En cuanto a los datos, estoy trabajando con archivos NHD .shp, 10m DEM y algunos datos LIDAR.
Mi objetivo es determinar el gradiente para segmentos de 100 m de una red de flujos.
Ya puedo hacer esto, pero espero que mi flujo de trabajo no sea ideal, especialmente porque no puedo tratar con redes ramificadas en absoluto.
Si todos estuvieran haciendo esto, ¿qué tipo de pasos seguirían?
Además, publiqué sobre el problema aquí , donde creo que hice un trabajo mucho mejor al describir cuáles son mis objetivos.
arcgis-desktop
dem
lidar
hydrography
Jacques Tardie
fuente
fuente
Respuestas:
Dado que tiene el DEM LIDAR, debe usar las secuencias derivadas de él. Eso garantiza un registro perfecto.
El quid de la idea es estimar las pendientes medias en términos de las elevaciones en los extremos de los segmentos.
Uno de los procedimientos más fáciles es "explotar" la red de flujo en sus arcos no ramificados componentes. Convierta la colección en una capa de "ruta" basada en la distancia, haciéndola "medible". Ahora es sencillo generar una colección de "eventos" de ruta basados en una tabla de hitos (a intervalos de 100 m, por ejemplo) para cada arco y extraer las elevaciones de DEM de esos puntos de evento. Las sucesivas diferencias de elevación a lo largo de cada arco, divididas por 100 m, estiman las pendientes medias del segmento.
La siguiente figura mapea los arcos de las corrientes derivadas de un análisis de acumulación de flujo de un DEM de USGS de 7.5 minutos (parte del condado de Highland, VA). Tiene unos 10 km de ancho (6 millas).
Dado que está buscando una presa remanente, lo que podría estar indicado por un cambio en el gradiente de unas pocas decenas de metros (para una presa muy pequeña), considere usar segmentos aún más pequeños. Si el conjunto de datos es demasiado tosco para proporcionar señales claras, puede filtrarlo fácilmente más tarde (por medio de promedios móviles o de otro tipo, como la división de diagramas de las elevaciones y la diferenciación de la spline). En efecto, este enfoque lo coloca en el dominio del análisis de series de tiempo donde la variable de interés es la elevación, no el gradiente, y está buscando patrones que consisten en secciones de nivel corto seguidas de cambios repentinos.
Esta es una gráfica de las elevaciones de DEM observadas a intervalos de 100 m a lo largo de la mayoría (no todos) de los segmentos de corrientes representados. (El tamaño de la celda es de 30 m.) Cuando fue necesario, los arcos se reorientaron para que la elevación generalmente disminuyera de izquierda a derecha. (Si miras detenidamente, puedes ver dónde me perdí uno: sube de izquierda a derecha).
Este detalle del arco 16 (el segmento largo en la parte superior del mapa) muestra lo que puede obtener cuando las corrientes no están perfectamente registradas con el DEM: en algunos lugares, la corriente parece fluir hacia arriba. Sin embargo, los segmentos que sugieren características de agrupación y caída se identifican fácilmente, especialmente después de los hitos 1800 (metros a lo largo del segmento), 4000, 4600 y 6500. Esta identificación se puede automatizar de varias maneras, especialmente después de limpiar la serie de elevación (suavizando eso).
Puede ver que el intervalo de muestreo de 100 m utilizado aquí realmente no es lo suficientemente bueno como para identificar características mucho más pequeñas de 400-500 metros de largo. Por lo tanto, para encontrar una pequeña presa remanente, es probable que desee muestrear alrededor de un intervalo de 10-25 m en su LIDAR DEM.
Por cierto, lo que hace que un segmento de flujo sea "demasiado pequeño" para este tipo de trabajo no es ni una longitud corta ni un tamaño de celda grande, aunque ambos juegan en la decisión. "Demasiado pequeño" depende de cómo usará las pendientes estimadas y de cuán inciertas puedan ser esas estimaciones. ¡Para algunos trabajos, incluso podría tener sentido estimar gradientes a intervalos de 10 m en una cuadrícula de 10 m!
fuente
Estoy haciendo un análisis de hidrología por mi parte y, cuando iba a crear mi ráster de Dirección de flujo, recordé tu publicación. Esto es solo una puñalada en la oscuridad, pero en ArcGIS 10 hay una opción para crear un ráster de caída de salida. Me pregunto si de alguna manera podría usarse para resolver su problema.
fuente
La respuesta de Jakub es buena, ya que considera cada celda sin necesidad de dividir más la línea. Si combina un ráster de flujo con la acumulación de flujo a lo largo de ese ráster de flujo, podría obtener la distancia a lo largo del flujo y luego graficar la pendiente en el eje yy la distancia de flujo en el eje x. También necesitaría tener en cuenta la distancia diagonal, pero esto podría tratarse utilizando la Dirección Euclidiana.
fuente