Первичная обработка данных SRTM в ГИС SAGA: различия между версиями
Darsvid (обсуждение | вклад) |
Darsvid (обсуждение | вклад) |
||
(не показано 20 промежуточных версий 3 участников) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Статья| | {{Статья|Опубликована|saga-srtm-preprocessing}} | ||
{{Аннотация| | {{Аннотация|Возможная последовательность шагов по подготовке данных SRTM к тематическому анализу в ГИС SAGA.}} | ||
Глобальная цифровая модель высот Shuttle Radar Topography Mission (далее – ЦМВ SRTM), находящаяся в открытом доступе с 2003 года, | Глобальная цифровая модель высот Shuttle Radar Topography Mission (далее – ЦМВ SRTM), находящаяся в открытом доступе с 2003 года, — общедоступный набор геоданных, активно применяющийся в прикладных исследованиях различной направленности. Ее популярность обуславливается простотой получения, практически глобальным охватом и соответствием запросам среднемасштабного картографирования. По разным оценкам, <ref>Соотношение между точностью данных SRTM и различными картографическими масштабами детально рассмотрено в публикациях:<br/> | ||
* Карионов Ю.И. [http://www.geoprofi.ru/default.aspx?mode=binary&id=1168 Оценка точности матрицы высот SRTM] // Геопрофи. – 2010, №10, c.48-51<br/> | |||
* Jarvis, A. [http://srtm.csi.cgiar.org/PDF/Jarvis4.pdf Practical use of SRTM data in the tropics: Comparisons with digital elevation models generated from cartographic data] / A. Jarvis, J. Rubiano, A. Nelson, A. Farrow and M. Mulligan. – Cali, CO: Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), 2004.– 32 p. (Working document no. 198) <br /> | |||
* Karwel, A., Ewiak, I. [http://www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/7_pdf/2_WG-VII-2/19.pdf Estimation of the accuracy of the SRTM terrain model on the area of Poland] // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – Vol. XXXVII, Part B7. – Beijing, 2008. – p. 169-172 <br /> | |||
* Ozah, A.P., Kufoniyi, O. [http://www.isprs.org/proceedings/XXXVII/congress/7_pdf/7_WG-VII-7/09.pdf Accuracy assessment of contour interpolation from 1:50 000 topographical maps and SRTM data for 1:25 000 topographical mapping] // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – Vol. XXXVII, Part B7. – Beijing, 2008 – p. 1347-1353 | |||
</ref>. | </ref> детальность рельефа, представленного данными SRTM, в целом соответствует таковой на топографических картах масштабов 1:100 000 — 1:50 000. | ||
Четвертое поколение данных SRTM<ref>Jarvis A., Reuter H., Nelson A., Guevara E. Hole-filled seamless SRTM data V.4. International Centre for Tropical Agriculture (CIAT). – 2008. – http://srtm.csi.cgiar.org</ref> прошло несколько стадий обработки, позволивших повысить исходное качество. Основной целью этих улучшений было заполнение пробелов, характерных для территорий со сложным рельефом, поверхностей занятых водными объектами и прочих типов местностей, плохо поддающихся радарной съемке (например, пустынь). Для этого применялись несколько интерполяционных алгоритмов, а в роли вспомогательных источников использовались локальные и национальные ЦМР более высокого разрешения. | Четвертое поколение данных SRTM<ref>Jarvis A., Reuter H., Nelson A., Guevara E. Hole-filled seamless SRTM data V.4. International Centre for Tropical Agriculture (CIAT). – 2008. – http://srtm.csi.cgiar.org</ref> прошло несколько стадий обработки, позволивших повысить исходное качество. Основной целью этих улучшений было заполнение пробелов, характерных для территорий со сложным рельефом, поверхностей занятых водными объектами и прочих типов местностей, плохо поддающихся радарной съемке (например, пустынь). Для этого применялись несколько интерполяционных алгоритмов, а в роли вспомогательных источников использовались локальные и национальные ЦМР более высокого разрешения. | ||
Строка 14: | Строка 14: | ||
* насколько точно представлены неровности поверхности (микро- и мезорельеф)? | * насколько точно представлены неровности поверхности (микро- и мезорельеф)? | ||
* насколько точно представлена | * насколько точно представлена «гидрологическая» форма земной поверхности (вогнутые/ выпуклые формы рельефа, эрозия/ аккумуляция, дивергентность/ конвергентность потока воды)? | ||
* насколько точно могут быть определены реальные тальвеги и водоразделы? | * насколько точно могут быть определены реальные тальвеги и водоразделы? | ||
* насколько согласованы измерения высотных отметок по всей территории исследования? | * насколько согласованы измерения высотных отметок по всей территории исследования? | ||
Строка 53: | Строка 53: | ||
[[Файл:saga_dem_prep_05.png|thumb|700px|center]] | [[Файл:saga_dem_prep_05.png|thumb|700px|center]] | ||
