Workflow zur Bestimmung des Stream-Gradienten?

Was die Daten betrifft , arbeite ich mit NHD .shp-Dateien, 10m DEMs und einigen LIDAR-Daten.

Mein Ziel ist es, den Gradienten für 100 m Segmente eines Netzwerks von Streams zu bestimmen.

Ich bin bereits in der Lage, dies zu tun, aber ich gehe davon aus, dass mein Workflow nicht ideal ist, insbesondere, weil ich überhaupt nicht mit verzweigten Netzwerken umgehen kann.

Wenn Sie alle dies tun würden, welche Art von Schritten würden Sie verwenden?

Darüber hinaus habe ich geschrieben über das Problem hier , wo ich denke , ich eine viel bessere Arbeit geleistet hat und beschreibt , was meine Ziele sind.

— Jacques Tardie
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Das größte Problem ist die Registrierung der Datensätze. Es ist ungewöhnlich, dass die Vektorstrommerkmale mit den von einem DEM identifizierten Strömen übereinstimmen, es sei denn, die Vektormerkmale wurden direkt vom DEM abgeleitet. Mangelnde Zufälle können zu Farbverläufen führen: Beispielsweise fließt häufig Wasser stromaufwärts. Denken Sie darüber nach, dieses Problem in Ihrem "Workflow" zu beheben, oder gehen Sie davon aus, dass die Registrierung bereits durchgeführt wurde?

— whuber

Dies ist sicherlich eines der Probleme, bei denen ich versucht habe, die Mittellinien des NHD-Streams mit DEMs zu verknüpfen. Gibt es gute Lösungen für die Registrierung der beiden Datensätze?

— Jacques Tardie

Früher hatten wir ein Stream-Netzwerk verwendet, das von den LIDAR-Daten selbst abgeleitet war, aber ich würde gerne wissen, wie es anders geht.

— Jacques Tardie

In welchem Umfang wurden die Strommittellinien gesammelt? Scheint, als ob 100 m Segmentlänge etwas zu klein sind. Wenn jemand wie Sie arbeitet, wäre es sicher hilfreich, wenn die Ergebnisse (wie die von LIDAR abgeleiteten Streams) zu einem der Datenverwalter

— Kirk Kuykendall

Die von mir verwendeten LIDAR-Daten stammen von Noah Snyder aus BC und wurden bis zu 1 m DEM verarbeitet. Daten, die ursprünglich in der Wasserscheide Narraguagas in Maine gesammelt wurden. Sie könnten bis zu 100 m zu klein sein. Ich hatte gehofft, so genau wie möglich zu werden, um zu versuchen, die Position des verbleibenden Damms im Bach zu automatisieren, weshalb ich nach einer so feinen Skala suchte. Kirk, sobald ich dieses Projekt abgeschlossen habe, werde ich gerne alles von Ihnen ausführen, um sicherzustellen, dass es sich lohnt, es bei der USGS einzureichen. Vielen Dank für die Kommentare an alle.

— Jacques Tardie

Antworten:

Vorausgesetzt, Sie haben das LIDAR DEM, sollten Sie die daraus abgeleiteten Streams verwenden. Das garantiert eine perfekte Registrierung.

Der Kern der Idee besteht darin, die mittleren Steigungen in Bezug auf die Höhen an den Enden der Segmente zu schätzen.

Eine der einfachsten Prozeduren besteht darin, das Stream-Netzwerk in seine unverzweigten Bögen zu "explodieren". Konvertieren Sie die Sammlung basierend auf der Entfernung in eine "Route" -Ebene, sodass sie "messbar" ist. Jetzt ist es einfach, eine Sammlung von Routen- "Ereignissen" basierend auf einer Tabelle von Meilensteinen (z. B. in Intervallen von 100 m) für jeden Bogen zu generieren und die DEM-Höhen aus diesen Ereignispunkten zu extrahieren. Aufeinanderfolgende Höhenunterschiede entlang jedes Bogens, geteilt durch 100 m, schätzen die mittleren Segmentneigungen.

Die folgende Abbildung zeigt die Bögen von Strömen, die aus einer Durchflussakkumulationsanalyse eines USGS 7,5-Minuten-DEM (Teil von Highland County, VA) abgeleitet wurden. Es ist ungefähr 10 km breit.

DEM

Da Sie nach einem Restdamm suchen, der durch eine Änderung des Gefälles über nur einige zehn Meter angezeigt werden kann (bei einem sehr kleinen Damm), sollten Sie noch kleinere Segmente verwenden. Wenn der Datensatz zu rau ist, um eindeutige Signale zu liefern, können Sie ihn später problemlos filtern (durch gleitende Durchschnittswerte oder auf andere Weise, z. B. durch Splining-Diagramme der Höhen und Differenzierung des Splines). Tatsächlich versetzt Sie dieser Ansatz in den Bereich der Zeitreihenanalyse, in dem die interessierende Variable die Höhe und nicht der Gradient ist und Sie nach Mustern suchen, die aus kurzen Ebenenabschnitten bestehen, gefolgt von plötzlichen Änderungen.

Höhen- und Meilensteindiagramme

Dies ist eine grafische Darstellung der DEM-Erhebungen, die in Abständen von 100 m entlang der meisten (nicht aller) der dargestellten Stromsegmente beobachtet wurden. (Die Zellengröße beträgt 30 m.) Falls erforderlich, wurden die Bögen neu ausgerichtet, damit die Höhe im Allgemeinen von links nach rechts abnimmt. (Wenn Sie genau hinschauen, können Sie sehen, wo ich eines verpasst habe: Es steigt von links nach rechts.)

