アーバンLIDARからのクリーニングブロックパターン(街路から隆起したブロック)


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我々は持っている1メートルのLIDARのDEM街からを。

このリンクから小さなサブセットをダウンロードできます。

このスクリーンショットは、灰色のパレットを備えた生のDEMを示しています(暗い帯は通り、灰色がかった白っぽい長方形はブロックです)。 生DEM

これはサントドミンゴ市内の場所に対応し、次のGoogleスクリーンショットで確認できます。 グーグル

平均して、ブロックはおよそ「隆起」しています。通りから2メートル。これは正しくありません。ストリームネットワークと地形湿潤指数(TWI)を生成するクリーンなDEMが必要です。DEMが提供されている場合(レーザースキャナーからの元のバンドはありません)、水路網は長方形のレイアウトに従っているように見え、TWIはブロックパターンをもたらしました。これらの写真は結果を示しています。

これは、r.watershedin で生成されたストリームネットワークの結果ですGrass GISストリームネットワーク

そして、これはTWI結果であり、以下で生成されSAGAます: TWI

この不正確さを解決するためにいくつかの手順を試みましたが成功しませんでした:

1)ノイズ除去ツール。でr.denoiseツールを適用しましGrass GISたが、モジュールのインストールで問題が発生しました。Windowsのシェルで再度実行しましたが、メモリ不足のメッセージを受け取りました。

2)フィルター。私たちは、(別のウィンドウサイズで、フィルター(ローパス、中央値、平均値、など)の種類を走り、通りの方向に重みを置くしようとしていますGrass GISSAGAQGIS)。

3)地球統計学。道路全体にポイントクラウドを生成し(1000ポイントと2000ポイントを試行)、バリオグラムモデルを生成し、通常のクリギングを実行してブロックを塗りつぶしました。バリオグラムモデリングと通常のクリギングは、Rさまざまなパッケージを使用してで行われました。線形バリオグラムが得られたので、クリギングの結果に依存しません。

4)その他のツールALDPATツールをインストールしましたが、プログラムがDEMを読み取れなかったため、機能しませんでした。

すべての場合において、長方形の河川ネットワークを回避できなかったため、排水ネットワークに関する結果は良くありませんでした。また、TWIは依然としてブロックパターンをもたらしました

特に、OK補間結果では、ネットワーク結果に影響を与える点のようなパターンDEMが得られました。ただし、blocksパターンの効果は減少しました。

また、この質問と回答を確認しました...

DSMからキャノピーと建物をフィルタリングして地表の高度を取得する

...にリダイレクトされましたがWhitebox Geospatial Analysis Tools、DEMをに変換できませんでしたLAS format。また、Bare-Earth DEM tool半透明のオブジェクトを削除するために設計されたものであり、誤って「持ち上げられた」ブロックではないため、私たちの効果については確信が持てませんでした。

水路解析を行うために高品質のDEMを生成したいのですが、他に何ができるかわかりません。


Whitebox GATについて言及している質問の最後の部分を読んだところです。地形外オブジェクトの削除ツール(それを裸地DEMツールと混同していたと思います)は、LASファイルではなく、ラスターDEMを入力として受け取ります。ラスターDEMは、GeoTIFF、Surferグリッド、SAGAラスターファイル、GRASS ASCIIラスター、ArcGIS浮動小数点ラスター(.flt)などの一般的なラスター形式でインポートできます。ホワイトボックスからラスターを取得する場合も同様です。幸運を。
WhiteboxDev 2014年

回答:


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問題を解決するために別のソフトウェアを使用できる場合は、クロスプラットフォームのオープンソースのGIS ホワイトボックス地理空間分析ツール(私が開発者のリーダーです)の地形外オブジェクトの削除ツールをお勧めします。データをLAS形式に変換できなかったとの質問で、ツールはLASファイルではなくラスターを入力として使用しているとのことですが、このツールは、LAS入力を取得するBare-Earth DEMツールと混同していたと思います。ラスタDEMをGeoTIFFファイル、ArcGIS浮動小数点バイナリラスタ(.flt)、またはその他の一般的なラスタ形式としてホワイトボックスにインポートできます。

次に、ラスターDEMから建物を削除する機能の別の例を示します。

ここに画像の説明を入力してください

ここに画像の説明を入力してください

重要なことに、アルゴリズムはフィルターではないため、「地形外オブジェクト」(建物)の外側のグリッドセルの標高には影響しません。ベアアースDEMを使用して湿り指数を計算する場合、これは重要です。(とは言っても、都市部や郊外の密集した場所の湿り指数を推定することの有用性には疑問があります。さらに、画像に表示されている密集した都市景観を通るストリームネットワークはありません...ストリームは暗渠にされています。)

編集

実際、アップロードしたサンプルデータセットを見て、DEMが地形外オブジェクトの削除ツールでの使用に適しているかどうかはわかりません。あなたがアップロードした画像は単にシンボル体系の問題に悩まされていたと思っていましたが、実際には段違いになっている(つまり、DEM内に平坦な領域の大きなステップがある)ことがわかりました。DEMから次のプロファイルを見てください。

ここに画像の説明を入力してください

このツールは、勾配の正確な測定(DEMでは不可能だと思います... TWIも計算する場合はフラグを立てる必要があります)と、地表面と建物。しかし、あなたの場合、DEMは非常に平滑化されており、これらの鋭いエッジはそれほどはっきりしていません(家の高さは約2〜3 mであるように見えますが、これは少し奇妙です)。元の未処理のLiDAR DEMを手に入れることができますか?あなたのアプリケーションでは、DEMの再補間を真剣に検討します。


この詳細な回答をありがとう@WhiteboxDev。はい、私たちはツールを混在させていました:ベアアースと地形外オブジェクトの削除。しかし、ここで指摘しているように、問題はDEMが正しく補間されておらず、それを再度補間するために元のデータが必要なことです。私たちはあなたの提案に同意し、元の未処理のDEMを要求することを決定しました。WhiteboxGATが私たちを助けると信じています。TWIと河川ネットワークに興味があります。地形による水の蓄積の可能性を評価して、都市のこの部分を区分するためです。再度、感謝します。
JoseRamon 2014年

@JoseRamonお役に立ててよかったです。元のDEMを求めてそれを改善しようとしているのは正しいことだと思います。幸運を祈ります。すべてがうまくいくことを願っています。ホワイトボックスを分析に使用しているときに問題が発生した場合は、私にメールを送信してください。喜んでアドバイスさせていただきます。
WhiteboxDev 2014年

ご協力ありがとうございました。WhiteboxGATは確かに私たちにとって便利なツールです。R、QGIS、SAGA、Grass GISなどの他のパッケージも使用していますが、Wh​​iteboxはクリーンなDEMを作成したり結果を確認したりするための簡単な方法だと思います。このツールとおめでとうを開発していただきありがとうございます
JoseRamon 2014年

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元のLAS点群がないと、ラスター操作によって、より多くの不正確さをデータに組み込むだけになると私は言わなければなりません。提供されているDEMは、非常に都市化された1mの解像度のDEMに対して比較的きれいに見えます。「隆起した正方形」は、建物が最終的な地上クラスに含まれていない、データ空間全体の三角形分割の結果です。また、モデルの場合のように、水が実世界の地表DEMを流れないようにすることも検討してください。建物は実際の水路プロセスの境界となります。

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