После активации модуля в окне сообщений появится уведомление <span style="color:green">''Interactive module execution has been started''</span>. Для начала ввода координат инструментом [[Файл:saga_georef_action.png]] – <tt>Action</tt> щелкните в любой точке карты. В появившемся окне можно ввести координаты прямоугольника, охватывающего область интереса, – в нашем случае введем координаты углов листа топокарты в десятичных градусах. | После активации модуля в окне сообщений появится уведомление <span style="color:green">''Interactive module execution has been started''</span>. Для начала ввода координат инструментом [[Файл:saga_georef_action.png]] – <tt>Action</tt> щелкните в любой точке карты. В появившемся окне можно ввести координаты прямоугольника, охватывающего область интереса, – в нашем случае введем координаты углов листа топокарты в десятичных градусах. | ||
<span style="color:red">'''NB'''</span> По мере ввода значения координат автоматически корректируются программой в соответствии с разрешением (рядами и колонками) растра. | <span style="color:red">'''NB'''</span> По мере ввода значения координат автоматически корректируются программой в соответствии с разрешением (рядами и колонками) растра. | ||
Также нужный участок можно выделить, щелкнув и протянув по нужной области мышью. | |||
Нажав <tt>Okay</tt>, вы увидите, что на вкладке <tt>Data</tt> появился новый растр – обратите внимание, как отличаются его координаты, число рядов и колонок от исходного. | Нажав <tt>Okay</tt>, вы увидите, что на вкладке <tt>Data</tt> появился новый растр – обратите внимание, как отличаются его координаты, число рядов и колонок от исходного. | ||
Строка 73: | Строка 74: | ||
Двойным щелчком откроем новый растр: чтобы отрегулировать цветовую шкалу изображения в соответствии с диапазоном значений слоя выберите из контекстного меню пункт <tt> Classification => Set Range to Minimum/ Maximum</tt>. | Двойным щелчком откроем новый растр: чтобы отрегулировать цветовую шкалу изображения в соответствии с диапазоном значений слоя выберите из контекстного меню пункт <tt> Classification => Set Range to Minimum/ Maximum</tt>. | ||
[[Файл:saga_dem_prep_09.png| | [[Файл:saga_dem_prep_09.png|600px|center]] | ||
== Перепроецирование и | == Перепроецирование и ресэмплинг == | ||
Данные SRTM распространяются в географической СК на основе эллипсоида WGS 84, поэтому для дальнейшего анализа их необходимо перевести в | Данные SRTM распространяются в географической СК на основе эллипсоида WGS-84, поэтому для дальнейшего анализа их необходимо перевести в спроецированную СК. Для этого воспользуемся уже знакомым по привязке топокарт модулем <tt>Projection – Proj.4 => Proj.4 (Dialog, Grid)</tt>. В его диалоговом окне сначала введем параметры исходной проекции <tt>Source Projection Parameters</tt>: выберем географическую СК и датум WGS-84, оставив без изменений прочее. | ||
[[Файл:saga_dem_prep_10.png|thumb|500px|center]] | [[Файл:saga_dem_prep_10.png|thumb|500px|center]] | ||
Строка 89: | Строка 90: | ||
[[Файл:saga_dem_prep_12.png|thumb|500px|center]] | [[Файл:saga_dem_prep_12.png|thumb|500px|center]] | ||
После нажатия <tt>Okay</tt>, мы вернемся в основной диалог, где в качестве метода | После нажатия <tt>Okay</tt>, мы вернемся в основной диалог, где в качестве метода передискретации значений выберем билинейную интерполяцию. Данный способ хорошо подходит для континуальных данных (в каковым относится и поле высот), поскольку определяет новое значение ячейки на основе средневзвешенного расстояния от центров 4-х ближайших исходных ячеек, что, в свою очередь, приводит к незначительному сглаживанию данных. | ||
[[Файл:saga_dem_prep_13.png|thumb|500px|center]] | [[Файл:saga_dem_prep_13.png|thumb|500px|center]] | ||
В результате перед вам появится окно в котором нужно будет ввести номер зоны UTM, а после | В результате перед вам появится окно, в котором нужно будет ввести номер зоны UTM, а после — окно с параметрами растра в новой СК (охват, пространственное разрешение, соответствующее количество строк и столбцов матрицы). При этом по умолчанию предлагается размер ячейки ≈90 м, как это и заявлено для данных SRTM. Но для дальнейшего анализа такое пространственное разрешение не очень удобно, поэтому воспользуемся диалогом для его изменения. | ||
