Alur kerja untuk menentukan gradien aliran?

Sejauh data berjalan, saya bekerja dengan file NHD .shp, 10m DEM, dan beberapa data LIDAR.

Tujuan saya adalah menentukan gradien untuk segmen 100m dari jaringan stream.

Saya sudah bisa melakukan ini, tetapi saya berharap bahwa alur kerja saya tidak ideal, terutama karena saya tidak bisa berurusan dengan jaringan bercabang sama sekali.

Jika Anda semua melakukan ini, langkah apa yang akan Anda gunakan?

Selain itu, saya memposting tentang masalah di sini , di mana saya pikir saya melakukan pekerjaan yang jauh lebih baik menggambarkan apa tujuan saya.

— Jacques Tardie
sumber

Masalah terbesar adalah mendaftarkan dataset. Biasanya fitur aliran vektor bertepatan dengan aliran sebagaimana diidentifikasi dari DEM kecuali fitur vektor diturunkan langsung dari DEM. Kurangnya kebetulan bisa membuat gradien jauh: Anda sering menemukan air mengalir ke hulu, misalnya. Apakah Anda mempertimbangkan untuk mengatasi masalah ini sebagai bagian dari "alur kerja" Anda atau apakah Anda menganggap pendaftaran telah dilakukan?

— whuber

Tentu saja itu adalah salah satu masalah yang saya hadapi ketika mencoba menyatukan streamline NHD dengan DEM. Apakah ada solusi yang baik sehubungan dengan mendaftarkan kedua dataset?

— Jacques Tardie

Sebelumnya, kami menggunakan jaringan aliran yang berasal dari data LIDAR itu sendiri, tetapi saya ingin tahu bagaimana cara melakukannya.

— Jacques Tardie

Pada skala apa aliran tengah dikumpulkan? Sepertinya panjang segmen 100m agak terlalu kecil. Ketika seseorang seperti Anda bekerja, tentu akan sangat membantu jika hasilnya (seperti aliran yang berasal dari LIDAR) dapat dimigrasikan kembali ke salah satu pengelola data

— Kirk Kuykendall

Data LIDAR yang saya gunakan adalah dari Noah Snyder di BC, yang telah diproses ke DEM 1m. Data awalnya dikumpulkan di DAS Narraguagas di Maine. Anda mungkin benar sejauh 100m menjadi kecil. Saya berharap untuk mendapatkan seakurat mungkin secara realistis untuk mencoba dan mengotomatiskan lokasi sisa bendungan di sungai, itulah sebabnya saya mencari skala yang sangat bagus. Kirk, begitu saya menyelesaikan proyek ini, saya dengan senang hati akan menjalankan semuanya oleh Anda untuk memastikan itu layak diajukan ke USGS. Terima kasih atas komentar semua orang.

— Jacques Tardie

Jawaban:

Karena Anda memiliki LIDAR DEM, Anda harus menggunakan stream yang berasal darinya. Itu menjamin pendaftaran yang sempurna.

Inti dari gagasan ini adalah memperkirakan kemiringan rata-rata dalam hal ketinggian di ujung segmen.

Salah satu prosedur termudah adalah "meledakkan" jaringan aliran ke dalam busur komponen yang tidak bercabang. Ubah koleksi menjadi lapisan "rute" berdasarkan jarak, menjadikannya "terukur." Sekarang sangat mudah untuk menghasilkan kumpulan "acara" rute berdasarkan pada tabel tonggak (pada interval 100 m misalnya) untuk setiap busur dan mengekstrak ketinggian DEM dari titik-titik peristiwa. Perbedaan ketinggian yang berurutan di sepanjang masing-masing busur, dibagi dengan 100 m, memperkirakan kemiringan segmen rata-rata.

Gambar berikut memetakan busur aliran yang berasal dari analisis akumulasi aliran DEM 7,5 menit USGS (bagian dari Highland County, VA). Jaraknya sekitar 10 km (6 mil).

DEM

Karena Anda mencari bendungan yang tersisa, yang mungkin ditunjukkan oleh perubahan gradien hanya beberapa puluh meter (untuk bendungan yang sangat kecil), pertimbangkan untuk menggunakan segmen yang lebih kecil . Jika dataset terlalu kasar untuk memberikan sinyal yang jelas, Anda dapat dengan mudah memfilternya nanti (dengan cara rata-rata bergerak atau sebaliknya, seperti splining plot ketinggian dan membedakan spline). Akibatnya, pendekatan ini menempatkan Anda dalam domain analisis deret waktu di mana variabel yang diminati adalah elevasi, bukan gradien, dan Anda mencari pola yang terdiri dari bagian level pendek diikuti oleh perubahan mendadak.

Plot elevasi vs. tonggak sejarah

Ini adalah plot elevasi DEM yang diamati pada interval 100m di sepanjang sebagian besar (tidak semua) segmen aliran yang digambarkan. (Ukuran sel adalah 30m.) Jika perlu, busur diarahkan ulang untuk membuat ketinggian umumnya menurun dari kiri ke kanan. (Jika Anda melihat lebih dekat, Anda dapat melihat di mana saya melewatkan satu: itu naik dari kiri ke kanan.)

