יותר

שאלה בסיסית לגבי הורדת נתוני רזולוציית קשת SRTM 3


אני רוצה להיות מסוגל להוריד ברזולוציה גבוהה 3 רזולוציה של מעלות קשת (90 מטר) מאתר earthexplorer.gov של נאס"א. עם זאת זה קצת מבלבל למתחילים כמוני. אני רוצה להיות מסוגל לעשות זאת למען המדינה שלי כלומר הודו. אני הולך לכאן http://earthexplorer.usgs.gov/ ולחיצה על shift אני מתקרב לאזור העניין על ידי יצירת מלבן. ואז הוא מציג 4 קואורדינטות ואז אני מבקש ערכות נתונים. יש לי כל כך הרבה אפשרויות וכל אחת מהן בגדלים קטנים מאוד. האם אני אמור להוריד את כל זה או סתם כל אחד מהם? אם אני אמור להוריד את כל זה האם יש דרך לעשות את כל זה בהורדה אחת? אני מניח שאצטרך להשתמש בקוד תכנות כדי לשרשר קבצי Hgt נפרדים אלה יחד.


תמצא הסבר על מערכי הנתונים של SRTM כאן:

https://lta.cr.usgs.gov/SRTM2

אתר ההורדות מציע ASTER DEM, GTOPO ו- SRTM עם וללא תיקונים. אני מניח שאתה רוצה את האחרון.

מערך הנתונים של 3 הקשתות מכסה אזורים של מעלה אחת. בהתאם לגודל התיבה התוחמת שלך, זה יכול להיות קובץ אחד או כמה.

לאחר ההורדה, תוכלו לתפור את כולם (הם מיישרים, אך אינם חופפים), או לבנות רסטר וירטואלי עם gdalbuildvrt כדי להימנע מקבצים גדולים.


לאחרונה כתבתי כלי להורדת SRTM שעובד מכלי ה- GIS בחינם ופתוח קוד פתוח, Whitebox כלי ניתוח Geospatial (שניתן להוריד כאן). המשתמש פשוט מציין את טווח הערכים lat / long עבור תחום העניין שלהם והכלי יוריד את כל אריחי .hgt מאתר ה- FTP, יפסיק את האריחים לסריקה חלקה אחת, ואז ימלא פערים של NoData באמצעות אינטרפולציה. אני מתאר את פרטי הכלי בהמשך בבלוג המקושר כאן. אני מוצא שזה עוזר להאיץ את זרימת העבודה כאשר אתה מתמודד עם מספר גדול למדי של אריחי SRTM. לדוגמה, הנה DEM פסיפס חלקה של SRTM בגודל 90 מ 'של האי הבריטי, שלקח פחות מחמש דקות ליצור, כולל זמן ההורדה של 91 קבצי Hgt בודדים.

הכלי ישוחרר בפומבי עם גרסה 3.2.1 של Whitebox GAT, אך ניתן לאחזר אותו ממאגר Whitebox אם אתה מעוניין בתצוגה מקדימה (עקוב אחר הקישור בבלוג).

עדכון

בדיוק פרסמתי בפומבי את הגרסה האחרונה של התוכנה, הכוללת את כלי הורדת הנתונים SRTM המתואר בפוסט זה.


נתוני GIS מעובדים

הנתונים המעובדים זמינים בתבנית וקטורית ESRI Shape (גבולות ניהוליים, מקומות מאוכלסים, קווי תמסורת) או כ- ASCII GRID ברזולוציה של קילומטר אחד. מערכת הייחוס המרחבית של הנתונים המעובדים היא "ETRS Lambert Azimuthal Equal Area" כמתואר להלן.

ETRS למברט אזימוטל שטח שווה

מערכות ההתייחסות של נתוני המקור בדרך כלל שונות ממערכת היעד של מודל יישומי. שכבות גלובליות (למשל אוכלוסיית רשת, טופוגרפיה, כיסוי קרקעות עולמי) זמינות בקואורדינטות גיאוגרפיות, בעוד שמוסדות לאומיים משתמשים במערכת הקרטוגרפית וההתייחסות המתאימה ביותר ליישומיהם האזוריים או הלאומיים, ומוגדרים על ידי התקנות שלהם לגבי נתונים מרחביים (למשל לעתים קרובות אוגנדה משתמש במערכת הייחוס הניתנת על ידי הפרמטרים הבאים: הקרנה: Mercator Transverse Universal (UTM), אזור: 36, אליפסואיד הפניה: Clarke 1880, Datum: Arc 1960).

