¿Extracción de diques desde DEM?

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Tengo un DEM de 1x1 metro y una nube de puntos LiDAR original en .las, de la que está hecho el DEM. Necesito extraer diques de río (puntos más altos de los diques) para la característica vectorial (punto, polilínea).

¿Alguna idea para el algoritmo o una herramienta existente?

Los diques están en gris claro en la primera imagen y debajo está la imagen de la nube de puntos para el área de ejemplo con los diques. Línea central del río en azul.

¿Alguna herramienta para extracción de características lineales de DEM?

Creo que necesito algo como Módulo de extracción de características espaciales de ENVI (página 7), pero sin ENVI parte, ya que no puedo pagarlo :)

    
pregunta Tomek 25.06.2012 - 21:02

4 respuestas

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Todo depende de donde dibuje la línea. En cualquier caso, parece que este problema puede solucionarse fácilmente utilizando el funciones morfológicas disponible en Spatial Analyst, especialmente umbrales (realizados con "<" y ">" operaciones locales) y "RegionGroup" para identificar y extraer componentes.

Aunque no tengo acceso al DEM para ilustrar, la primera imagen es lo suficientemente buena como para hacer el trabajo de todos modos. Por ejemplo, aquí hay una secuencia de versiones agrupadas por regiones de la banda roja (con valores escalados de 0.0 = negro a 1.0 = blanco), comenzando en un umbral de 0 y moviéndose de izquierda a derecha, de arriba a abajo, en incrementos de 0.02:

(Estasimágenesseredujeronparareproducirseaquí:todoelanálisisserealizóconlaresolucióndelaimagenoriginal).

Losdiquesemergenalrededordellímitedelaregiónnegraalcomienzodelasegundafila(umbral=0.08).Alcomienzodelatercerafila(umbral=0.16)losdiquesformansuspropioscomponentes(enazuloscuro)yenesepuntopuedenextraersefácilmentecomocuadrículasopolígonosseparados(ysuslímitespuedenextraersecomopolilíneasdespuésdeunpasodedeteccióndebordes)).Sololosdiquesmásanchospermanecenenlaúltimafila(umbral=0.24ymayor).Deberáseleccionarunumbraladecuadoparaobtenerexactamenteloquedesea.

EnelDEMoriginal,laselevacionesdesempeñanelpapeldelaintensidad,porloqueestosprocedimientosdeberíanserigualmenteefectivosconelpropioDEM.SielDEMtieneunagranextensión(incluidaslascaracterísticasalejadasdelríoodiques),lascaracterísticasrelevantessepuedenseleccionarcomoadyacentesalcomponenteenelqueseencuentralafuncióndelrío.

LasregionesfinasnodeseadasencontradasporRegionGrouppuedeneliminarseaplicandounapequeñaerosión(tampónnegativo)seguidadeunadilataciónequivalente(tampónpositivo).Lasregionespequeñasnodeseadassepuedenexcluirsegúnuncriteriodetamaño(recuentototaldecélulasoárea).Lospuntosmásaltosdecadadique(siesoesloquerealmentesenecesita)sepuedenencontrarcomparandoelDEMcon cuadrículas máximas zonales (usando los diques como zonas).

Por cierto, esta secuencia de imágenes se produjo en Mathematica 8. Estos son los comandos para aquellos que deseen seguir esta opción.

original = Import["http://i.stack.imgur.com/gV7Du.jpg"];
{r, g, b} = ColorSeparate[original];
frames = ParallelTable[Colorize[MorphologicalComponents[Binarize[r, t/100]], 
                       ColorFunction -> "ThermometerColors"], {t, 0, 30, 2}];
Rasterize @ TableForm[Partition[frames, 4]]

El tiempo total del reloj (después de importar la imagen) fue de 0,94 segundos, de los cuales se necesitó la mitad para reducir y exportar las 16 imágenes: las operaciones morfológicas tienden a ser rápidas (lo cual es bueno, porque los DEM de LIDAR pueden ser enormes). p>     

respondido por el whuber 28.06.2012 - 18:19
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Leí sobre la variedad de algoritmos para el trabajo (es decir, según @Hornbydds enlace ).

Probé un par de citas, y los mejores resultados en mi caso arrojan el Análisis de terreno estándar de SAGA. Esto es lo que hice y por qué:

Los diques son generalmente la característica más alta en las cercanías del canal del río, por lo que los convertí en canales al voltear DEM (MapAlgebra DEM * -1 o para exagerar las pendientes -10). Desde este punto, podría utilizar cualquiera de los conjuntos de herramientas hidrológicas (ArcHydro, HEC-GeoRas o SAGA hidroherramientas). Escogí SAGA / Análisis de terreno, análisis compuesto / análisis de terreno estándar, ya que produce River Network con un par de clics. Lo que quería lograr era River Network, ya que produce polilíneas, que indican la mejor ruta para el flujo de agua, que en el caso de diques invertidos da su punto más alto.

El archivo de formas producido es un poco desordenado (muchas de las polilíneas más pequeñas), pero después de algunos ajustes los resultados son satisfactorios. Otra molestia es que 1 dique está hecho de 300 polilíneas cortas, pero creo que encontraré alguna forma de manejar esto.

Aquí está el ejemplo de resultados:

Por supuesto, esta es una solución bastante difícil y probablemente investigaré más el problema, pero pensé que vale la pena compartirlo.

    
respondido por el Tomek 28.06.2012 - 10:22
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Una combinación de lo siguiente con el DEM original debería ayudar a resaltar la información ráster que desea y desechar el resto. Estos se pueden realizar en diferentes escalas y tamaños de vecindario para refinar el efecto.

  • Volver a muestrear, luego Barrio - > Filtro: Pase Alto
  • Superficie - > Curvatura
  • Barrio - > Estadísticas Focales: Desviación Estándar
  • "Altura relativa" = (Píxel) - (Estadísticas focales de vecindario - >: mediana)
  • Invertir, remuestrear, luego Vecindario - > Flujo focal

Después de hacer esto, la reclasificación y los contornos deben dar un esquema razonablemente bueno del propio dique. Si los diques tienen una pendiente plana y desea una cobertura más amplia, también puede probar algo como la suma de la curvatura y la pendiente, escalar en cierta medida, o incluso hacer contornos de pendiente por separado y unirlos.

Aquí hay un tutorial sobre la extracción de criaturas vectoriales de un DEM raster utilizando Spatial Analyst, que debería ser altamente aplicable:

respondido por el MappingTomorrow 28.06.2012 - 11:16
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Creo que esto podría ser solo una parte de la respuesta, pero quizás podrías comenzar haciendo contornos / polígonos de tus imágenes en intervalos determinados / basados en valores de elevación. Estaba pensando que los diques deberían tener valores de elevación más altos y, por lo tanto, si convierte DEM en polígonos, puede encontrar que las áreas en las que está interesado están representadas por polígonos centain. También puede comenzar simplemente reclasificando el DEM y ver si eso produce los resultados que está buscando. Si tiene otros datos de imagen que cubren el área que le interesa, intente agregarlos a su clasificación de imagen y ver si ayuda. Buena suerte !!

    
respondido por el dango 27.06.2012 - 09:12

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