Один из простых способов определиться с размером ячейки рассмотрен в статье [http://champs.cecs.ucf.edu/Library/Journal_Articles/pdfs/Hengl_Finding%20the%20right%20pixel%20size.pdf Hengl, 2006]. Согласно предложенному правилу, размер ячейки должен быть равен 0,5 мм аналоговой карты в масштабе исследования. Т.е., если в качестве рабочего масштаба мы выберем масштаб топокарты 1:100 000 (кроме того, именно этому масштабу согласно большинству выводов соответствуют данные SRTM), размер ячейки растра составит 50 м. Обратите внимание, что при вводе числа автоматически пересчитываются и другие значения. | Один из простых способов определиться с размером ячейки рассмотрен в статье [http://champs.cecs.ucf.edu/Library/Journal_Articles/pdfs/Hengl_Finding%20the%20right%20pixel%20size.pdf Hengl, 2006]. Согласно предложенному правилу, размер ячейки должен быть равен 0,5 мм аналоговой карты в масштабе исследования. Т.е., если в качестве рабочего масштаба мы выберем масштаб топокарты 1:100 000 (кроме того, именно этому масштабу согласно большинству выводов соответствуют данные SRTM), размер ячейки растра составит 50 м. Обратите внимание, что при вводе числа автоматически пересчитываются и другие значения. | ||
Строка 105: | Строка 106: | ||
После сообщения <span style="color:green">''Module execution succeeded''</span> на вкладке <tt>Data</tt> появится новый элемент, который через контекстное меню слоя <tt>Save As…</tt> следует сохранить в рабочую папку проекта под именем ''srtm_m-37-121_utm.sgrd''. Исходный растр ''srtm_m-37-121_gcs'' теперь можно закрыть через контекстное меню слоя <tt>Close</tt>. | После сообщения <span style="color:green">''Module execution succeeded''</span> на вкладке <tt>Data</tt> появится новый элемент, который через контекстное меню слоя <tt>Save As…</tt> следует сохранить в рабочую папку проекта под именем ''srtm_m-37-121_utm.sgrd''. Исходный растр ''srtm_m-37-121_gcs'' теперь можно закрыть через контекстное меню слоя <tt>Close</tt>. | ||
Для проверки результатов, загрузите рабочий лист топографической карты М-37-121 в проекции UTM и двойным щелчком откройте его в новом окне, в качестве параметра цветового отображения в свойствах объекта установите <tt>Type: RGB</tt>. В | Для проверки результатов, загрузите рабочий лист топографической карты М-37-121 в проекции UTM и двойным щелчком откройте его в новом окне, в качестве параметра цветового отображения в свойствах объекта установите <tt>Type: RGB</tt>. В этой же карте откройте слой ''srtm_m-37-121_utm''. Если все сделано верно, то благодаря тому, что лист топокарты и растр ЦМВ имеют общую проекцию и отвечают одной и той же территории, слои наложатся. На вкладке свойств объекта (справа) в разделе <tt>Display</tt> установите значение <tt>Transparency [%]: 50</tt>, нажмите <tt>Apply</tt> – это сделает слой ЦМВ наполовину прозрачным и вы сможете лучше оценить взаимное соответствие топокарты и данных SRTM. | ||
[[Файл:saga_dem_prep_16.png|thumb| | [[Файл:saga_dem_prep_16.png|thumb|600px|center]] | ||
Для удобства дальнейшей работы можно | Для удобства дальнейшей работы можно объединить данные в проект, воспользовавшись меню <tt>File => Project => Save Project As…</tt>. | ||
== Фильтрация == | == Фильтрация == | ||
Строка 121: | Строка 122: | ||
[[Файл:saga_dem_prep_18.png|thumb|700px|center]] | [[Файл:saga_dem_prep_18.png|thumb|700px|center]] | ||
Рисунок изолиний хорошо передает общие черты рельефа, даже в сравнении с топографической картой, но он содержит много мелких неровностей. | Рисунок изолиний хорошо передает общие черты рельефа, даже в сравнении с топографической картой, но он содержит много мелких неровностей. Они как раз и являются шумовой компонентой, речь о которой шла ранее. Прежде чем проводить анализ ЦМВ, шум необходимо устранить с помощью фильтрации. Из-за сложности характера распределения полностью избавиться от шума не удастся, поэтому главная задача фильтрации – максимальная элиминация шумовой компоненты без утраты характерных черт рельефа местности. | ||
Воспользуемся простым однородным фильтром <tt>Grid – Filter => Simple Filter</tt>. Суть работы фильтра состоит в следующем: он получает новые значения ячеек растра в соответствии с некоторым математическим выражением, т.е. пересчитывает значения центральной ячейки на основе значений ее соседей. Результат фильтрации зависит от параметров скользящего окна, представленных в группе <tt>Options</tt> пунктами <tt>Search Mode</tt>, <tt>Filter</tt> и <tt>Radius</tt>. <tt>Search Mode</tt> и <tt>Radius</tt> совместно контролируют число соседних ячеек растра, которые будут учитываться при расчете нового значения центральной ячейки. | Воспользуемся простым однородным фильтром <tt>Grid – Filter => Simple Filter</tt>. Суть работы фильтра состоит в следующем: он получает новые значения ячеек растра в соответствии с некоторым математическим выражением, т.е. пересчитывает значения центральной ячейки на основе значений ее соседей. Результат фильтрации зависит от параметров скользящего окна, представленных в группе <tt>Options</tt> пунктами <tt>Search Mode</tt>, <tt>Filter</tt> и <tt>Radius</tt>. <tt>Search Mode</tt> и <tt>Radius</tt> совместно контролируют число соседних ячеек растра, которые будут учитываться при расчете нового значения центральной ячейки. | ||
