Intento responder mi propia pregunta:
La causa de las franjas en los ejemplos que proporcioné se debe enteramente a mi flujo de trabajo, no a ningún problema heredado con la forma en que los datos se ensamblaron o mosaicaron originalmente. Los DEM con los que estaba tratando se generaron a partir de técnicas más nuevas, como lo demuestra este mapa:
Los dos métodos que cubren las áreas con las que estaba trabajando son LIDAR y otros sensores activos o interpolación lineal compleja. Las técnicas más antiguas a las que @Dan Patterson hace referencia son las técnicas Manual Profiling y Gestalt Photomapper. De hecho, el USGS hace referencia a esto en el enlace NED que comparte @Dan Patterson:
Los DEM de origen más antiguos producidos por métodos que ahora son obsoletos se han filtrado durante el proceso de ensamblaje de NED para minimizar los artefactos que se encuentran comúnmente en los datos producidos por estos métodos. La eliminación de artefactos mejora en gran medida la calidad de la pendiente, el relieve sombreado y la información de drenaje sintético que se puede derivar de los datos de elevación. El proceso de filtrado de eliminación de artefactos no elimina todos los artefactos. En áreas donde el único DEM disponible es producido por métodos más antiguos, entonces todavía puede producirse "rayado". El procesamiento del NED también incluye pasos para ajustar los valores donde los DEM adyacentes no coinciden bien, y para rellenar áreas de datos perdidos entre los DEM. Estos pasos de procesamiento aseguran que el NED no tenga áreas vacías y mínimas discontinuidades artificiales.
Entonces, ¿qué causó mis problemas de rayas?
Mientras que, para calcular correctamente los valores de TI en SAGA GIS, necesitamos que las unidades de celda estén en metros, no el grado de medición del Sistema de coordenadas geográficas original, por lo que el primer paso de nuestro flujo de trabajo consistió en usar ArcMAP (odio el conjunto de herramientas de proyección de SAGA) para proyecte el DEM en la proyección UTM correcta. Dentro de este paso hay diferentes opciones para volver a muestrear el DEM. En todos los DEM y las salidas resultantes que tenían rayas, dejamos incorrectamente la técnica de remuestreo predeterminada como nuestra elección- el algoritmo de remuestreo predeterminado es Vecino más cercano, que nunca debe usarse con un conjunto de datos continuo como los datos de evelación presentes en un DEM. Cuando se proyectaron los DEM utilizando el remuestreo de interpolación bi-lineal, no se observaron artefactos horizontales o verticales en el DEM ni en ninguno de los productos resultantes.
ESRI sabía de esto:
Los DEM son susceptibles a artefactos. Muchos DEM ya tienen algunos artefactos introducidos durante la creación; los sombreados de esos DEM aumentarán las anomalías y las harán visibles. Si el DEM no tiene ningún artefacto antes de ser renderizado como sombreado, el problema puede ser causado al usar un método de remuestreo incorrecto al proyectar los datos del DEM. Un DEM son datos ráster continuos. El método de remuestreo bilineal debe usarse en proyecciones de trama o en cualquier transformación de trama. Al proyectar datos ráster con la herramienta Project Raster GP, no use el método de remuestreo predeterminado. Elija el método de remuestreo bilineal o de convolución cúbica en su lugar.
Fuente: http://support.esri.com/en/knowledgebase/techarticles/detail/29127
Y el USGS lo sabe, indicando en las preguntas frecuentes:
P: ¿Qué métodos de remuestreo son mejores para preservar la precisión de los datos NED y las características del terreno?
R: La convolución cúbica y la interpolación bilineal son los métodos preferidos para volver a muestrear datos de elevación digital, y darán como resultado una apariencia más suave. El vecino más cercano tiene tendencia a dejar artefactos tales como escalones y franjas periódicas en los datos que pueden no ser evidentes al ver los datos de elevación, pero pueden afectar las derivadas, como el relieve sombreado o los rásteres de pendiente. *
Fuente: http://ned.usgs.gov/faq.html#RESAMPLE
Entonces, mi tonta aceptación de la configuración predeterminada en ArcMap (y mi ignorancia de los resultados) causaron esto. Un error muy obvio probablemente.
Vive y aprende.