In precedenza ho dovuto mappare fossati da 1 m di DEM derivati dal paesaggio agricolo di LiDAR. È certamente un compito impegnativo elaborare un flusso di lavoro adatto. La tua capacità di estrarre con successo una rete fossile dipenderà da una serie di fattori. Ad esempio, ti interessano solo i fossati lungo la strada? In tal caso, le strade sono sugli argini (come di solito accade nelle impostazioni agricole) e disponi di un file vettoriale stradale accurato (questo può essere fondamentale per questo compito)? Oppure sei interessato anche ai fossati di drenaggio sul campo? Hai la nuvola di punti LiDAR grezza o solo una DEM interpolata? Se hai le versioni successive, è fondamentale non applicare alcun tipo di filtro levigante, che purtroppo viene comunemente fatto con i DEM LiDAR a causa della loro eccessiva rugosità superficiale, prima dell'analisi. Purtroppo, un fossato sul ciglio della strada è facilmente rimovibile con un filtro medio 3 x 3 in un DEM di 1 m. Se hai la nuvola di punti LiDAR, consiglierei di interpolare la tua griglia DEM usando uno schema di interpolazione Neighbor più vicino (assumendo un'alta densità di punti) perché, sebbene ciò aumenterà la rugosità della superficie rispetto a qualcosa come IDW, conserverà meglio i fossati .
Ora, supponendo che tu abbia un vettore stradale e che tu sia interessato solo ai fossati lungo la strada, ecco un flusso di lavoro che potresti usare:
Esegue un filtro di elevazione differenza dalla media. Negli strumenti di analisi geospaziale GIS Whitebox open source , che ho usato per questo compito, c'è letteralmente uno strumento chiamato "Differenza dall'altitudine media" (DFME) che è l'ideale per questo flusso di lavoro. Tuttavia, se per qualche motivo non è possibile utilizzare Whitebox, eseguire un filtro medio tradizionale (filtro box-car) e sottrarre il risultato dal DEM originale (è possibile utilizzare anche un filtro "passa-alto"). Potrebbe essere necessario sperimentare la dimensione del filtro, che dipenderà dalla larghezza delle funzioni del tuo fossato ma dovrebbe essere leggermente più larga dei fossati. Per i miei dati, ho impostato il parametro "Cerca nelle vicinanze" dello strumento DFME su 5 celle, che creerebbe un filtro 11 x 11.
Sarà necessario impostare la soglia del raster DFME per estrarre tutte le celle della griglia con un valore DFME "basso". Ancora una volta, questo dipenderà dai tuoi dati, e in particolare dalla profondità dei fossati all'interno del tuo DEM. Ho semplicemente usato il calcolatore raster Whitebox per questo, con un'espressione di [celle basse] = [DFME] <(- 0,15). Le unità di quel parametro '0.15' nella soglia sono le stesse delle unità z del tuo DEM. Questo sta effettivamente dicendo, dammi tutte le celle della griglia che si trovano almeno 15 cm (il mio DEM è in metri) sotto l'ambiente circostante.
Memorizza il tuo vettore di strada in modo tale da creare una maschera da strada che sia sufficientemente larga da includere la strada e i suoi fossati lungo la strada. Questo dipenderà dalla larghezza della tua strada. Se hai un sito esteso, potrebbero esserci effettivamente più larghezze stradali, ad esempio le strade principali sono generalmente più larghe delle strade secondarie. Nel mio caso, un buffer stradale di 10 m ha funzionato bene.
Converti questo poligono del buffer di strada in un raster, usando DFME o DEM come immagine di base da cui il raster di output ne trarrà la risoluzione e l'estensione. Potresti voler agganciare in precedenza il tuo buffer di strada all'impronta del livello della griglia raster per accelerare questo processo se hai una rete stradale vettoriale più estesa rispetto al tuo sito DEM, che è stato il caso per me. A seconda di come funziona la conversione da vettore a raster, è possibile che sia necessario riassegnare i valori nel raster del buffer di strada in 1 per le strade e 0 per tutto il resto. Ancora una volta, il calcolatore raster può essere utile per questo.
Moltiplica il tuo raster booleano del buffer di strada finale per l'immagine DFME con soglia.
Se sei davvero di classe, potresti voler applicare un algoritmo di diradamento al raster risultante dal passaggio 5 per creare una bella rete di fossi lungo la strada.
Nell'immagine seguente, la rete di fossati sul ciglio della strada è mostrata in nero, sovrapposta all'immagine DFME con la sfumatura della collina del DEM mostrata in modo trasparente. Penso che abbia funzionato ragionevolmente bene in questo caso, ma ancora una volta, richiede un po 'di finezza e di giocare con vari parametri.
Se si scopre che non sei interessato solo ai fossati lungo la strada, allora c'è uno strumento in Whitebox chiamato Map Gully Depth, che potrebbe essere usato per questa attività a seconda dei tuoi dati e del paesaggio. È difficile da usare, quindi dammi un'e-mail se decidi di seguire questa strada e sarò felice di darti una guida. Il problema principale è che è difficile utilizzare i modelli di flusso superficiale (ad es. Immagini di accumulo di flusso) per mappare i fossati perché, a differenza dei flussi, i fossati nelle strutture agricole sono usati tanto per lo stoccaggio temporaneo dell'acqua quanto per il trasporto dell'acqua. Generalmente non hanno i gradienti che trovi nei flussi naturali. Ciò nonostante, ho sviluppato un algoritmo di violazione della depressione in Whitebox che può essere utilizzato per migliorare il drenaggio attraverso i fossati, che potrebbe anche essere utile per mappare i fossati sul campo.