על מנת להמשיך בפיתוח, עריכה וניתוח תהליכים, כריית הנתונים של מידע המקור באה בעקבותיהן פעולות רבות של הרמוניה ואינטגרציה של גאודטה. על מנת להבטיח תאימות מרחבית של מקורות הנתונים השונים, כל שכבות הנושא המקוריות הפכו למערכת ייחוס מרחבית מוגדרת מראש.

מכיוון שהאזור המודל (יבשת אפריקה) משתרע על פני כמה אזורים מנהליים ומדינות, היה צורך לציין מערכת ייחוס משותפת. לקבלת מידע גיאוגרפי על פרויקט AFRETEP, מערכת התייחסות לתיאום מיושמת לעתים קרובות במודלים של אגן הים התיכון, אפריקה ודרום מערב אסיה [Huld et al., 2005] והיא תואמת גם לתקנים האירופיים [Annoni et al., 2001] נבחר.

תחזית השטח השווה של ETRS למברט אזימוטל מאופיינת בפרמטרים הבאים:

שם הקרנה: ETRS_LAEA
סוג הקרנה: שטח שווה למברט אזימוטל
ספרואיד: GRS80
תאריך: WGS84
רדיוס תחום ההתייחסות: 6378137
יחידות: מטרים
אורך מרכז ההקרנה: 18 ° 00 '00 "
רוחב מרכז ההקרנה: 00 ° 00 '00 "
מזרחה שגויה: 4321000.0
צפונה כוזבת: 3210000.0

שכבות נתונים סוציו-אקונומיות

אזורים מנהליים, גבולות ושמות

מערכת הנתונים המופנית לגאוגרפיה של יחידות ניהוליות של פרויקט ספריית המפות (Map Maker Trust, סקוטלנד) מהווה מרכיב חיוני בפיתוח המודל שלנו. מערך הנתונים האפריקאי כולו נבדק ועדכן כדי לשקף את הגבולות נכון לינואר 2007. מצב הגבול ושמות הניהול אומתו מול מקורות מידע שונים [ספריית המפות, 2007]. מערך המצולעים בפועל הפך לאיחוד של מערכי נתונים אחרים הזמינים ברשות הרבים.

הורד את קובץ הצורה :
afretep_etrs_countries.zip (

אוּכְלוֹסִיָה

נתוני "אוכלוסיית הרשת העולמית: אומדני עתיד" [CIESIN, FAO, CIAT] המכילים ספירת אוכלוסיות מותאמת לאו"ם ורשתות צפיפות בפורמט Arc / Info GRID סיפקו את המקור העיקרי להערכות אוכלוסייה. נתוני הרסטר הם 2.5 דקות קשת (

4650 מ ') צפיפות אוכלוסייה ומספר אוכלוסיות ברזולוציה בשנת 2005, הותאמה לסכומי האו"ם. נתוני המקור מאוחסנים בקואורדינטות גיאוגרפיות במעלות עשרוניות בהתבסס על ספרואיד המערכת הגאודטית העולמית משנת 1984 (WGS84) והוקרנו (ETRS Lambert 18,0) ונדגמו מחדש (1000 מ ') המייצגים את מספר האוכלוסייה המשוער בכל תא רזולוציה של קילומטר אחד.

הורד את הנתונים ברשת 1 ק"מ :
afretep_etrs_1km_popdens.zip (

הערה: פרויקט AfriPop מספק נתונים על רשת האוכלוסייה הכוללת.
קישור למפה ולנתונים האחרונים: http://www.worldpop.org.uk/

מקומות מאוכלסים

מקומם ושמם של אובייקטים נקודתיים (למשל מקומות מאוכלסים, מרכזים מנהליים, כנסיות, בתי ספר, בסיסים צבאיים) היו זמינים ממערכת הנתונים של ספריית המפה ללא מידע על האוכלוסייה. שכבת הערים ממערך הנתונים של ESRI [ESRI, 2006] עם שיעורי אוכלוסייה משוערת עובדה בנוסף.

מאגר הישובים האנושיים המסופק על ידי CIESIN, אוניברסיטת קולומביה, הוא המקור למפה של ערים ועיירות אפריקאיות עם אוכלוסייה של 1,000 איש ומעלה. פרויקט המיפוי הכפרי-עירוני העולמי, גרסה 1 (GRUMPv1) הביא גם לנתוני האוכלוסייה המסוימים לעיל.

