जब एक LiDAR डेटासेट को DEM में परिवर्तित करते हैं, तो आप असतत डेटा बिंदुओं का एक सेट ले रहे हैं और उन्हें एकल, निरंतर डेटासेट में परिवर्तित कर रहे हैं। मान लें कि आपकी .las फ़ाइल में X (अक्षांश), Y (देशांतर) और Z (ऊँचाई) का मान ~ 1 मीटर के औसत रिज़ॉल्यूशन के साथ है। यहाँ रिज़ॉल्यूशन वास्तव में महत्वपूर्ण है- हम केवल एक औसत के बारे में बात कर रहे हैं और इसलिए हम पूरे डेटासेट में ~ 1 मीटर रिज़ॉल्यूशन शायद ही पाएंगे। इसके बजाय हम ऐसे मान पाएंगे जो उस रिज़ॉल्यूशन के 'बॉलपार्क' अनुमान के भीतर आते हैं। तो आप इन बिंदुओं को लें और उन्हें एक रेखापुंज डेम, या शायद टिन में परिवर्तित करें। X और Y मानों में न्यूनतम विकृति देखी जानी चाहिए, लेकिन आप ध्यान देंगे कि आपका Z मान वैसा नहीं हो सकता है जैसा आपने अपेक्षित किया था। इसका कारण यह है कि कंप्यूटर ' t पता है कि सही Z मान कोशिकाओं में क्या हैं जो आपके LiDAR अंक में से एक पर नहीं गिरते हैं। LiDAR बिंदुओं के बीच, उचित Z मान क्या हो सकता है, यह अनुमान लगाने के लिए एक प्रक्षेप एल्गोरिथ्म लागू किया गया है। आपके विश्लेषण के लक्ष्यों के सापेक्ष सही प्रक्षेप विधि का चयन करना LiDAR से DEM तक जाने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। उस आउटपुट पर उचित रिज़ॉल्यूशन सेट करना DEM महत्वपूर्ण है- हमेशा अपने LiDAR डेटासेट के रिज़ॉल्यूशन से कम रिज़ॉल्यूशन सेट करें। इसलिए ~ 1 मीटर रिज़ॉल्यूशन के लिए मैं विरूपण को कम करने के प्रयास में, डेम के लिए 3 मीटर रिज़ॉल्यूशन सेट करूँगा। उस आउटपुट पर उचित रिज़ॉल्यूशन सेट करना DEM महत्वपूर्ण है- हमेशा अपने LiDAR डेटासेट के रिज़ॉल्यूशन से कम रिज़ॉल्यूशन सेट करें। इसलिए ~ 1 मीटर रिज़ॉल्यूशन के लिए मैं विरूपण को कम करने के प्रयास में, डेम के लिए 3 मीटर रिज़ॉल्यूशन सेट करूँगा। उस आउटपुट पर उचित रिज़ॉल्यूशन सेट करना DEM महत्वपूर्ण है- हमेशा अपने LiDAR डेटासेट के रिज़ॉल्यूशन से कम रिज़ॉल्यूशन सेट करें। इसलिए ~ 1 मीटर रिज़ॉल्यूशन के लिए मैं विरूपण को कम करने के प्रयास में, डेम के लिए 3 मीटर रिज़ॉल्यूशन सेट करूँगा।
मेरे पास LiDAR से प्राप्त DEMs के साथ भूस्खलन और मलबे के प्रवाह का अध्ययन करने का अनुभव है। भूस्खलन और मलबे का प्रवाह बहुत रैखिक विशेषताएं हैं जो स्थलाकृति में अन्य रैखिक सुविधाओं के पास होती हैं। इसलिए जब मैं LiDAR से DEM में परिवर्तित होता हूं, तो मैं एक प्रक्षेप विधि चाहता हूं जो रैखिक विशेषताओं को सर्वश्रेष्ठ रूप से प्रस्तुत करे। यह एक टिन (त्रिकोणीय अनियमित नेटवर्क) होता है। आप कहते हैं कि आप एक हाइड्रोलॉजिकल विश्लेषण करने का लक्ष्य रखते हैं। हो सकता है कि आपको अपना डेम बनाने के लिए एक स्पलाइन इंटरपोलेशन विधि की कोशिश करनी चाहिए। एक बहुत ही चिकनी रेखापुंज सतह बनाने के लिए अपने सभी डेटा बिंदुओं के माध्यम से तख़्त प्रक्षेप कार्य निरंतर, आच्छादित रेखाएँ खींचते हैं। अपने सिंक को पहचानें, उन्हें भरें, काउंटर्स ड्रा करें, दोहराएं।
यह एक प्रकार का छोटा सा खेल है, लेकिन मैं यहां पहुंचने की कोशिश कर रहा हूं, यह मुझे लगता है कि आप गलत सवाल पूछ रहे हैं। एक सॉफ्टवेयर वर्कफ़्लो के लिए पूछने के बजाय आपको एक हाइड्रोलॉजिकल रूप से सही डेम बनाने के लिए उपयोग करना चाहिए, आपको यह पूछना चाहिए कि उपयोग करने के लिए क्या प्रक्षेप विधि है। अगर मैं तुम थे, मैं एक तख़्ता प्रक्षेप विधि की कोशिश करेंगे।
सॉफ्टवेयर के संदर्भ में, LiDAR डेटा का प्रसंस्करण waaay CPU / RAM गहन है। अगर आपके पास> 6 GB RAM है तो मैं GRASS GIS की सिफारिश करूंगा। उन्हें सबसे अच्छा LiDAR प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर मिला है जिसका मैंने कभी उपयोग किया है (यह FOSS है), लेकिन आपको कुछ मेमोरी आवंटन करना होगा। अन्यथा, मैं आर्कगिस के साथ चिपके रहने की सलाह दूंगा। वे कैसे अपनी वेबसाइट पर क्या करना चाहते हैं पर कुछ महान प्रलेखन मिला है।