DEM से Dikes निष्कर्षण का प्रदर्शन?

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मेरे पास 1x1 मीटर का डीईएम है और। एलएएसएआर में मूल LiDAR पॉइंट क्लाउड है, जो डेम से बना है। मुझे वेक्टर फीचर (बिंदु, पॉलीलाइन) पर रिवर डाइस (डाइस के उच्चतम बिंदु) निकालने की जरूरत है।

एल्गोरिथ्म या किसी मौजूदा उपकरण के लिए कोई विचार?

पहली छवि पर डाइक हल्के भूरे रंग के होते हैं और नीचे बिंदु क्लाउड छवि होती है, जिसमें बाइक के साथ उदाहरण क्षेत्र होता है। नदी का केंद्र नीला।

बाइक हल्के भूरे रंग में हैं

बिंदुओं के साथ बादल

डीईएम से रैखिक सुविधाओं के निष्कर्षण के लिए कोई उपकरण?

मुझे विश्वास है कि मुझे ईएनवीआई के स्थानिक फ़ीचर एक्सट्रैक्शन मॉड्यूल (पेज 7) की तरह कुछ चाहिए , लेकिन ईएनवीआई के हिस्से के बिना, क्योंकि मैं इसे बर्दाश्त नहीं कर सकता :)

— टोमेक
स्रोत

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आप किस gis प्रणाली का उपयोग कर रहे हैं?

— सींग २dd

वाणिज्यिक- ArcInfo 10 (एसए, 3 डी, भूस्थैतिक एक्सटेंशन)। खुला स्रोत- कोई भी।

— 1948 में टोमेक

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मैं कुछ विचार के बारे में सोच रहा था, यह मानते हुए कि आपके पास अपनी नदी के लिए एक वेक्टर केंद्र रेखा है जिसे आप इसे बफर कर सकते हैं और इसका उपयोग डेम को मास्क करने के लिए कर सकते हैं और मानों को बढ़ा सकते हैं। यह नदी के चैनल के समानांतर चलता है। तो क्या आप कभी तर्क का उपयोग करने के लिए पर्याप्त चतुर होने की जरूरत है क्योंकि वे नदी से "वापस सेट" हो जाते हैं।

— हॉर्नबड

दुर्भाग्य से डाइक हमेशा नदी चैनल के समानांतर नहीं चलते हैं और अक्सर नदी चैनल से बहुत दूर होते हैं। मैं सोच रहा था कि कंकाल के रूप में कुछ अल्गोरिथम होगा? डीईएम से रैखिक सुविधा (ओं) के निष्कर्षण के लिए, इस तरह की सुविधा के साथ मैं बिंदु बादल में उच्चतम अंक प्राप्त कर सकता हूं।

— टोमेक

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मैं इस कागज के पार आया, मदद का हो सकता है? asprs.org/a/publications/pers/2004journal/deloy/…

— हॉर्नबड

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यह सब उस पर निर्भर करता है जहां आप रेखा खींचते हैं। इसके बावजूद, यह समस्या ऐसी दिखती है कि यह स्थानिक विश्लेषक में उपलब्ध रूपात्मक कार्यों का उपयोग करके आसानी से संबोधित किया जा सकता है , विशेष रूप से थ्रॉल्डिंग ("स्थानीय संचालन") और "रीजनलग्रुप" और घटकों को पहचानने और निकालने के लिए "रीजनलग्रुप" के साथ प्रदर्शन किया जाता है।

यद्यपि मेरे पास वर्णन करने के लिए डेम तक पहुंच नहीं है, वैसे भी काम करने के लिए पहली छवि लगभग अच्छी है। उदाहरण के लिए, यहां लाल बैंड के क्षेत्रग्रुप संस्करणों (0.0 = काले से 1.0 से = सफेद तक के मूल्यों के साथ) का एक क्रम है, 0 की दहलीज पर शुरू होता है और बाएं से दाएं, ऊपर से नीचे, 0.02 की वेतन वृद्धि में चलता है।

dikes

(ये चित्र यहां प्रजनन के लिए सिकुड़ गए थे: सभी विश्लेषण मूल छवि के संकल्प पर किए गए थे।)

