He tenido que mapear zanjas de DEM de 1 m derivadas de LiDAR de paisajes agrícolas antes. Sin duda, es una tarea difícil crear un flujo de trabajo adecuado. Su capacidad para extraer con éxito una red de zanjas dependerá de varios factores. Por ejemplo, ¿solo le interesan las zanjas de carretera? Si es así, ¿están las carreteras en los terraplenes (como suele ser el caso en entornos agrícolas) y tiene un archivo vectorial de carreteras preciso (esto puede ser crítico para esta tarea)? ¿O también le interesan las zanjas de drenaje en el campo? ¿Tiene la nube de puntos LiDAR sin procesar, o simplemente un DEM interpolado? Si tiene el último, entonces es crítico que no aplique ningún tipo de filtro de suavizado, que desafortunadamente se hace comúnmente con los DEM LiDAR debido a su excesiva rugosidad de la superficie, antes del análisis. Desafortunadamente, una zanja baja en la carretera se elimina fácilmente con un filtro de 3 x 3 en un DEM de 1 m. Si tiene la nube de puntos LiDAR, entonces recomendaría interpolar su cuadrícula DEM utilizando un esquema de interpolación del vecino más cercano (suponiendo una alta densidad de puntos) porque, aunque esto aumentará la rugosidad de la superficie en comparación con algo como IDW, preservará mejor las zanjas .
Ahora, suponiendo que tenga un vector de carretera y que solo le interesen las zanjas de carretera, aquí hay un flujo de trabajo que puede usar:
Realice un filtro de elevación de diferencia de la media. En las Herramientas de análisis geoespaciales de Whitebox GIS de código abierto , que utilicé para esta tarea, hay literalmente una herramienta llamada 'Diferencia de elevación media' (DFME) que es ideal para este flujo de trabajo. Sin embargo, si por alguna razón no puede usar Whitebox, realice un filtro de media tradicional (filtro de vagón de caja) y reste el resultado del DEM original (también se puede usar un filtro de 'paso alto'). Es posible que tenga que experimentar con el tamaño del filtro, que dependerá del ancho de las características de su zanja, pero debe ser un poco más ancho que las zanjas. Para mis datos, configuré el parámetro 'Buscar tamaño de vecindario' de la herramienta DFME en 5 celdas, lo que crearía un filtro de 11 x 11.
Deberá establecer un umbral en el ráster DFME para extraer todas las celdas de la cuadrícula con un valor DFME 'bajo'. Nuevamente, esto dependerá de sus datos, y particularmente de la profundidad de las zanjas dentro de su DEM. Simplemente utilicé la Calculadora ráster de Whitebox para esto, con una expresión de [celdas bajas] = [DFME] <(- 0.15). Las unidades de ese parámetro '0.15' en el umbral son las mismas que las unidades z de su DEM. Esto está diciendo efectivamente, dame todas las celdas de la cuadrícula que se encuentran al menos 15 cm (mi DEM está en metros) debajo de su entorno.
Proteja su vector de carretera de modo que cree una máscara de carretera que sea lo suficientemente ancha como para incluir la carretera y sus zanjas en la carretera. Esto dependerá del ancho de su camino. Si tiene un sitio extenso, en realidad puede haber varios anchos de carretera, por ejemplo, las carreteras principales son generalmente más anchas que las secundarias. En mi caso, un amortiguador de carretera de 10 m funcionó bien.
Convierta este polígono de búfer de carretera en un ráster, utilizando DFME o DEM como la imagen base de la cual el ráster de salida derivará su resolución y extensión. Es posible que desee recortar previamente su búfer de carretera a la huella de capa de la cuadrícula ráster para acelerar este proceso si tiene una red de carreteras de vectores más extensa que su sitio DEM, que fue el caso para mí. Dependiendo de cómo funcione la conversión de vector a ráster, es posible que deba reasignar los valores en el ráster del búfer de carretera para que sean 1 para carreteras y 0 para todo lo demás. Nuevamente, la Calculadora ráster puede ser útil para esto.
Multiplique su ráster de búfer de carretera booleano final por su imagen DFME trillada.
Es posible que, si es realmente elegante, desee aplicar un algoritmo de adelgazamiento de línea al ráster resultante del paso 5 para crear una buena red de zanjas de carretera.
En la imagen a continuación, la red de zanjas en la carretera se muestra en negro, superpuesta en la parte superior de la imagen DFME con la sombra del DEM que se muestra transparente. Creo que funcionó razonablemente bien en este caso, pero nuevamente, requiere un poco de finura y jugar con varios parámetros.
Si resulta que no solo estás interesado en las zanjas de carretera, hay una herramienta en Whitebox llamada Map Gully Depth, que posiblemente podría usarse para esta tarea dependiendo de tus datos y paisaje. Es difícil de usar, así que dame un correo electrónico si decides seguir esta ruta y estaré encantado de darte una guía. El problema principal es que es difícil usar patrones de flujo de superficie (por ejemplo, imágenes de acumulación de flujo) para mapear zanjas porque, a diferencia de las corrientes, las zanjas en entornos agrícolas se usan tanto para el almacenamiento temporal de agua como para el transporte de agua. En general, no tienen los gradientes que se encuentran en las corrientes naturales. No obstante, he desarrollado un algoritmo de violación de depresión en Whitebox que se puede utilizar para mejorar el drenaje a través de zanjas, que también podría ser útil para mapear zanjas en el campo.