Строка 162: | Строка 163: | ||
Поскольку в данном случае нам удалось получить удовлетворительный для учебных целей результат с первого раза, дальнейшая фильтрация проводиться не будет. В более сложных случаях допускается многоразовое использование фильтраций, когда в качестве исходного на каждом последующем этапе используется слой, полученный на предыдущем. | Поскольку в данном случае нам удалось получить удовлетворительный для учебных целей результат с первого раза, дальнейшая фильтрация проводиться не будет. В более сложных случаях допускается многоразовое использование фильтраций, когда в качестве исходного на каждом последующем этапе используется слой, полученный на предыдущем. | ||
Кроме того, мы использовали самый простой вариант фильтра, но библиотеки <tt>SAGA Grid – Filter</tt> и <tt>Grid – Filter (Perego 2009)</tt> содержат 20 различных модулей фильтров, которые могут использоваться как по отдельности, так и совместно в зависимости от особенностей распределения шумовой компоненты, типов артефактов, характера рельефа и т.д. <ref> | Кроме того, мы использовали самый простой вариант фильтра, но библиотеки <tt>SAGA Grid – Filter</tt> и <tt>Grid – Filter (Perego 2009)</tt> содержат 20 различных модулей фильтров, которые могут использоваться как по отдельности, так и совместно в зависимости от особенностей распределения шумовой компоненты, типов артефактов, характера рельефа и т.д. <ref>Подробнее о работе некоторых фильтров:<br/> | ||
# <tt>[http://www.webalice.it/alper78/saga_mod/saga_mod.html Grid – Filter (Perego 2009)]</tt><br/> | # <tt>[http://www.webalice.it/alper78/saga_mod/saga_mod.html Grid – Filter (Perego 2009)]</tt><br/> | ||
# <tt>[http://www.isprs.org/proceedings/XXXIII/congress/part3/935_XXXIII-part3.pdf Grid – Filter => DTM-Filter (slope-based)]</tt>, [http://ssrebelious.blogspot.com/2013/03/dsm-to-dem-conversion.html пример]<br/> | # <tt>[http://www.isprs.org/proceedings/XXXIII/congress/part3/935_XXXIII-part3.pdf Grid – Filter => DTM-Filter (slope-based)]</tt>, [http://ssrebelious.blogspot.com/2013/03/dsm-to-dem-conversion.html пример]<br/> | ||
# <tt>[http://switch.dl.sourceforge.net/project/saga-gis/SAGA%20-%20Documentation/GGA115/gga115_09.pdf Grid-Filter => Multi Direction Lee Filter]</tt></ref> | # <tt>[http://switch.dl.sourceforge.net/project/saga-gis/SAGA%20-%20Documentation/GGA115/gga115_09.pdf Grid-Filter => Multi Direction Lee Filter]</tt><br/> | ||
# <tt>[http://www.cs.cf.ac.uk/meshfiltering/ Grid-Filter => Mesh Denoise]</tt>, [http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/neil.mitchell/mdenoise/ пример]</ref> | |||
== Гидрологическая коррекция == | == Гидрологическая коррекция == | ||
Модули гидрологической коррекции объединены библиотекой <tt>Terrain Analysis – Preprocessing</tt>, которая содержит различные инструменты для заполнения локальных впадин (sinks) для облегчения дальнейшего гидрологического анализа. | Модули гидрологической коррекции объединены библиотекой <tt>Terrain Analysis – Preprocessing</tt>, которая содержит различные инструменты для заполнения локальных впадин (sinks) для облегчения дальнейшего гидрологического анализа. | ||
Воспользуемся модулем <tt>Terrain Analysis – Preprocessing => Fill Sinks (Planchon/ Darboux, 2001)</tt><ref> | Воспользуемся модулем <tt>Terrain Analysis – Preprocessing => Fill Sinks (Planchon/ Darboux, 2001)</tt><ref>Ознакомиться с использованным алгоритмом гидрологической коррекции можно в оригинальной публикации Planchon O., Darboux F. [https://www.rocq.inria.fr/estime/DYNAS/PDF/planchon01b.pdf A fast, simple and versatile algorithm to fill the depressions of digital elevation models] // Catena, 2002, № 46(2-3), р. 159-176</ref>. Принцип его действия состоит в следующем: вместо постепенного заполнения локальных понижений, вся поверхность сначала «заливается» слоем воды, а после ее излишек удаляется, оставляя после себя заполненные понижения. Гибкости алгоритму дает возможность заполнять впадины как до горизонтальной поверхности, так и с сохранением незначительного уклона (например, 0,01°). Первый вариант удобен в том случае, если нужно оценить объем впадины, второй – для оконтуривания дренажной сети. Если в дальнейшем планируется проводить гидрологический анализ ЦМР, то следует выбрать второй вариант. | ||
[[Файл:saga_dem_prep_23.png|thumb|700px|center]] | [[Файл:saga_dem_prep_23.png|thumb|700px|center]] |
Текущая версия от 14:52, 10 декабря 2013
по адресу http://gis-lab.info/qa/saga-srtm-preprocessing.html
Возможная последовательность шагов по подготовке данных SRTM к тематическому анализу в ГИС SAGA.