दूसरी पंक्ति (दहलीज = ०.० around) के शुरू होने से काले क्षेत्र की सीमा के चारों ओर बाइकें उभरती हैं। तीसरी पंक्ति (थ्रेशोल्ड = 0.16) के प्रारंभ में डाइक अपने घटकों (गहरे नीले रंग में) का निर्माण करते हैं और उस बिंदु पर आसानी से अलग ग्रिड या बहुभुज के रूप में निकाले जा सकते हैं (और उनकी सीमाओं को एक किनारे का पता लगाने के चरण के बाद पॉलीइल के रूप में निकाला जा सकता है) )। अंतिम पंक्ति (थ्रेशोल्ड = 0.24 और अधिक) द्वारा केवल सबसे चौड़ी बाइक ही रहती है। आपको जो चाहिए वह ठीक पाने के लिए आपको एक उचित सीमा का चयन करना होगा।

मूल डेम में, ऊंचाई तीव्रता की भूमिका निभाती है, इसलिए इन प्रक्रियाओं को डीईएम के साथ समान रूप से प्रभावी होना चाहिए। यदि डीईएम की एक बड़ी सीमा है (नदी या बाइक से दूर की विशेषताओं सहित), संबंधित सुविधाओं को उन घटक के रूप में चुना जा सकता है जिसमें नदी की विशेषता निहित है।

रीजनग्रुप द्वारा पाए जाने वाले पतले अनचाहे क्षेत्रों को एक छोटे से कटाव (नकारात्मक बफर) को लागू करके समाप्त किया जा सकता है, इसके बाद एक बराबर फैलाव (पॉजिटिव बफर) दिया जाता है। छोटे अवांछित क्षेत्रों को एक आकार मानदंड (कुल सेल गणना या क्षेत्र) पर बाहर रखा जा सकता है। प्रत्येक डाइक पर उच्चतम अंक (यदि वह वास्तव में आवश्यक है) को डीईएम से ज़ोनल अधिकतम ग्रिड (ज़ोन के रूप में डाइक्स का उपयोग करके) की तुलना करके पाया जा सकता है ।

संयोग से, छवियों का यह क्रम Mathematica 8 में निर्मित किया गया था । यहां उन लोगों के लिए आदेश हैं जो इस विकल्प को आगे बढ़ाने की इच्छा कर सकते हैं।

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]]

कुल घड़ी समय (छवि आयात करने के बाद) 0.94 सेकंड था, जिसमें से सभी 16 छवियों को सिकोड़ने और निर्यात करने के लिए आधे की आवश्यकता थी: रूपात्मक ऑपरेशन तेज होते हैं (जो अच्छा है, क्योंकि LIDAR DEMs बहुत बड़ा हो सकता है)।

— व्हीबर
स्रोत

संपूर्ण अवधारणा ठीक लगती है, लेकिन मुझे समझ नहीं आता "... थ्रेशोल्डिंग (" <"और"> "स्थानीय संचालन)" भाग के साथ प्रदर्शन किया गया। आप इसे सामान्यीकरण (SA) टूल सेट के साथ कैसे प्राप्त करेंगे?

— तोमक

@ टोमेक वन नहीं तार्किक टूलसेट देखें ।

— whuber

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मैंने नौकरी के लिए विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम के बारे में पढ़ा (यानी @Hornbydds लिंक के अनुसार )।

मैंने युगल एपॉच की कोशिश की, और मेरे मामले में सबसे अच्छे परिणाम एसएजीए से स्टैंडर्ड टेरेन एनालिसिस मिले। यहाँ है कि मैंने क्या किया और क्यों:

नदी चैनल के आसपास के क्षेत्र में आमतौर पर बाइक की उच्चतम विशेषता होती है, इसलिए मैंने उन्हें डेम (MapAlgebra DEM * -1 या ढलान -10 के अतिशयोक्ति के लिए) को फ़्लिप करके चैनलों में बदल दिया। इस बिंदु से मैं किसी भी हाइड्रोलॉजिकल टूल सेट (आर्कहेड्रो, एचईसी-जियोरास या सागा हाइड्रो टूल्स) का उपयोग कर सकता था। मैंने SAGA / Terrain Analysis -compound विश्लेषण / Standard Terrain विश्लेषण चुना क्योंकि यह कुछ क्लिकों के साथ रिवर नेटवर्क का उत्पादन करता है। रिवर नेटवर्क वह है जिसे मैं प्राप्त करना चाहता था, क्योंकि यह पॉलीइलीन का उत्पादन करता है, जो जल प्रवाह के लिए सर्वोत्तम मार्ग का संकेत देता है, जो कि उल्टे बाइक के मामले में - अपना उच्चतम बिंदु देता है।

