河川勾配を決定するためのワークフロー？

データに関する限り、私はNHD .shpファイル、10m DEM、およびいくつかのLIDARデータを使用しています。

私の目標は、ストリームのネットワークの100mセグメントの勾配を決定することです。

私はすでにこれを行うことができますが、特に分岐ネットワークをまったく処理できないという点で、私のワークフローは理想的ではないと思います。

もしあなたがすべてこれに取り組んでいるなら、どのようなステップを使用しますか？

さらに、この問題についてここに投稿しました。自分の目標が何であるかを説明するのにはるかに優れた仕事をしたと思います。

LIDAR DEMがある場合、そこから派生したストリームを使用する必要があります。それは完全な登録を保証します。

アイデアの核心は、セグメントの端の標高に関して平均勾配を推定することです。

最も簡単な手順の1つは、ストリームネットワークを構成要素の分岐していない弧に「分解」することです。コレクションを距離に基づいて「ルート」レイヤーに変換し、「測定可能」にします。これで、各アークのマイルストーン（たとえば100 m間隔）のテーブルに基づいてルート「イベント」のコレクションを生成し、それらのイベントポイントからDEM標高を抽出するのは簡単です。各弧に沿った高度の連続的な差を100mで割ると、平均セグメントの勾配が推定されます。

次の図は、USGS 7.5分のDEM（バージニア州ハイランド郡の一部）の流量蓄積分析から導き出されたストリームの弧をマップしています。直径は約10 km（6マイル）です。

ほんの数十メートルの勾配の変化（非常に小さいダムの場合）で示される可能性がある残存ダムを探しているので、さらに小さいセグメントの使用を検討してください。データセットが粗すぎて明確な信号を提供できない場合は、後で移動平均を簡単にフィルタリングできます（移動平均や、標高のスプラインプロットやスプラインの微分などの方法で）。実際には、このアプローチは、関心のある変数が勾配ではなく標高である時系列分析のドメインにあなたを入れ、そして突然の変化が続く短いレベルのセクションから成るパターンを探しています。

これは、描かれている河川セグメントのほとんど（すべてではない）に沿って100m間隔で観測されたDEM標高のプロットです。（セルサイズは30mです。）必要に応じて、弧の向きを変えて、一般に標高を左から右に下げます。（よく見ると、私が見落とした場所がわかります。左から右に上昇しています。）

このアーク16の詳細（マップの上部にある長いセグメント）は、ストリームがDEMに完全に登録されていない場合に得られる可能性があることを示しています。それにもかかわらず、特にマイルストーン1800（セグメントに沿ったメートル）、4000、4600、および6500の後で、プールアンドドロップ特性を示唆するセグメントが簡単に識別されます。それ）。

ここで使用されている100 mのサンプリング間隔は、400〜500メートルの長さの非常に小さいフィーチャを特定するには十分ではないことがわかります。したがって、小さな残りのダムを見つけるには、LIDAR DEMで10〜25 mの間隔でサンプリングすることをお勧めします。

ところで、この種の作業でストリームセグメントが「小さすぎる」のは、どちらも決定に影響するものの、短い長さでも大きなセルサイズでもありません。「小さすぎる」は、推定された勾配をどのように使用するか、およびそれらの推定値がどの程度不確かかによって異なります。一部の作業では、10mグリッドで10m間隔で勾配を推定することも理にかなっています。

私は最後に水文解析を行っています。フロー方向ラスターを作成するときに、あなたの投稿を思い出しました。これは暗闇の中の単なる刺し傷ですが、ArcGIS 10には出力ドロップラスタを作成するオプションがあります。どういうわけかあなたの問題を解決するために使用できるのだろうか。

ドロップラスタはパーセンテージで発現した細胞の中心間の経路長への流れの方向に沿った各セルからの高さの最大変化の割合を示します。

Jakubの答えは良いものです。それは、それ以上の行分割の必要なしに各セルを考慮するからです。ストリームラスタをそのストリームラスタに沿ったフロー累積と組み合わせた場合、ストリームに沿った距離を取得し、y軸に勾配を、x軸にストリーム距離をグラフ化できます。対角距離も考慮する必要がありますが、これはユークリッド方向を使用して処理できます。