Глобальная цифровая модель высот Shuttle Radar Topography Mission (далее – ЦМВ SRTM), находящаяся в открытом доступе с 2003 года, — общедоступный набор геоданных, активно применяющийся в прикладных исследованиях различной направленности. Ее популярность обуславливается простотой получения, практически глобальным охватом и соответствием запросам среднемасштабного картографирования. По разным оценкам, [1] детальность рельефа, представленного данными SRTM, в целом соответствует таковой на топографических картах масштабов 1:100 000 — 1:50 000.
Четвертое поколение данных SRTM[2] прошло несколько стадий обработки, позволивших повысить исходное качество. Основной целью этих улучшений было заполнение пробелов, характерных для территорий со сложным рельефом, поверхностей занятых водными объектами и прочих типов местностей, плохо поддающихся радарной съемке (например, пустынь). Для этого применялись несколько интерполяционных алгоритмов, а в роли вспомогательных источников использовались локальные и национальные ЦМР более высокого разрешения.
Однако, чтобы оценить пригодность ЦМВ для целей геоморфометрического анализа, рекомендуется дать ответы на следующие вопросы (Reuter et al., 2008):
- насколько точно представлены неровности поверхности (микро- и мезорельеф)?
- насколько точно представлена «гидрологическая» форма земной поверхности (вогнутые/ выпуклые формы рельефа, эрозия/ аккумуляция, дивергентность/ конвергентность потока воды)?
- насколько точно могут быть определены реальные тальвеги и водоразделы?
- насколько согласованы измерения высотных отметок по всей территории исследования?
Оценив с таких позиций данные SRTM можно сделать вывод, что их практическое применение все еще усложняется наличием погрешностей, связанных с технологией получения, т.к. обработка не была направлена на их устранение. К таким в первую очередь следует отнести искажения связанные с неоднородностью земного покрова (растительность, застройка), высокочастотный шум (флуктуации отраженного сигнала) и ложные впадины – их совокупное влияние искажает представление о реальном рельефе местности и усложняет моделирование процессов перераспределения вещества и энергии. Поэтому прежде чем приступить к анализу данных SRTM, рекомендуется провести их предварительную обработку, направленную на (Reuter et al., 2008):
- удаление грубых ошибок и артефактов;
- улучшение аппроксимации рельефа;
- улучшение аппроксимации гидрологических/ экологических процессов (таких как перераспределение поверхностного стока, солнечной радиации, отложений и т.д.).
Рассмотрим более детально одну из возможных последовательностей шагов первичной подготовки данных SRTM в ГИС SAGA. В качестве примера используем фрагмент данных SRTM 44_03, полученный из каталога CGIAR-CSI для листа топокарты масштаба 1:100 000 M-37-121, предварительно прошедшего процедуру привязки.
Импорт данных
SAGA использует собственный формат растровых данных SAGA Grid – *.sgrd, поэтому данные GeoTIFF для начала нужно импортировать с помощью модуля Import/ Export – GDAL/ OGR => GDAL: Import Raster. В диалоговом окне укажем путь к основному файлу с расширением *.tif и нажмем Okay.
По окончании работы модуля на вкладке Data появится новый элемент – откройте его в карте двойным щелчком мыши по имени srtm_44_03. Обратите внимание на такие свойства растра как охват по широте/ долготе, количество строк и столбцов, значения NoData, минимальные и максимальные отметки высот.
Через контекстное меню слоя сохраните импортированный файл в формате SAGA Grid (*.sgrd).
Обрезка фрагмента
Поскольку область нашего интереса ограничивается одним листом топокарты, который по охвату намного меньше фрагмента ЦМВ SRTM 5°×5°, для удобства дальнейшей работы обрежем его в соответствии с координатами листа. Для этого воспользуемся модулем Grid – Tools => Cutting [interactive]. Для запуска этого интерактивного модуля в диалоговом окне необходимо указать растр, над которым будут производиться манипуляции.
