych; liczba całkowita vs zmiennoprzecinkowa wejście rastrowe DEM, prawidłowe zapełnianie zlewów itp. Czy może być tak, że muszę jakoś przetworzyć dane powierzchniowe, aby najpierw utworzyć „DEM poprawną hydrologicznie”?

Czy ktoś może opisać prawidłową metodologię tworzenia ciągłych sieci odwadniających i zlewni przy użyciu LiDAR o wysokiej rozdzielczości?

Na obecnym etapie mam większy sukces w tworzeniu modelu z całkowitej liczby danych wejściowych DEM. Nie jest to jednak idealne do szczegółowej analizy na dużą skalę:

Pierwszy dołączony obraz to model utworzony z całkowitej liczby danych wejściowych DEM. Zakreślono kilka oczywistych obszarów problemowych. Należy pamiętać, że w rzeczywistości jest strumień, który wydaje się być głównym kanałem odwadniającym. Dodałem bardzo uogólnioną wersję strumienia.

EDYCJA: Jak już wspomniałem, mam większy sukces w tworzeniu modelu z całkowitej liczby danych wejściowych DEM. Poniższe zrzuty ekranu pokazują, dlaczego tak jest. Chociaż całkowite wejście DEM ma wiele problemów, jak widać powyżej, nadal wytwarza sieć odwadniającą, która jest mniej odłączona, chociaż nie jest zgodna z charakterystyką terenu. Jak widać na poniższym obrazie za pomocą zmiennoprzecinkowego wejścia DEM tworzy bardzo rozłączoną i skupioną sieć pełną małych osieroconych segmentów.

Raster akumulacji przepływu produkowany z zmiennoprzecinkowego DEM

Raster akumulacji przepływu produkowany z całkowitej liczby DEM

O ile mogę wywnioskować, obie metody dają radykalnie różne wyniki, obie metody nie nadają się do szczegółowego modelu.

EDYCJA: Przepraszam za wydłużenie tego postu (być może nie wyrażam się jasno po angielsku) Aby dokładniej zilustrować problem z użyciem zmiennoprzecinkowego DEM jako wejścia, dołączam wynikowy strumień Stream Link, a także wynikowe zacieki. To, czego oczekuję, to ciągła sieć strumieniowa i cały obszar pokryty zbiornikami, z których wszystkie przepływają do siebie.

Strumień łącza utworzony z wejścia zmiennoprzecinkowego DEM:

Umywalki zlewozmywakowe produkowane z wejścia zmiennoprzecinkowego DEM:

Oto przykład (obszar w pobliżu, te same dane), w którym zmieniono cały kierunek przepływu w basenie z powodu zastosowania całkowitej liczby wejść DEM: Czerwona strzałka to kierunek przepływu modelu, a niebieska strzałka wskazuje kierunek rzeczywistego przepływu . (niebieskie linie - rzeczywiste strumienie, czerwona sieć to sieć strumieniowa pochodząca z LiDAR, zamówienie Strahlera)

Link do danych: https://www.yousendit.com/download/MEtSOGNVNXZvQnRFQlE9PQ (wygasa 13 maja 2011 r.)

Czy rozważałeś zastosowanie analizy GRASS GIS? Mam doświadczenie, że algorytmy GRASS mają bardzo dobrą znajomość analizy hydrologicznej. Na przykład chcę wygenerować coś takiego jak sieć drenażowa na DTM o rozdzielczości 5x5m. Porównałem narzędzia z ArcMap (w tym ArcHydro Tools) i możesz zobaczyć wynik na pierwszym zdjęciu (czerwone linie). Następnie próbowałem użyć funkcji GRASS GIS 'r.stream.extract' i otrzymałem wynik pokazany na obrazku 2 (czerwone linie). Obie linie odwadniające są generowane z cewnikiem o powierzchni 3 hektarów.

Jest naprawdę inny i ma całkiem niezłą pewność w porównaniu z prawdziwymi strumieniami (rysunek 3, prawdziwe strumienie są niebieskie). GRASS GIS ma wiele narzędzi hydrologicznych, np. Do generowania obszaru zlewni.

