feil i projiserte terrengmodeller - bk2016

Feil i projiserte terrengmodeller (DTM)

Rengifo OrtegaSeksjon for geoinformasjon, NVE

Norwegian Water Resources and Energy Directorate

2

Utgangspunkt

Høydedata med 20

meter oppløsning fra

Statens Kartverket i

UTM soner 32, 33 og

35

DTM20, UTM33

• Nearest neighbor (default) (NNR)

• Bilinear (BIR)

• Cubic

• MajorityProject Raster

UTM 35

UTM 33

UTM 32


Problemområder

3

UTM Sone 32

UTM sone 35

Testområdet : Mebygda,

Lierne (Nord-trøndelag)

Terrengprofil


DTM20 resamplet med NNR og BIR

4


Opphav til artifacts■ Forskyvning av cellene 3,385m mot øst ved bruk av NNR

5

Forflyttningsretning


Effekt av resampling artifacts på DTM

6


Systematisk feil i høyde og helning

7

Relativ høydedifferanse med systematisk variasjon med negative verdier på øverste venstre del av firkanten og positive verdier på nederst høyre av firkanten

Relativ helningsdifferanse.


Effekt av artifacts på vannretning og

vannakkumulasjonsberegning (visuell)

8Vannretningsberegning. Til venstre DTM20 (NNR) og til høyre DTM20(BIR)Vannakummulasjonsberegning. Til venstre DTM20 (NNR) og til høyre DTM20(BIR) (single flow algoritme)


Skjematisk framstilling av single flow algoritme og differans i vannretning mellom DTM20(NNR) og DTM20(BIR)

9


Effekt av artifacts på vannretning og vannakkumulasjonsberegning

(Numerisk)

10Heldningsorientering av sørvest drenerende celler (code 8)

Log Integer vannakkumulasjon DTM20 (NNR)

Log Integer vannakkumulasjon DTM20 (BIR)


vi er ikke aleine…

11


Konklusjon og anbefalinger

■ Bruk av Nearest Neighbor Resampling (NRR) viser seg til å være uegnet for projisering

av ”continuous data” fra en UTM sone til annen UTM sone, fordi den innfører feil i

høydedata ved å forskyve cellene mot øst

■ Ved projisering, NRR omorganiserer data slik at det oppstår kunstige blokker, såkalte

”Artifacts”. Disse kunstige blokkene skiller seg fra hverandre pga. av bratt høyde- og

helningsendring, og gir opphav til bias i vannretnings- og vannakkumulasjonsberegning.

Antall celler som dreneres til er varierende og avhenging av høyde, helning og

helningsorientering.

■ Forskyvning i cellene gir også sidespredning av vannakkumulasjon i slakt terreng, det

betyr at artifacts påvirker hvordan SFA oppfører seg.

■ Med unntak av tilfeller hvor vannakkumulasjon og vannretning beregnes ved bruk av

ArcInfo og elvenettet, som tvinger SFA-algoritmen å følge elvene, anbefales det ikke å

bruke DTM20(NNR) til grid-baserte analyse. I sted for bør den DTM20(BIR) brukes.

12


Referanser

13

■ ESRI ArcGIS Resources: how flow accumulation works,

http://resources.arcgis.com/EN/HELP/MAIN/10.1/index.html#//009z00000062000000 last accessed 03.11.2015.

■ Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H., Fischer, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V., and Böhner,

J. (2015). System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4, Geosci. Model Dev., 8, 1991-2007,

doi:10.5194/gmd-8-1991-2015.

■ Neteler, M. and Mitasova,H., 2008, Open Source GIS: a GRASS GIS Approach. Springer, New York.

■ Parker, J.A., Kenyon R.V. and Troxel, D.E. Comparison of interpolating methods for image resampling, IEEE

transactions of medical imaging, vol, MI-2, No.1 ,1983, pp.31-39.

■ R Development Core Team (2008). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for

Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org.

Tusen takk !

http://resources.arcgis.com/EN/HELP/MAIN/10.1/index.html

http://www.r-project.org./

feil i projiserte terrengmodeller - bk2016

Technology