После активации модуля в окне сообщений появится уведомление Interactive module execution has been started. Для начала ввода координат инструментом – Action щелкните в любой точке карты. В появившемся окне можно ввести координаты прямоугольника, охватывающего область интереса, – в нашем случае введем координаты углов листа топокарты в десятичных градусах.
NB По мере ввода значения координат автоматически корректируются программой в соответствии с разрешением (рядами и колонками) растра. Также нужный участок можно выделить, щелкнув и протянув по нужной области мышью.
Нажав Okay, вы увидите, что на вкладке Data появился новый растр – обратите внимание, как отличаются его координаты, число рядов и колонок от исходного.
Теперь остановите работу модуля, убрав галочку в пункте меню Modules => Cutting [interactive]. Согласившись с окончанием работы модуля, вы получите уведомление Interactive module execution has been stopped.
Сохраните новый растр через контекстное меню слоя Save As… под удобным именем, например srtm_m-37-121_gcs.sgrd. Исходный фрагмент теперь можно закрыть, воспользовавшись контекстным меню Close.
Двойным щелчком откроем новый растр: чтобы отрегулировать цветовую шкалу изображения в соответствии с диапазоном значений слоя выберите из контекстного меню пункт Classification => Set Range to Minimum/ Maximum.
Перепроецирование и ресэмплинг
Данные SRTM распространяются в географической СК на основе эллипсоида WGS-84, поэтому для дальнейшего анализа их необходимо перевести в спроецированную СК. Для этого воспользуемся уже знакомым по привязке топокарт модулем Projection – Proj.4 => Proj.4 (Dialog, Grid). В его диалоговом окне сначала введем параметры исходной проекции Source Projection Parameters: выберем географическую СК и датум WGS-84, оставив без изменений прочее.
В качестве исходного растра выберем srtm_m-37-121_gcs и перейдем к диалогу параметров результирующей проекции.
В нем стандартными средствами опишем соответствующую зону проекции UTM по аналогии с тем, как это делалось во время привязки листа топокарты.
После нажатия Okay, мы вернемся в основной диалог, где в качестве метода передискретации значений выберем билинейную интерполяцию. Данный способ хорошо подходит для континуальных данных (в каковым относится и поле высот), поскольку определяет новое значение ячейки на основе средневзвешенного расстояния от центров 4-х ближайших исходных ячеек, что, в свою очередь, приводит к незначительному сглаживанию данных.
В результате перед вам появится окно, в котором нужно будет ввести номер зоны UTM, а после — окно с параметрами растра в новой СК (охват, пространственное разрешение, соответствующее количество строк и столбцов матрицы). При этом по умолчанию предлагается размер ячейки ≈90 м, как это и заявлено для данных SRTM. Но для дальнейшего анализа такое пространственное разрешение не очень удобно, поэтому воспользуемся диалогом для его изменения.
Один из простых способов определиться с размером ячейки рассмотрен в статье Hengl, 2006. Согласно предложенному правилу, размер ячейки должен быть равен 0,5 мм аналоговой карты в масштабе исследования. Т.е., если в качестве рабочего масштаба мы выберем масштаб топокарты 1:100 000 (кроме того, именно этому масштабу согласно большинству выводов соответствуют данные SRTM), размер ячейки растра составит 50 м. Обратите внимание, что при вводе числа автоматически пересчитываются и другие значения.
После сообщения Module execution succeeded на вкладке Data появится новый элемент, который через контекстное меню слоя Save As… следует сохранить в рабочую папку проекта под именем srtm_m-37-121_utm.sgrd. Исходный растр srtm_m-37-121_gcs теперь можно закрыть через контекстное меню слоя Close.
Для проверки результатов, загрузите рабочий лист топографической карты М-37-121 в проекции UTM и двойным щелчком откройте его в новом окне, в качестве параметра цветового отображения в свойствах объекта установите Type: RGB. В этой же карте откройте слой srtm_m-37-121_utm. Если все сделано верно, то благодаря тому, что лист топокарты и растр ЦМВ имеют общую проекцию и отвечают одной и той же территории, слои наложатся. На вкладке свойств объекта (справа) в разделе Display установите значение Transparency [%]: 50, нажмите Apply – это сделает слой ЦМВ наполовину прозрачным и вы сможете лучше оценить взаимное соответствие топокарты и данных SRTM.
Для удобства дальнейшей работы можно объединить данные в проект, воспользовавшись меню File => Project => Save Project As….
Фильтрация
Для начала с помощью модуля Shapes – Grid => Contour Lines from Grid построим изолинии на основе ЦМВ. В диалоговом окне модуля выберем соответствующую систему координат и растр ЦМВ, а также укажем высоту сечения рельефа – 5 м.
