Первичная обработка данных SRTM в ГИС SAGA: различия между версиями

Материал из GIS-Lab
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 78: Строка 78:
Данные SRTM распространяются в географической СК на основе эллипсоида WGS 84, поэтому для дальнейшего анализа их необходимо перевести в спрецированную 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.
Данные SRTM распространяются в географической СК на основе эллипсоида WGS 84, поэтому для дальнейшего анализа их необходимо перевести в спрецированную 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|center]]
[[Файл:saga_dem_prep_10.png|thumb|500px|center]]


В качестве исходного растра выберем ''srtm_m-37-121_gcs'' и перейдем к диалогу параметров результирующей проекции.
В качестве исходного растра выберем ''srtm_m-37-121_gcs'' и перейдем к диалогу параметров результирующей проекции.
   
   
[[Файл:saga_dem_prep_11.png|center]]
[[Файл:saga_dem_prep_11.png|thumb|500px|center]]


В нем стандартными средствами опишем соответствующую зону проекции UTM по аналогии с тем, как это делалось во время привязки листа топокарты.
В нем стандартными средствами опишем соответствующую зону проекции UTM по аналогии с тем, как это делалось во время привязки листа топокарты.
   
   
[[Файл:saga_dem_prep_12.png|center]]
[[Файл:saga_dem_prep_12.png|thumb|500px|center]]


После нажатия <tt>Okay</tt>, мы вернемся в основной диалог, где в качестве метода передискретиации значений выберем билинейную интерполяцию. Данный способ хорошо подходит для континуальных данных (каковыми и есть ЦМВ), 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.
После нажатия <tt>Okay</tt>, мы вернемся в основной диалог, где в качестве метода передискретиации значений выберем билинейную интерполяцию. Данный способ хорошо подходит для континуальных данных (каковыми и есть ЦМВ), 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|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 – окно с параметрами растра в новой СК (охват, пространственное разрешение, соответствующее количество рядов и колонок). При этом по умолчанию предлагается размер ячейки ≈90 м, как это и заявлено для данных ЦМВ SRTM. Но для дальнейшего анализа такое пространственное разрешение не очень удобно, поэтому воспользуемся диалогом для его изменения.
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 рядов и колонок). При этом по умолчанию предлагается размер ячейки ≈90 м, как это и заявлено для данных ЦМВ SRTM. Но для дальнейшего анализа такое пространственное разрешение не очень удобно, поэтому воспользуемся диалогом для его изменения.
Строка 99: Строка 99:
  |-valign="center"
  |-valign="center"
  |[[Файл: saga_dem_prep_14.png |300px|thumb]]
  |[[Файл: saga_dem_prep_14.png |300px|thumb]]
  |[[Файл: saga_dem_prep_15.png |400px|thumb]]
  |[[Файл: saga_dem_prep_15.png |300px|thumb]]
|}
|}


Строка 106: Строка 106:
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 эту же карту 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.
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 эту же карту 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|center]]
[[Файл:saga_dem_prep_16.png|thumb|700px|center]]


Для удобства дальнейшей работы можно сохранить данные в качестве проекта, воспользовавшись меню <tt>File => Project => Save Project As…</tt>.
Для удобства дальнейшей работы можно сохранить данные в качестве проекта, воспользовавшись меню <tt>File => Project => Save Project As…</tt>.

Версия от 16:42, 13 июня 2013

Эта страница является черновиком статьи.


Последовательность шагов по подготовке данных SRTM к анализу

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 детальностью, которая по разным оценкам колеблется в диапазоне масштабов от 50 000 до 100 000[1].

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, 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 SRTM в среду ГИС SAGA

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.

Saga dem prep 01.png

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.

Saga dem prep 02.png

Через контекстное меню слоя сохраните импортированный файл в формате SAGA Grid (*.sgrd).

Saga dem prep 03.png
Saga dem prep 04.png

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.

Saga dem prep 05.png

После активации модуля в окне сообщений появится уведомление Interactive module execution has been started. Для начала ввода координат инструментом Saga georef action.pngAction 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.

Нажав Okay, вы увидите, что на вкладке Data появился новый растр – обратите внимание, как отличаются его координаты, число рядов и колонок от исходного.

Saga dem prep 06.png
Saga dem prep 07.png

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.

Saga dem prep 08.png

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.

Saga dem prep 09.png

Перевод фрагмента из географической в спроецированную систему координат

Данные SRTM распространяются в географической СК на основе эллипсоида WGS 84, поэтому для дальнейшего анализа их необходимо перевести в спрецированную 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.

Saga dem prep 10.png

В качестве исходного растра выберем srtm_m-37-121_gcs и перейдем к диалогу параметров результирующей проекции.

Saga dem prep 11.png

В нем стандартными средствами опишем соответствующую зону проекции UTM по аналогии с тем, как это делалось во время привязки листа топокарты.

Saga dem prep 12.png

После нажатия Okay, мы вернемся в основной диалог, где в качестве метода передискретиации значений выберем билинейную интерполяцию. Данный способ хорошо подходит для континуальных данных (каковыми и есть ЦМВ), 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.

Saga dem prep 13.png

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 рядов и колонок). При этом по умолчанию предлагается размер ячейки ≈90 м, как это и заявлено для данных ЦМВ 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.

Saga dem prep 14.png
Saga dem prep 15.png

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 эту же карту 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.

Saga dem prep 16.png

Для удобства дальнейшей работы можно сохранить данные в качестве проекта, воспользовавшись меню File => Project => Save Project As….


  1. соотношение между точностью данных SRTM и различными картографическими масштабами детально рассмотрено в публикациях
    1. 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)
    2. 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
    3. 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
  2. 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