LIDAR DTMを使用した溝の抽出（解像度1m）

ソフトウェアeCognitionを使用してLIDAR DTMを使用して溝を抽出しようとしていますが、「湿地でのLiDAR派生DTMを使用したDitchesのネットワーク抽出と水文地形学的特徴付け」という私のワークフローをベースにした論文では実際に苦労していますeCognitionに入力された詳細なルールセットがあります。

ここであなたの中で、農業景観や都市環境、おそらく道路沿いの溝に溝を抽出する方法を知っている人は誰ですか？

または、そのような作業やプロジェクトを行ったことがない場合でも、私が溝を抽出できる優れたアイデアを他に持っている人がいるかもしれません。

以前、農業景観の1 m LiDAR派生DEMからの溝をマッピングする必要がありました。適切なワークフローを考え出すのは確かに困難な作業です。溝のネットワークを正常に抽出できるかどうかは、いくつかの要因に依存します。たとえば、道路脇の溝だけに興味がありますか？もしそうなら、道路は堤防上にあり（通常、農業環境の場合と同様）、正確な道路ベクトルファイルを持っていますか（これはこのタスクにとって重要な場合があります）？または、フィールド内の排水溝にも興味がありますか？生のLiDAR点群、または単に補間されたDEMがありますか？後者を使用している場合は、いかなる種類の平滑化フィルターも適用しないことが重要です。これは、分析前に、過度の表面粗さのために、残念ながらLiDAR DEMで一般的に行われています。残念ながら、1 mのDEMで3 x 3の平均フィルターを使用すると、低地の路側溝を簡単に取り除くことができます。LiDAR点群がある場合は、Nearest Neighbor補間スキームを使用してDEMグリッドを補間することをお勧めします（高い点密度を想定）。これにより、IDWなどと比較して表面粗さが増加しますが、溝をより適切に保持します。 。

ここで、道路ベクトルがあり、道端の溝のみに関心があると仮定すると、次のワークフローを使用できます。

1. 平均と異なる標高フィルターを実行します。このタスクに使用したオープンソースのGIS ホワイトボックス地理空間分析ツールには、このワークフローに最適な「平均標高との差」（DFME）と呼ばれるツールがあります。ただし、何らかの理由でホワイトボックスを使用できない場合は、従来の平均フィルター（ボックスカーフィルター）を実行し、元のDEMから結果を差し引きます（「ハイパス」フィルターも使用できます）。フィルターサイズを試してみる必要がある場合があります。これは、排水溝フィーチャの幅によって異なりますが、排水溝よりわずかに広くする必要があります。私のデータでは、DFMEツールの「近傍サイズの検索」パラメーターを5セルに設定し、11 x 11フィルターを作成します。

2. 「低い」DFME値を持つすべてのグリッドセルを抽出するには、DFMEラスターをしきい値処理する必要があります。繰り返しますが、これはデータ、特にDEM内の溝の深さに依存します。[低セル] = [DFME] <（-0.15）の式で、このために単にホワイトボックスラスター計算機を使用しました。しきい値の「0.15」パラメーターの単位は、DEMのZ単位と同じです。これは効果的に言って、周囲から少なくとも15 cm（私のDEMはメートル単位）にあるすべてのグリッドセルを教えてください。

3. 道路ベクトルをバッファリングして、道路とその路側溝を含めるのに十分な幅の道路マスクを作成します。これは道路の幅によって異なります。広大なサイトがある場合、実際には複数の道路幅がある可能性があります。たとえば、主要道路は一般的に二次道路よりも幅が広いです。私の場合、10 mのロードバッファーがうまく機能しました。

4. このラスターバッファーポリゴンをラスターに変換します。DFMEまたはDEMを、出力ラスターがその解像度と範囲を派生させるベースイメージとして使用します。DEMサイトよりも広範囲のベクター道路ネットワークがある場合は、以前にラスターグリッドのレイヤーフットプリントにロードバッファーをクリップして、このプロセスを高速化することができます。ベクターからラスターへの変換の仕組みによっては、ロードバッファーラスターの値を、道路の場合は1、その他の場合はすべて0に再割り当てする必要がある場合があります。この場合も、ラスター計算機が役立ちます。

5. 最終的なブールロードバッファーラスタにしきい値処理されたDFME画像を乗算します。

6. 本当に上品な場合は、手順5で作成したラスターに細線化アルゴリズムを適用して、路側の縦溝の細い細線ネットワークを作成することができます。

下の画像では、路側の排水溝ネットワークが黒く表示され、DFME画像の上にオーバーレイされ、DEMの陰影起伏が透けて見えます。この場合は問題なく機能したと思いますが、やはり、多少のフィネスとさまざまなパラメーターをいじる必要があります。

道端の排水溝だけに関心がないことが判明した場合は、ホワイトボックスにMap Gully Depthと呼ばれるツールがあり、データと景観に応じてこのタスクに使用できる可能性があります。使い方が難しいので、この方法を選択する場合はメールでお知らせください。喜んでアドバイスさせていただきます。主な問題は、河川とは異なり、農業環境の溝は水輸送用と同様に一時的な水の貯留にも使用されるため、表面の流れパターン（例：流れの蓄積画像）を溝のマッピングに使用することが難しいことです。通常、自然の小川に見られるような勾配はありません。それにもかかわらず、私はWhiteboxで窪地違反アルゴリズムを開発しました。これは、溝を通る排水を改善するために使用でき、フィールド内の溝のマッピングにも役立ちます。