Порівнюючи дві моделі цифрових висот (DEM) з файлів LAS?


12

У мене є два файли LiDAR (.las), один оригінальний, скажімо, з X очками. А інша - копія першого файлу .las, але з точками Y, де Y менше X.

Тепер я хочу порівняти цифрові моделі підняття (DEM) цих двох файлів .las і візуалізувати, наскільки вони відрізняються.

Я хочу отримати серед інших видів порівняння таку інформацію, як RMSE, стандартне відхилення.

Буду вдячний, якби хто-небудь міг сказати мені, що таке програмне забезпечення та способи отримати інформацію про порівняння.


1
Можливо, ви могли б відредагувати питання, щоб використовувати M і N (замість X і Y). На першому читанні я подумав, що X і Y - значення координат!
Марк Ірландії

1
Вам дійсно потрібно надати більше інформації, щоб отримати відповідну допомогу. Ваше поточне запитання створює дуже мало місця. Яке поле у ​​вашому Las-файлі містить значення. Те, як класифікуються наземні класифікації у форматі las, - це класифікаційне поле, а не різні значення z (висота). Постачальник мав би використовуватись на непризначених полях, щоб утримати різницю у значеннях z.
Джефрі Еванс

Відповіді:


8

Як порівняти дві моделі цифрових висот (DEM) у Р.

#-------------------------------------------------------------------------
#Creating a reproducible example

library(raster)

  #simulating raster_1

  f = system.file("external/test.grd", package="raster")
  DEM_1 = raster(f)

  #simulating raster_2

  DEM_2 = DEM_1
  # replacing values from raster_1 to create a new raster sample (raster_2)
    DEM_2[(DEM_2>500 & DEM_2<900)] = 550
    DEM_2[(DEM_2>200 & DEM_2<300)] = 500

#-------------------------------------------------------------------------
# Comparison 1 (DEM_3 resulted from subtracting DEM_2 from DEM_1)

  DEM_3 = DEM_1 - DEM_2

    par(mfrow=c(1,3))

    plot(DEM_1, main = "DEM_1")
    plot(DEM_2, main = "DEM_2")
    plot(DEM_3, main = "DEM_3 = DEM_1 - DEM_2")

      dev.off()

введіть тут опис зображення

#-------------------------------------------------------------------------
#Comparison 2 (histogram)

  hist(DEM_1, prob=T, main="DEM_1", xlab="")
  hist(DEM_2, prob=T, main="DEM_2", xlab="")
  hist(DEM_3, prob=T, main="DEM_3 = DEM_1 - DEM_2", xlab="")

    par(mfrow=c(1,1))

  standard_deviation = sd(c(as.matrix(DEM_3)),na.rm=T)

    dev.off()

введіть тут опис зображення

#-------------------------------------------------------------------------
#comparison 3 (RMSE)

  library(hydroGOF)

  DEM_1_matrix = c(as.matrix(DEM_1))
  DEM_2_matrix = c(as.matrix(DEM_2))

  rmse = rmse(DEM_1_matrix,DEM_2_matrix)
  rmse
  [1] 135.3675 # this is the root mean squared error (RMSE) result.

Дивіться відповідь @ whuber про порівняння двох TIN, створених за допомогою ArcGIS for Desktop? для теоретичного розуміння цього питання.


5

Це можна зробити за допомогою розширення геостатистичного аналізу ESRI ArcGIS - в довідці є розділ про проведення перевірки на підмножини .

Ви могли б зробити те ж саме через GRASS через інтерфейс R . Томіслав Хенґл детально описує, як це зробити у своїй книзі «Практичний посібник з геостатистичного картографування» . Це відкритий доступ, тому PDF можна безкоштовно завантажити.


2

Наскільки мені відомо, RMSE зазначається лише під час створення DEM, а не як атрибут для подальшої рефрендації, тому вам доведеться "вловлювати" його вручну під час створення DEM (що говорив, я ніколи не робив DEM від Lidar, лише з інших даних).

Якщо ви хочете побачити відмінності між DATA всередині двох DEMS, я б застосував cut / fill, який знаходиться в розширенні Spatial Analyst ArcGIS (у розділі "Surface Analysis"). Вирізання / заповнення показує на простій тематичній карті зміни між DEM.


3
Нарізка / заливка занадто сильна, тому що вона не кількісно оцінює відмінності. RMSE - це загальний спосіб порівняння двох наборів даних: не тільки корисно порівнювати DEM з даними про ґрунтовну правду, це один із способів кількісної оцінки різниць між двома DEM.
whuber

2

Я б зробив просту DEM різниці. DEM2-DEM1. Це покаже всі сфери, які відрізняються і на скільки.

На домашній сторінці мого веб-сайту розміщено зображення з високою роздільною здатністю. thadwester.com Поглянь
на барвисте ліве зображення.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.