Ketinggian vs tonggak pada busur 16

Detail busur 16 ini (segmen panjang di bagian atas peta) menunjukkan apa yang mungkin Anda dapatkan ketika aliran tidak terdaftar dengan DEM: di tempat-tempat aliran tampak mengalir ke atas. Namun demikian, segmen yang menunjukkan karakteristik pool-and-drop mudah diidentifikasi, terutama setelah tonggak sejarah 1800 (meter di sepanjang segmen), 4000, 4600, dan 6500. Identifikasi ini dapat diotomatisasi dengan berbagai cara, terutama setelah membersihkan seri elevasi (dengan menghaluskan seri Itu).

Anda dapat melihat bahwa interval pengambilan sampel 100 m yang digunakan di sini benar-benar tidak cukup baik untuk mengidentifikasi fitur yang jauh lebih kecil sepanjang 400-500 meter. Jadi, untuk menemukan bendungan kecil yang tersisa, Anda mungkin ingin mengambil sampel sekitar interval 10-25 m pada DEM LIDAR Anda.

BTW, apa yang membuat segmen stream "terlalu kecil" untuk jenis pekerjaan ini bukanlah panjang pendek atau ukuran besar, meskipun keduanya memainkan keputusan. "Terlalu kecil" tergantung pada bagaimana Anda akan menggunakan perkiraan lereng dan seberapa tidak pasti estimasi tersebut. Untuk beberapa pekerjaan bahkan masuk akal untuk memperkirakan gradien pada interval 10m di atas grid 10m!

— whuber
sumber

+1 analisis hebat. Adakah saran tentang cara menerapkan (conflate?) Kode-kode jangkauan dari aliran NHD yang sesuai ke garis aliran yang berasal dari DEM Lidar?

— Kirk Kuykendall

@Kirk Itu pertanyaan yang sulit dan perseptif; Saya secara sadar menghindari mengatasinya dalam analisis saya! Beberapa pertanyaan terbaru di situs ini tentang membandingkan trek GPS berhubungan dengan masalah yang sama dan menyarankan beberapa solusi yang bermanfaat. Jawabannya sebagian tergantung pada bagaimana perbedaan dua set data (polyline) adalah: perbedaan kecil mudah dideteksi dan dikoreksi secara otomatis; perbedaan yang lebih besar dapat menyebabkan kesalahan grosir dalam menemukan segmen yang cocok.

— whuber

@whuber Tidak seperti masalah lintasan gps, sepertinya yang ini bisa memanfaatkan DEM. Jika Anda menuangkan air pada suatu titik pada aliran NHD, sepertinya cukup sering air mengalir di atas DEM Lidar ke polyline yang dihasilkan dari Lidar (dan yang harus sesuai dengan aliran NHD). Memang, otomatisasi lengkap masih tidak mungkin, tetapi masih tampak bahwa DEM dapat membuat pekerjaan lebih mudah. Saya kira aliran jalinan akan menjadi rasa sakit terbesar.

— Kirk Kuykendall

@Kirk Saya menyusun komentar khusus tentang mengeksploitasi DEM tetapi menghapusnya karena spekulatif dan bisa salah. Itu untuk mengatakan, saya pikir ide Anda tepat, tetapi menerapkannya memerlukan beberapa penelitian. Masalahnya adalah bahwa garis NHD umumnya akan bolak-balik antara dinding lembah LIDAR DEM, terus-menerus mengubah hubungan aliran antara masing-masing segmen NHD dan segmen turunan LIDAR yang sesuai. Ini harus dapat dieksploitasi, tetapi bagaimana melakukannya dengan efisien dan akurat adalah pertanyaannya.

— whuber

@whuber Saya melihat Katharine Kolb sedang mempresentasikan makalah tentang ini di NHD Workshop segera. Tentu akan lebih bagus jika kita bisa mengalihkan diskusi secara online. Mengingat pemotongan anggaran, saya yakin akan ada banyak kertas yang dibatalkan. Jadi mereka mungkin bersedia untuk menghibur makalah yang terlambat masuk (nudge-nudge).

— Kirk Kuykendall

Saya melakukan beberapa analisis Hidrologi di ujung saya dan karena saya harus membuat raster Arah Aliran saya, saya ingat posting Anda. Ini hanya tikaman dalam kegelapan tetapi, di ArcGIS 10 ada opsi untuk membuat output drop raster. Saya ingin tahu apakah itu dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah Anda.

The penurunan raster menunjukkan rasio perubahan maksimum ketinggian dari setiap sel sepanjang arah aliran dengan panjang jalan antara pusat-pusat sel, dinyatakan dalam persentase.

— Jakub Sisak GeoGraphics
sumber

Jawaban Jakub adalah jawaban yang bagus, karena menganggap setiap sel tidak perlu untuk pemisahan garis lebih lanjut. Jika Anda menggabungkan raster aliran dengan akumulasi aliran di sepanjang raster aliran tersebut, Anda bisa mendapatkan jarak di sepanjang aliran dan kemudian membuat grafik kemiringan pada sumbu y dan jarak aliran pada sumbu x. Anda juga perlu memperhitungkan jarak diagonal, tetapi ini bisa diatasi dengan menggunakan Euclidean Direction.

— Tom Dilts
sumber