Schema dei blocchi di pulizia dal LIDAR urbano (blocchi sollevati dalle strade)

Abbiamo un DEM LIDAR di 1 metro da una città.

Un piccolo sottoinsieme può essere scaricato da questo link :

Questo screenshot mostra un DEM grezzo con una tavolozza grigia (le cinture più scure sono strade e i rettangoli grigiastri e biancastri sono blocchi):

Ciò corrisponde a un luogo nella città di Santo Domingo, che può essere visto in questo screenshot di Google:

In media, i blocchi vengono "sollevati" ca. 2 metri dalle strade , il che non è vero. Vogliamo avere un DEM pulito per generare rete di flusso e indice di umidità topografica (TWI). Con il DEM fornito (non abbiamo le bande originali dello scanner laser), la rete idrografica sembrava seguire un layout rettangolare e TWI ha prodotto un modello a blocchi . Queste immagini mostrano i risultati:

Questo è il risultato della rete di streaming, generato con r.watershedin Grass GIS:

E questo è il risultato TWI, generato con SAGA:

Abbiamo provato alcune procedure per risolvere questa inesattezza senza successo:

1) Strumento di denoising . Abbiamo applicato lo r.denoisestrumento Grass GIS, ma abbiamo riscontrato alcuni problemi con l'installazione del modulo. Lo abbiamo eseguito di nuovo con una shell in Windows e abbiamo ricevuto un messaggio di memoria insufficiente.

2) Filtri . Abbiamo corso diversi tipi di filtri (passa-basso, mediana, media, ecc), con diverse finestre dimensioni, e cercando di mettere il peso nella direzione delle strade ( Grass GIS, SAGA, QGIS).

3) Geostatistica . Abbiamo generato una nuvola di punti rigorosamente sulle strade (provato 1000 e 2000 punti), generato un modello di variogramma e quindi eseguito un normale krigging per riempire i blocchi. La modellazione Variogram e il krigging ordinario sono stati eseguiti Rutilizzando diversi pacchetti. Abbiamo ottenuto un variogramma lineare, quindi non faremmo affidamento sui risultati del kriging.

4) Altri strumenti . ALDPATStrumento installato , ma non è riuscito a farlo funzionare perché il programma non è stato in grado di leggere il DEM.

In tutti i casi, i risultati in termini di rete di drenaggio non erano buoni , perché non potevamo evitare la rete a flusso rettangolare; inoltre, TWI ha comunque prodotto uno schema a blocchi .

In particolare, con il risultato interpolato OK, abbiamo ottenuto un modello DEM a punti che ha influenzato il risultato della rete. Tuttavia, l'effetto del modello a blocchi è stato ridotto.

Inoltre, abbiamo dato un'occhiata a questa domanda e risposte ...

Filtrando baldacchini ed edifici dal DSM per avere un'altezza di terra nuda

... che ci ha reindirizzato a Whitebox Geospatial Analysis Tools, ma non ha potuto convertire il nostro DEM in LAS format. Inoltre, non eravamo sicuri dell'efficacia di Bare-Earth DEM toolper noi, perché è progettato per rimuovere oggetti semi-trasparenti, non blocchi "rialzati" in modo errato, come nel nostro caso.

Vogliamo ancora generare un DEM di alta qualità per effettuare la nostra analisi idrografica, ma non sappiamo cos'altro possiamo provare.

Se sei aperto all'utilizzo di software alternativo per risolvere il tuo problema, allora posso suggerire lo strumento Rimuovi oggetti fuoristrada degli strumenti di analisi geospaziale GIS Whitebox open source multipiattaforma (di cui sono capo sviluppatore). Mi rendo conto che nella tua domanda hai detto che non puoi convertire i tuoi dati in formato LAS, ma lo strumento accetta un file raster, non LAS, come input. Penso che forse stavi mescolando questo strumento con lo strumento DEM Bare-Earth , che accetta un input LAS. Puoi importare il tuo DEM raster in Whitebox come un file GeoTIFF o un raster binario a virgola mobile ArcGIS (.flt) o un numero qualsiasi di altri formati raster comuni.

Ecco un altro esempio della sua capacità di rimuovere gli edifici da un DEM raster:

È importante sottolineare che l'algoritmo non è un filtro e pertanto non avrà alcun impatto sulle elevazioni delle celle della griglia al di fuori degli "oggetti fuoristrada" (edifici). Questo è fondamentale se si desidera utilizzare il DEM della Terra nuda per calcolare l'indice di umidità. (Detto questo, metterei in dubbio l'utilità di stimare l'indice di umidità di una posizione urbana o densa di periferia. Inoltre, non esiste una rete di ruscelli attraverso il denso paesaggio urbano che mostri nella tua immagine ... Sono certo che la maggior parte del i flussi sono stati trasformati).

MODIFICARE

In realtà, guardando il set di dati di esempio che hai caricato, non so se il tuo DEM sia adatto all'uso con lo strumento Rimuovi oggetti fuoristrada. Avevo pensato che l'immagine che hai caricato soffrisse semplicemente di una scarsa simbologia, ma ora vedo che in realtà è a terrazze (cioè ci sono passaggi di grandi aree piane all'interno del DEM). Dai un'occhiata al seguente profilo dal tuo DEM:

Lo strumento si basa su misurazioni accurate della pendenza (che non credo siano possibili con il tuo DEM ... questo dovrebbe essere segnalato se si desidera calcolare anche TWI) e la conservazione dei confini della pendenza netti tra la superficie del terreno e il edifici. Ma nel tuo caso il DEM è fortemente smussato e questi spigoli vivi non sono così evidenti (anche le tue case sembrano circa 2-3 m di altezza, il che è un po 'strano). Sei in grado di mettere le mani sul DEM LiDAR originale non elaborato o, meglio ancora, sui dati della nuvola di punti? Per la tua applicazione, prenderei seriamente in considerazione la reinterpolazione del DEM.

Devo dire che senza la nuvola di punti LAS originale, incorporerai solo più imprecisioni nei dati attraverso la manipolazione raster. Il DEM fornito sembra relativamente pulito per un DEM con risoluzione 1m fortemente urbanizzato. I "quadrati rialzati" sono il risultato di triangolazioni attraverso i vuoti dei dati, in cui gli edifici non sono inclusi nella classe finale del terreno. Potresti anche considerare che nel mondo reale l'acqua non fluirà attraverso un DEM di terra nuda come nel tuo modello. Gli edifici presenteranno i confini ai processi idrografici reali.