Höhe gegen Meilenstein auf Bogen 16

Dieses Detail von Bogen 16 (das lange Segment oben auf der Karte) zeigt, was Sie möglicherweise erhalten, wenn die Streams nicht perfekt beim DEM registriert sind: An einigen Stellen scheint der Stream nach oben zu fließen. Dennoch lassen sich Segmente, die auf Pool-and-Drop-Eigenschaften hinweisen, leicht identifizieren, insbesondere nach den Meilensteinen 1800 (Meter entlang des Segments), 4000, 4600 und 6500. Diese Identifizierung kann auf verschiedene Arten automatisiert werden, insbesondere nach dem Reinigen der Höhenreihen (durch Glätten) es).

Sie können sehen, dass das hier verwendete Abtastintervall von 100 m nicht gut genug ist, um Merkmale zu identifizieren, die viel kleiner als 400-500 m sind. Um einen kleinen Staudamm zu finden, sollten Sie auf Ihrem LIDAR DEM wahrscheinlich ein Intervall von 10 bis 25 m probieren.

Übrigens, was ein Stream-Segment für diese Art von Arbeit "zu klein" macht, ist weder eine kurze Länge noch eine große Zellengröße, obwohl beide bei der Entscheidung eine Rolle spielen. "Zu klein" hängt davon ab, wie Sie die geschätzten Steigungen verwenden und wie unsicher diese Schätzungen sein können. Für einige Arbeiten könnte es sogar sinnvoll sein, Gradienten in 10-m-Intervallen über ein 10-m-Raster zu schätzen!

— whuber
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+1 tolle Analyse. Irgendwelche Vorschläge, wie Reachcodes aus den entsprechenden NHD-Flusslinien auf die vom Lidar DEM abgeleiteten Stromlinien angewendet (zusammengeführt?) Werden können?

— Kirk Kuykendall

@ Kirk Das ist eine schwierige und einfühlsame Frage; Ich habe es in meiner Analyse bewusst vermieden, darauf einzugehen! Einige aktuelle Fragen auf dieser Website zum Vergleichen von GPS-Tracks beziehen sich auf ein ähnliches Problem und schlagen einige nützliche Lösungen vor. Die Antwort hängt teilweise davon ab, wie unterschiedlich die beiden Datensätze (Polylinien) sind: Kleine Unterschiede sind leicht zu erkennen und automatisch zu korrigieren; Größere Unterschiede können zu Fehlern beim Auffinden übereinstimmender Segmente führen.

— whuber

@whuber Im Gegensatz zum GPS-Track-Problem scheint es, dass man das DEM nutzen könnte. Wenn Sie Wasser an einem Punkt auf einer NHD-Flusslinie gießen, scheint es ziemlich oft, dass es über das Lidar-DEM zu der vom Lidar erzeugten Polylinie fließen sollte (und die der NHD-Flusslinie entsprechen sollte). Zugegeben, eine vollständige Automatisierung wäre immer noch unwahrscheinlich, aber es scheint immer noch, dass das DEM die Arbeit erleichtern könnte. Ich denke, geflochtene Ströme wären der größte Schmerz.

— Kirk Kuykendall

@Kirk Ich habe einen Kommentar speziell zum Ausnutzen des DEM verfasst, ihn aber gelöscht, weil er spekulativ ist und falsch sein könnte. Das heißt, ich denke, Ihre Idee ist genau richtig, aber die Umsetzung erfordert einige Forschung. Das Problem ist, dass die NHD-Linien im Allgemeinen zwischen den Talwänden des LIDAR-DEM hin und her springen und die Strömungsverhältnisse zwischen jedem NHD-Segment und dem entsprechenden von LIDAR abgeleiteten Segment ständig ändern. Dies muss ausnutzbar sein, aber genau, wie es effizient und genau gemacht werden kann, ist die Frage.

— whuber

@whuber Ich sehe, dass Katharine Kolb auf dem NHD-Workshop, der in Kürze erscheint, einen Vortrag darüber hält . Sicher wäre es toll, wenn wir die Diskussion online verschieben könnten. Angesichts der Budgetkürzungen wette ich, dass es viele Papiere geben wird, die storniert werden. Sie könnten also bereit sein, ein spätes Einstiegspapier (Nudge-Nudge) zu unterhalten.

— Kirk Kuykendall

Ich mache an meinem Ende eine Hydrologieanalyse und als ich mein Flow Direction-Raster erstellen wollte, erinnerte ich mich an Ihren Beitrag. Dies ist nur ein Stich in die Dunkelheit, aber in ArcGIS 10 gibt es eine Option zum Erstellen eines Ausgabe-Drop-Rasters. Ich frage mich, ob es irgendwie verwendet werden könnte, um Ihr Problem zu lösen.

Das Drop-Raster zeigt das Verhältnis der maximalen Höhenänderung von jeder Zelle entlang der Flussrichtung zur Pfadlänge zwischen den Zellzentren, ausgedrückt in Prozent.

— Jakub Sisak GeoGraphics
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Jakubs Antwort ist gut, da jede Zelle ohne weitere Linienaufteilung betrachtet wird. Wenn Sie ein Stream-Raster mit einer Flussakkumulation entlang dieses Stream-Rasters kombinieren, können Sie die Entfernung entlang des Streams ermitteln und dann die Steigung auf der y-Achse und die Stream-Entfernung auf der x-Achse grafisch darstellen. Sie müssten auch den diagonalen Abstand berücksichtigen, dies könnte jedoch mithilfe der euklidischen Richtung behoben werden.

— Tom Dilts
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