Gewinnung der Flussgrenze (Ufer) aus LiDAR

Gibt es eine Möglichkeit, eine Flussgrenze (Ufer) automatisch aus LiDAR-Daten und ihren Produkten (DEM, Intensitätsbild und Steigung) zu extrahieren? Das Digitalisieren ist sehr zeitaufwändig.

— Leila
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Die automatische Extraktion von Bruchkanten ist der heilige Gral der LiDAR-Produktion. Die Wissenschaft hat mehrere Ansätze entwickelt (siehe hier und hier für den Anfang). Ähnliche Fragen wurden auch bei GIS SE gestellt ( hier und hier ).

— Barbarossa

Ja, einige werden von Wasser absorbiert. Ich suche nach einem Ansatz, um die Flussgrenzen automatisch zu extrahieren. Es gibt viele Forschungsarbeiten, aber keine von ihnen bietet eine echte Lösung für Industrieprojekte (mit vordefinierter Genauigkeit, ..)

— Leila

@Barbarossa Ich liebe den existenziellen Spin, den du darauf legst. : p

— Elrobis

Ich bin mit @Barbarossa in diesem Fall und digitalisiere seit ungefähr 6 Wochen Gewässer aus Luftbild / Intensität / LiDAR DEM. Das Problem ist, dass der Rand des Ufers impliziert ist und nicht wirklich existiert. In vielen Fällen befindet er sich unter Bäumen, da (nicht überraschend) Bäume hoch am Ufer wachsen und das Luftbild verdecken. Wir verwenden einen roten Laser, der kein Wasser durchdringt. Dies zeigt sich ziemlich gut im Intensitätsbild. In einigen Fällen ist Wasser keine Rückführung, aber direkt unter der Flugbahn wird eine hohe Intensität erzeugt. Die Intensität mit DEM zeigt, wo sich Wasser befindet, und das Luftbild bestätigt, dass es sich nicht um einen Baumschatten handelt.

— Michael Stimson

Ich bin jetzt seit ein paar Jahren in der LiDAR-Verarbeitung. Der beste Ansatz, den wir gefunden haben, besteht darin, die verdächtigen Wasserpunkte auf etwas anderes als den Boden zu klassifizieren. Sollte einfach sein, nur anhand der Intensität zu klassifizieren (nahe Nadir-Punkte haben eine hohe Intensität, während trübes Wasser nahe 0 ist) und Laserschüsse werden normalerweise sowieso in Küstennähe absorbiert. Es sind jedoch noch einige Interpretationen und manuelle Änderungen erforderlich

Exportieren Sie ein DEM, das nur die Intensität darstellt, nachdem die Wasserpunkte als nicht gemahlen klassifiziert wurden. Die Datenlücken im DEM haben 0 Werte, die wahrscheinliche Gewässer darstellen. Mit einigem Basteln (ich verrate nicht alle meine Geheimnisse) im Modellbauer können Sie das Raster in ein Polygon konvertieren, eine Glättung anwenden und voila ... halbautomatisch extrahierte Bruchkanten.

Seien Sie gewarnt, dass dies noch Zeit und ein sorgfältiges Auge braucht, um es richtig zu machen. Nichts ist so genau wie das menschliche Auge. Viel Glück. Ergebnisse können variieren.

— Barbarossa
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@Barbarossa: Danke, ich habe mit Datenkrümmung gearbeitet und einige interessante Ergebnisse erzielt. Wie genau sind die Ergebnisse Ihrer Methode?

— Leila

Wie ich bereits sagte, sind sie nur so genau, wie Sie sie herstellen. Die Genauigkeit von der Punktwolke bis zu den endgültig generierten Bruchlinienpolygonen / -polylinien hängt davon ab, welche Auflösung (Zellengröße) Ihre Punktwolke unterstützt. Ich generiere normalerweise 1-Meter-DEMs, aber nur, weil die Punktwolke dies unterstützt (dh den nominalen Punktabstand). Bei einem 1-m-DEM befinden sich meine Bruchkanten normalerweise in 1 m Entfernung von der tatsächlichen Küstenlinie (wenn ich sage, dass sie dort ist). Meine Kunden haben sich nie über die Genauigkeit beschwert.

— Barbarossa

Ich habe versucht, Senken zu füllen, dann Differenz kombiniert mit entweder keinen Rückgabezellen oder höher als fokal (funktioniert nur für Kanten) und habe 80% ish ... die Senken / Differenz schneidet Baumschatten meistens aus, dann werden minimale Differenz- / Flächenkriterien angewendet ;; Dieser Prozess würde in einem Bereich besser funktionieren, der nicht so flach ist wie der Bereich, den ich als Test verwendet habe. Das Problem besteht darin, dass es keinen großen Unterschied zwischen Boden und zu füllendem Wasser gibt und zu dem Zeitpunkt, als ich sie einbezog, falsche Werte eingeführt wurden. Klingt das nach dem Start eines guten Prozesses @Barbarossa? Am Ende ist nichts zu 100% so gut wie das menschliche Auge!

— Michael Stimson