उत्पादित आकार की फ़ाइल थोड़ी गड़बड़ है (छोटे पॉलीलाइन के कई), लेकिन बाद में कुछ ट्विकिंग परिणाम संतोषजनक हैं। एक और झुंझलाहट यह है कि 1 डाइक 300 लघु पॉलीलाइन से बना है, लेकिन मुझे लगता है कि मुझे इसे संभालने का कोई तरीका मिलेगा।

यहाँ परिणाम उदाहरण है:

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

निश्चित रूप से यह काफी कठिन समाधान है और मैं शायद इस मुद्दे की आगे जांच करूंगा, लेकिन मैंने इसके मूल्य को साझा करने के लिए सोचा।

— टोमेक
स्रोत

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मूल डीईएम के साथ निम्नलिखित में से कुछ संयोजन को आप चाहते हैं कि रेखापुंज जानकारी को उजागर करने में मदद करें, और बाकी को फेंक दें। प्रभाव को निखारने के लिए इन्हें विभिन्न पैमानों और पड़ोस के आकारों में प्रदर्शित किया जा सकता है।

फिर से भरना, फिर पड़ोस -> फ़िल्टर: हाई पास
सतह -> वक्रता
पड़ोस -> फोकल सांख्यिकी: मानक विचलन
"सापेक्ष ऊँचाई" = (पिक्सेल) - (पड़ोस -> फोकल सांख्यिकी: मेडियन)
इनवर्ट, रिंपल, फिर नेबरहुड -> फोकल फ्लो

ऐसा करने के बाद, पुनर्वर्गीकरण और समरूपता को अपने आप में डाइक की यथोचित रूपरेखा प्रदान करनी चाहिए। यदि dikes सपाट-ढलान वाले हैं और आप एक व्यापक कवरेज चाहते हैं, तो आप वक्रता और ढलान के योग की तरह कुछ भी आज़मा सकते हैं, कुछ राशि द्वारा परिमाणित, या यहाँ तक कि ढलान अलग-अलग करते हैं और उन्हें एक साथ जोड़ते हैं।

यहाँ स्थानिक विश्लेषक का उपयोग करते हुए एक रेखापुंज डीईएम से वेक्टर राइडलाइन निकालने पर एक ट्यूटोरियल है, जो अत्यधिक लागू होना चाहिए:

http://support.esri.com/es/knowledgebase/techarticles/detail/39093

— MappingTomorrow
स्रोत

मेरे पास उपकरणों के संयोजन पर एक नज़र होगी- कुछ अच्छे परिणाम दे सकती है। धन्यवाद। जैसा कि मैंने देखा, ESRI ट्यूटोरियल ने प्रक्रिया का वर्णन +/- जैसा कि मैंने किया था :) कूल। धन्यवाद।

— तोमक

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मुझे लगता है कि यह केवल उत्तर का हिस्सा हो सकता है, लेकिन हो सकता है कि आप दिए गए अंतराल पर / ऊंचाइयों के मूल्यों के आधार पर अपनी छवियों से कंट्रो / पॉलीगॉन बनाकर शुरू कर सकें। मैं सोच रहा था कि dikes के उच्च ऊंचाई मूल्य होने चाहिए और यदि आप उन्हें बहुभुज में परिवर्तित करते हैं, तो आप पा सकते हैं कि जिन क्षेत्रों में आप रुचि रखते हैं, वे सेंटेन बहुभुज द्वारा दर्शाए गए हैं। आप भी केवल DEM को पुनर्परिभाषित करके शुरू कर सकते हैं और देखें कि क्या परिणाम आपके बाद हैं। यदि आपके पास अन्य छवि डेटा है जो उस क्षेत्र को कवर करता है जिसे आप अपनी छवि वर्गीकरण में जोड़ने की कोशिश में रुचि रखते हैं और देखें कि क्या यह मदद करता है। सौभाग्य!!

— dango
स्रोत