После сообщения Module execution succeeded на вкладке Data появится новый элемент – полилинейный шейп-файл: сохраните его в рабочую папку проекта через контекстное меню слоя Save As… под именем srtm_5m_pln, а после этого двойным щелчком добавьте в окно карты. Для смены цвета изолиний на более привычный в свойствах объекта установите Color: Maroon и нажмите Apply.
Рисунок изолиний хорошо передает общие черты рельефа, даже в сравнении с топографической картой, но он содержит много мелких неровностей. Они как раз и являются шумовой компонентой, речь о которой шла ранее. Прежде чем проводить анализ ЦМВ, шум необходимо устранить с помощью фильтрации. Из-за сложности характера распределения полностью избавиться от шума не удастся, поэтому главная задача фильтрации – максимальная элиминация шумовой компоненты без утраты характерных черт рельефа местности.
Воспользуемся простым однородным фильтром Grid – Filter => Simple Filter. Суть работы фильтра состоит в следующем: он получает новые значения ячеек растра в соответствии с некоторым математическим выражением, т.е. пересчитывает значения центральной ячейки на основе значений ее соседей. Результат фильтрации зависит от параметров скользящего окна, представленных в группе Options пунктами Search Mode, Filter и Radius. Search Mode и Radius совместно контролируют число соседних ячеек растра, которые будут учитываться при расчете нового значения центральной ячейки.
Пункт меню группы Options | Что определяет | Варианты | Что означает |
---|---|---|---|
Search Mode | окно поиска – форма матрицы для пересчета значений центральной ячейки | Circle | сферическая матрица |
Square | квадратная матрица | ||
Filter | тип фильтра, который будет применяться для пересчета значений | Smooth | сглаживание – усреднит разницу между центральной ячейкой и ее окружением; новое значение рассчитывается по формуле , где – среднее арифметическое значение в окне анализа |
Sharpen | заострение – имеет противоположный по сравнению с предыдущим эффект, поскольку усиливает различия в значениях ячеек; новое значение рассчитывается по формуле | ||
Edge | усиление кромок – выделение линий с высокой вариативность значений (например, линий перегиба рельефа); новое значение рассчитывается по формуле | ||
Radius | размер матрицы, которая будет использована для пересчета значений | количество ячеек | чем больше значение – тем сильнее выражен эффект выбранного фильтра |
Установим параметры фильтрации в окне модуля следующим образом:
После завершения работы модуля и появления сообщения Module execution succeeded на вкладке Data появится новый элемент. Через контекстное меню слоя Save As… сохраните его в рабочую папку проекта под именем srtm_simple_fltr.sgrd и двойным щелчком откройте в окно новой карты.
Для оценки полученного результата уже известным способом с помощью модуля Shapes – Grid => Contour Lines from Grid построим изолинии для растра srtm_simple_fltr. Через меню Save As… сохраним векторный слой изолиний в рабочую папку проекта под именем srtm_simple_fltr_5m_pln.shp и двойным щелчком откроем в окно карты с профильтрованной ЦМВ. Чтобы визуальное сопоставление результатов было более удобным, поместим карты рядом с помощью пункта меню Window – Tile Vertically и синхронизируем их с помощью инструмента панели меню Synchronise Map Extents.
В результате мы можем изменяя масштаб отображения и перемещая карту в одном окне, получать идентичное изображение в другом.
Поскольку в данном случае нам удалось получить удовлетворительный для учебных целей результат с первого раза, дальнейшая фильтрация проводиться не будет. В более сложных случаях допускается многоразовое использование фильтраций, когда в качестве исходного на каждом последующем этапе используется слой, полученный на предыдущем.
Кроме того, мы использовали самый простой вариант фильтра, но библиотеки SAGA Grid – Filter и Grid – Filter (Perego 2009) содержат 20 различных модулей фильтров, которые могут использоваться как по отдельности, так и совместно в зависимости от особенностей распределения шумовой компоненты, типов артефактов, характера рельефа и т.д. [3]
Гидрологическая коррекция
Модули гидрологической коррекции объединены библиотекой Terrain Analysis – Preprocessing, которая содержит различные инструменты для заполнения локальных впадин (sinks) для облегчения дальнейшего гидрологического анализа. Воспользуемся модулем Terrain Analysis – Preprocessing => Fill Sinks (Planchon/ Darboux, 2001)[4]. Принцип его действия состоит в следующем: вместо постепенного заполнения локальных понижений, вся поверхность сначала «заливается» слоем воды, а после ее излишек удаляется, оставляя после себя заполненные понижения. Гибкости алгоритму дает возможность заполнять впадины как до горизонтальной поверхности, так и с сохранением незначительного уклона (например, 0,01°). Первый вариант удобен в том случае, если нужно оценить объем впадины, второй – для оконтуривания дренажной сети. Если в дальнейшем планируется проводить гидрологический анализ ЦМР, то следует выбрать второй вариант.
