ArcGIS Desktopを使用したマルチビーム測深の補間？

マルチビーム測深（65536機能、xyz）を使用して3Dマップを作成しようとしていますが、補間方法が厳しすぎるようです。より自然でリアルに見えるようにデータを平滑化する必要があります。

これを取得するには、どのパラメーターを変更する必要がありますか？

これは、補間モデルの問題ではない可能性があります。測深データはかなりのノイズを示す可能性があります。各TINファセットと外れ値の効果に関連付けられている重みが等しいため、TINベースの補間はこのノイズを強調する可能性があるため、推奨されません。トポグリッド（トポ→ラスターツール）スプライン補間を適用し、その結果にスムージングフィルターを適用します。私は通常、シグマ2のガウス加重フィルターを使用しますが、ArcGISでは、焦点平均だけを使用できます。ウィンドウのサイズは、補間された表面の解像度とエラー基準に依存します。データを過度に平滑化したくないため、観測値と予測値の二乗平均平方根誤差（RMSE）を評価することが不可欠です。滑らかさと誤差の許容できるバランスを示すウィンドウサイズを見つけます。

ラスタを作成した後、ENVIまたは他の画像処理ツールでFFT（高速フーリエ変換）を試してください。IDLを使用してラスタに直接適用することもできます。

水深からTINを作ってみてください。TINはポイント（ライン）の補間を行い、グリッドよりも滑らかな表面を作成します。補間されたグリッドで陰影起伏を実行することもできます。これにより、視覚的に好みのものが生成される場合があります。

トポロジーからラスターへの補間を1つのステップで試すことができます。平滑化パラメーターに異なる値を試してください。離散化誤差係数（1.5、2以上）、許容誤差＃1（2-3を試行）、許容誤差＃2（約100） 。排水の強制は、水深測定（強制なし）およびデータタイプ「スポット」に対してオフにする必要があります。多分あなたはフィルターなしで望ましい滑らかさを得ることをどうにかして。

ほとんどのモデルから得られる不自然な輪郭は嫌いです。これが私のワークフローです：

1. 海岸線を作成します（新しいLIDAR /画像を使用してみてください）
2. 海岸線とポイントサウンディングデータに基づいてTINを作成する
3. Tinをラスターに変換（私は通常1mの解像度を使用しています）
4. 複数値をポイントに使用してラスター値をサウンドポイントに抽出する
5. サウンディングデータの「差」フィールドを計算し、差が0.5メートルを超える領域を手動で検査します。必要な削除を行います。
6. 補正された測深と海岸線に基づいてTINを作成する
7. TINをラスターに変換します（私は通常5mの解像度を使用します）
8. ラスターをポイントに変換します。
9. サウンディングポイントデータセットを含むフィルポイントデータセットから選択し（10メートル以内で使用します）、フィルポイントデータセットからこれらのポイントを削除します
10. ランダムに選択して、塗りつぶしデータセットの密度を減らします（最初の削除を行って保存した後、FID /一部の番号= CEILING（FID /一部の番号）をクエリするだけです）。
11. Topo to Rasterツールで、ランダム化された塗りつぶしポイント、サウンディングポイント、海岸線、および（海岸線からの）範囲ポリゴンを使用します。
12. 輪郭を作成します。

これにより滑らかな輪郭が得られますが、サウンディングデータの測定値は保持されます。それは良くないが、私はそれがはるかに良く見えると思います。

単純化という点では、TINは非常に合理的な利益をもたらします。

ノイズがTIN自体の使用を妨げる理由はないと思います。パラメータをそのように設定した場合、または表面により滑らかにフィットした場合は、データポイントが正確にモデル化されます。また、移動ウィンドウベースの方法とは異なり、スケールとグリッドの向きに依存しないという明確な利点もあります。

私はお勧めします：

1. まずWolfOdradeのポイントを確認してください！
2. 水深データが行またはその他の不規則なジオメトリに配置されている場合（たとえば、ボートの測深から）、これらをラスターサーフェスにトポグリッドします。通常のグリッド内のポイントまたはランダムに散在している場合は、すべてのポイントに適合するTINにします。
3. ArcSceneのような単純なもので視覚化します。
4. 次に、どこかにその写真を投稿して、実際にデータを確認できるようにし、懸念事項を示します。

適切なスムージングアルゴリズムは、地形のタイプに大きく依存します。ガウスフィルターは、より滑らかなDEMに適しています。FFTはさまざまな地形に対応する価値があり、より鋭い角度を処理できますが、TINノードの反復的な間引きは、データのシミュレーションを最小限に抑える十分かつ単純なオプションである可能性があります。