Jeśli chodzi o generowanie hydrologicznie poprawnych modeli wysokości, zwanych także wymuszonymi drenażem, ANUDEM , według mojej wiedzy, jest najlepszy w swojej klasie . Jest to program służący do generowania kanadyjskiego krajowego zestawu danych o wysokości (CDED, ironicznie przechowywany jako liczby całkowite). Również narzędzie TopoToRaster w ArcGIS wykorzystuje Anudem pod maską (wersja lub trzy za prądem).

USGS użył innego programu dla modelu amerykańskiego, Delta3D firmy AverStar, ale kiedy zapytałem (dziesięć lat temu), był to program niestandardowy i niedostępny z półki (choć za kilka 100 tysięcy dostosują go do naszych potrzeb ).

Nie znam żadnych innych narzędzi do generowania modeli elewacji z wymuszonym drenażem, ale chciałbym o nich usłyszeć.

Po powrocie do college'u pracowałem nad projektem, który zrobił to całkiem dobrze. Nie jestem hydrologiem, nie ukończyłem projektu (ukończyłem studia), ale możesz to sprawdzić:

TauDEM 5.0

Z tego co pamiętam, działało całkiem dobrze. Jest to bezpłatne narzędzie i może być właśnie tym, czego potrzebujesz.

Edycja: po dokładniejszym przeczytaniu pytania uważam, że jest to dokładnie to narzędzie, którego potrzebujesz. Nie ma rozłączeń, jak opisano, cały przepływ płynie dalej, tj. Bez osieroconych strumieni. Większość DEM oblicza kierunek przepływu tylko z 8 możliwymi kierunkami, N, E, S, W i NE, SE, SW, NW. Prowadzi to do nienaturalnego przepływu. TauDEM ma ważony kierunek, może płynąć w 360 stopniach. Będzie miał bardziej naturalny przepływ i zakładam, że jest bardziej dokładny.

Ponadto, jeśli masz wiele rdzeni, wykorzysta je. Używając LiDAR o wysokiej rozdzielczości, TauDEM powinien dość szybko przetworzyć to, czego potrzebujesz.

Dziękuję wszystkim za wkład. Doszedłem do wniosku, że powierzchnia LiDAR o pełnej rozdzielczości nie nadaje się do tego typu analiz.

W szczególności na pytanie dotyczące używania liczb całkowitych lub zmiennoprzecinkowych: Liczba całkowita jest najlepsza dla szybkości, przechowywania i pozwala uniknąć pewnego znoszenia z powodu błędów zaokrąglania. Jednak podczas używania liczb całkowitych nie używaj mierników dla swoich wartości Z (rzędnych)! Zmień jednostki pionowe na centymetry lub milimetry lub zachowaj je jako metry i skaluj wartości (pomnóż przez 100 lub 1000), co ma ten sam efekt. Jeśli nie jest to wykonalne, użyj zmiennoprzecinkowego.

Analiza nachylenia i aspektu oraz inne pochodne drugiego i trzeciego rzędu są szczególnie wrażliwe na zgrubność wysokości całkowitych opartych na metrach. To naprawdę zła praktyka, ale jest to również standardowa praktyka.

Patrz Analiza terenu: zasady i zastosowania (John Peter Wilson i John C. Gallant) w szczególności sekcja 2.7.2 Jednostki wysokości i precyzja pionowa oraz Charakterystyka geomorfologiczna cyfrowych modeli wysokości ( Jo Wood ), poszukiwanie „zaokrąglania liczb całkowitych”. Oba te dokumenty są ciężkie. Po raz pierwszy dowiedziałem się o tym problemie w zwięzłym i zrozumiałym opisie problemu w dokumencie o budowie pierwszego modelu elewacji kontynentalnej dla Australii (około 2000 r.), Przy użyciu oprogramowania ANUDEM , ale nie mogę go teraz zlokalizować.

Nie wiem, czy to pomoże, ale napisałem post na blogu jakiś czas temu w sieci hydro dla 1 cm LIDAR DEM. Może mieć dla ciebie jakieś samorodki.

http://www.thadwester.com/1/post/2011/03/hydrologic-networks.html

Pomyślałem, że dodam tutaj coś więcej do przemyślenia. Teraz zastanawiam się, czy proces wyznaczania zlewni w ogóle działa. Mam model, który ręcznie edytowałem i ciągle szukam błędnych obszarów. Nie sądzę, że mogę w ogóle polegać na komputerowo generowanych modelach ArcGIS ...