Мені раніше доводилося складати карти канав з 1-метрованих ДЕМ сільськогосподарських ландшафтів. Це, звичайно, складне завдання - підібрати робочий процес, який підходить. Здатність успішно витягати мережу канави залежатиме від ряду факторів. Наприклад, вас цікавлять лише придорожні рови? Якщо так, то чи є дороги на набережних (як це зазвичай буває в сільськогосподарських установках) і чи є у вас точний векторний файл доріг (це може бути критично важливим для цього завдання)? Або ви також зацікавлені в польових дренажних канавах? У вас є сира хмара точок LiDAR або просто інтерпольована DEM? Якщо у вас пізніше, то важливо, щоб ви не застосовували будь-який фільтр згладжування, який, на жаль, зазвичай робиться з LiDAR DEM через їх надмірну шорсткість поверхні перед аналізом. На жаль, низько розташований придорожній кювет легко видаляється середнім фільтром 3 x 3 в 1 м DEM. Якщо у вас є хмара точок LiDAR, я б рекомендував інтерполювати вашу сітку DEM, використовуючи схему інтерполяції найближчих сусідів (припускаючи високу точкову щільність), оскільки, хоча це збільшить шорсткість поверхні порівняно з чимось на зразок IDW, вона краще збереже канави. .
Тепер, припускаючи, що у вас є дорожній вектор, і що вас цікавлять лише придорожні канави, ось такий робочий процес, який ви можете використовувати:
Виконайте фільтр висоти від середнього значення. У відкритих кодах Інструментів геопросторового аналізу GIS Whitebox , який я використовував для цього завдання, є буквально інструмент під назвою "Відмінність від середнього підвищення" (DFME), який ідеально підходить для цього робочого процесу. Однак якщо ви з якихось причин не можете використовувати Whitebox, тоді виконайте традиційний середній фільтр (фільтр коробки автомобіля) і відніміть результат від початкового DEM (також може бути використаний фільтр 'high-pass'). Можливо, вам доведеться експериментувати з розміром фільтра, який буде залежати від ширини ваших канав, але повинен бути трохи ширшим, ніж канави. Для моїх даних я встановив параметр "Розмір розміру сусідства" інструменту DFME на 5 комірок, що створило б фільтр 11 х 11.
Вам потрібно буде встановити поріг растру DFME, щоб витягнути всі комірки сітки із "низьким" значенням DFME. Знову ж, це буде залежати від ваших даних, зокрема, від глибини канав у вашій DEM. Я просто використав для цього калькулятор Whitebox Raster з виразом [низькі комірки] = [DFME] <(- 0,15). Одиниці параметра "0,15" у пороговому значенні такі ж, як z-одиниці вашої DEM. Це фактично говорить про те, дайте мені всі комірки сітки, які лежать як мінімум на 15 см (моя DEM в метрах) нижче їх оточення.
Буфер вашого дорожнього вектора таким чином, що він створює дорожню маску, достатньо широку, щоб включати дорогу та її придорожні канави. Це буде залежати від ширини вашої дороги. Якщо у вас є великий сайт, то фактично може бути багато ширини дороги, наприклад, головні дороги, як правило, ширші, ніж вторинні дороги. У моєму випадку добре працював дорожній буфер розміром 10 м.
Перетворіть цей багатокутник дорожнього буфера в растр, використовуючи DFME або DEM в якості базового зображення, з якого виведений растр отримає свою роздільну здатність і масштаб. Ви можете заздалегідь відключити дорожній буфер на слід шару растрової сітки, щоб прискорити цей процес, якщо у вас є більш розгалужена векторна дорожня мережа, ніж ваш DEM-сайт, що було для мене. Залежно від того, як працює перетворення вектор-растр, ви можете перепризначити значення в растрі дорожнього буфера на рівні 1 для доріг і 0 для всього іншого. Знову ж таки, для цього може бути корисний растровий калькулятор.
Помножте остаточний булевий буфер дорожнього буфера на порогове зображення DFME.
Ви можете, якщо ви справді класичні, тоді захочете застосувати алгоритм проріджування ліній до растру, що є результатом кроку 5, щоб створити хорошу мережу тонких ліній придорожніх канав.
На зображенні внизу мережа придорожньої канави показана чорним кольором, накладеним зверху на зображення DFME, а схил DEM прозоро наскрізь. Я думаю, що це спрацювало досить добре в цьому випадку, але, знову ж таки, потрібно трохи витонченості та розігрування з різними параметрами.
Якщо виявиться, що вас не цікавлять просто придорожні рови, то в Whitebox є інструмент під назвою Map Gully Depth, який, можливо, може бути використаний для цього завдання залежно від ваших даних та ландшафту. Це важко використовувати, тому дайте мені електронний лист, якщо ви вирішите пройти цей маршрут, і я буду радий дати рекомендації. Основне питання полягає в тому, що складно використовувати схеми поверхневого потоку (наприклад, зображення накопичення потоку) для картування канав, оскільки, на відміну від потоків, канави в сільськогосподарських умовах використовуються стільки ж для тимчасового зберігання води, скільки для транспортування води. Зазвичай вони не мають градієнтів, які ви знайдете в природних потоках. Тим не менш, я розробив алгоритм порушення депресії в Whitebox, який можна використовувати для поліпшення дренажу через канави, що також може бути корисним для картографування польових канав.