После завершения работы модуля и сообщения Module execution succeeded во вкладке Data появится новый элемент srtm_simple_fltr [no sinks], который следует через контекстное меню слоя Save As… следует сохранить в рабочую папку проекта под именем srtm_nosinks.sgrd. Двойным щелчком по имени слоя откройте его в новую карту.
Для оценки полученного результата уже известным способом с помощью модуля Shapes – Grid => Contour Lines from Grid построим изолинии для растра srtm_nosinks. Через меню Save As… сохраним векторный слой изолиний в рабочую папку проекта под именем srtm_nosinks_5m_pln.shp, после чего двойным щелчком откроем в окно карты с гидрологически откорректированной ЦМВ.
Еще один способ оценить и визуализировать результаты гидрологической коррекции – провести количественную оценку отличий между ЦМВ до и после нее. Для этого воспользуемся калькулятором растров Grid – Calculus => Grid Calculator. Для начала в его диалоговом окне из выпадающего списка Grid System выберем систему координат растров для которых будут проводиться расчеты. После этого в поле >>Grids нужно указать те растровые слои, которые войдут в формулу (в нашем случае srtm_simple_fltr и srtm_nosinks).
Вернувшись в основное окно модуля, вводим формулу. Чтобы узнать, где именно расположены заполненные впадины, следует просто отнять от srtm_nosinks (растр g2) слой srtm_simple_fltr (растр g1), т.е. формула будет выглядеть как g2–g1. Для присвоения новому растру удобного содержательного имени (а не формулы, как предлагается по умолчанию), вводим название filled_sinks в поле Name и убираем галочку в поле Take Formula.
После завершения работы модуля и сообщения Module execution succeeded во вкладке Data появится новый элемент filled_sinks, который через контекстное меню слоя Save As… следует сохранить в рабочую папку проекта под именем filled_sinks.sgrd. Двойным щелчком по имени слоя откройте его в новую карту.
В результате, вы увидите, что гидрологическая коррекция в основном была проведена для участков, расположенных в речной долине и днищ эрозионных форм.
Сравним между собой результаты каждого этапа. Перейдем на вкладку Data, для каждого из четырех растров ЦМВ на вкладке Settings справа активизируем параметр Show Cell Values, нажмем Apply – в результате при увеличении фрагмента будут отображаться значения в каждом пикселе и нам будет легче оценить насколько в процессе обработки изменились данные.
Разместим все карты в рабочем окне через меню Window – Tile Vertically и синхронизируем экстенты с помощью инструмента – Synchronise Map Extents. Это позволит сопоставить результаты как визуально
так и количественно с отображением значений пикселей при увеличении отдельных участков
Теперь наши данные готовы к дальнейшему полноценному морфометрическому и гидрологическому анализу.
Ссылки по теме
- ↑ Соотношение между точностью данных SRTM и различными картографическими масштабами детально рассмотрено в публикациях:
- Карионов Ю.И. Оценка точности матрицы высот SRTM // Геопрофи. – 2010, №10, c.48-51
- Jarvis, A. Practical use of SRTM data in the tropics: Comparisons with digital elevation models generated from cartographic data / A. Jarvis, J. Rubiano, A. Nelson, A. Farrow and M. Mulligan. – Cali, CO: Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), 2004.– 32 p. (Working document no. 198)
- Karwel, A., Ewiak, I. Estimation of the accuracy of the SRTM terrain model on the area of Poland // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – Vol. XXXVII, Part B7. – Beijing, 2008. – p. 169-172
- Ozah, A.P., Kufoniyi, O. Accuracy assessment of contour interpolation from 1:50 000 topographical maps and SRTM data for 1:25 000 topographical mapping // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – Vol. XXXVII, Part B7. – Beijing, 2008 – p. 1347-1353
- Карионов Ю.И. Оценка точности матрицы высот SRTM // Геопрофи. – 2010, №10, c.48-51
- ↑ Jarvis A., Reuter H., Nelson A., Guevara E. Hole-filled seamless SRTM data V.4. International Centre for Tropical Agriculture (CIAT). – 2008. – http://srtm.csi.cgiar.org
- ↑ Подробнее о работе некоторых фильтров:
- ↑ Ознакомиться с использованным алгоритмом гидрологической коррекции можно в оригинальной публикации Planchon O., Darboux F. A fast, simple and versatile algorithm to fill the depressions of digital elevation models // Catena, 2002, № 46(2-3), р. 159-176
Описание и получение данных SRTM
Открытая настольная ГИС SAGA - общая характеристика
Olaya, V. A gentle introduction to SAGA GIS. 2004.
Cimmery, V. User Guide for SAGA. Vol. 1,2. 2010