Quelqu'un peut-il suggérer des méthodes pour filtrer les arbres et les bâtiments d'un DSM afin de trouver un DEM fiable?
Ce que j'ai, c'est une grille à partir d'une donnée LIDAR (fichier .tif, avec une résolution de 1m). J'allais nettoyer les éléments inutiles, donc je suppose que je peux solliciter des suggestions d'ici.
geotiff-tiff
lidar
filter
dem
vklopt
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Réponses:
Si vous avez déjà un DEM raster, il y a un outil que j'ai développé dans Whitebox Geospatial Analysis Tools appelé Remove Off-Terrain Objects , contenu dans la boîte à outils LiDAR, qui fonctionne bien pour créer des DEM à terre nue, en particulier dans les environnements urbains et agricoles . Cela fonctionne moins bien lorsque le terrain est en forte pente ou que le couvert forestier est dense, mais il peut toujours être utile dans ces paramètres. Comparez la partie B (ombrage du DEM d'origine) et la partie C (terre nue après traitement avec l'outil) dans les figures ci-dessous. En fin de compte, cependant, @recurvata a raison de dire que la classification sera meilleure si vous pouvez obtenir les données LiDAR source d'origine à partir desquelles la grille a été dérivée.
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PCI dispose également d'un outil pour ce DSM vers DTM.Les fonctionnalités de surface telles que les bâtiments sont généralement supprimées (minimisées) en exécutant un DSM2DTM, qui recherche le minimum local en fonction d'une taille de noyau (filtre) définie par l'utilisateur.
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Je ne sais pas quel logiciel vous avez, mais si vous avez les données lidar, vous pouvez filtrer sur la classification. Ground est de classe 2. Dans ArcGIS, c'est un bon début.
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