הורד את קובץ הצורה :
afretep_etrs_populated.zip (

הערה: פרויקט AfriPop מספק נתונים על רשת האוכלוסייה הכוללת (לא רק ערים).
קישור למפה ולנתונים האחרונים: http://www.worldpop.org.uk/

תשתית רשת

המקור העיקרי לתשתית רשת אפריקאית יישומית היה מאגר ה- GIS של ה- African Infrastructure Country Diagnostic (AICD), תוכנית ידע חדשנית לשיפור ההבנה הציבורית של מצב התשתיות באפריקה. מסד הנתונים של AICD מספק נתונים חוצי מדינות על תשתיות רשת לתשעה מגזרים עיקריים: תחבורה אווירית, טכנולוגיית מידע ותקשורת (ICT), השקיה, נמלים, חשמל, מסילות ברזל, כבישים, מים ותברואה.

המאגר מכסה 24 מדינות: בנין, בורקינה פאסו, קמרון, כף ורדה, צ'אד, הרפובליקה הדמוקרטית של קונגו, חוף השנהב, אתיופיה, גאנה, קניה, לסוטו, מדגסקר, מלאווי, מוזמביק, נמיביה, ניגריה, ניגריה, רואנדה, סנגל, דרום אפריקה, סודן, טנזניה, אוגנדה וזמביה (אפריל, 2010). רק נתוני נחלת הכלל הוצבו באתר [AICD, 2009] של ה- AICD, ולכן לא כל השכבות הזמינות במאגר זמינות בצורה GIS לצורך המחקר הנוכחי שלנו.

שתי שכבות נושאיות הוחלו ממאגר AICD:
כוח: תחנות כוח (אובייקטים נקודתיים), רשת תמסורת (אובייקטים לינאריים)
תחבורה: דרכים (עצמים לינאריים)

המקור לנתוני התשתית הנמיביים (תחנות הפצה רשתות חשמל לאומיות לאורך רשת החשמל הארצית ותחנות כוח חשמל) היה האטלס הדיגיטלי של נמיביה שפרסם פרויקט ACACIA (אקלים צחיח, הסתגלות וחדשנות תרבותית באפריקה) [ACACIA, 2009 ]. נתוני התכונה מציינים את הקיבולת של קווי ההולכה.

הורד את קובץ הצורה :
afretep_etrs_transmission.zip (

זמן נסיעה לערים הגדולות: מפת נגישות עולמית

הנגישות מוגדרת כזמן הנסיעה למיקום מעניין באמצעות נסיעה יבשתית (כביש / כביש) או מים (נהר ניווט, אגם ואוקיאנוס). נגישות זו מחושבת באמצעות אלגוריתם למרחק עלות המחשב את "העלות" של נסיעה בין שני מיקומים ברשת רסטר רגילה. בדרך כלל עלות זו נמדדת ביחידות זמן ורשת רסטר המייצגת את העלות מכונה לעיתים קרובות משטח חיכוך. משטח החיכוך מכיל מידע על רשת התחבורה ועל גורמים סביבתיים ופוליטיים המשפיעים על זמני הנסיעה בין מיקומים [נלסון, 2008]. נתוני המקור הם בהקרנה גיאוגרפית ברזולוציה של 30 שניות קשת. הפורמט הוא מספר שלם של Arc / Info GRID עם ערכי פיקסלים המייצגים דקות נסיעה [נלסון, 2008].

הורד את המרוחק 1 ק"מ נתונים:
afretep_etrs_1km_traveltime.zip (

עלויות חשמל משוערות [יורו / קוט"ש] שמספק גנרטור דיזל, 2010

מאגר מחירי הסולר הבינלאומיים לשנים 2008 ו -2010 במדינות אפריקה [ש. Ebert et al., 2009, GTZ] עבר עיבוד למחקרים נוספים בנושא הערכת פתרונות אנרגיה באפריקה הכפרית ומיפוי עלויות חישמול של ייצור סולארי וסולר מבוזרים לעומת הארכת רשת [Szabó et al. 2011]. בהתאם למסים הלאומיים / סובסידיות, הערכים הממוצעים הארציים נעו בין 8 יורו סנט (לוב) לבין 113 יורו סנט (מלאווי).

הורד את המרוחק 1 ק"מ נתונים:

מפת מחירי דיזל בינלאומיים, 2010

מאגר ה- GTZ של מחירי הסולר הבינלאומיים זמין גם לשנת 2010 [Armin Wagner, 2011, GTZ]. המפה ונתוני ה- GIS להלן מראים את מחירי הקמעונאות של סולר (סנט יורו לליטר) באמצע נובמבר 2010 בהתבסס על נתוני ה- GTZ. מידע נוסף: https://www.giz.de/expertise/html/4282.html

בהתאם למסים הלאומיים / סובסידיות, הערכים הממוצעים הלאומיים נעו בין 10 יורו סנט (לוב) ל 124 יורו סנט (הרפובליקה המרכז אפריקאית).

הורד את קובץ הצורה :
afretep_etrs_diesel_gtz2010.zip (

מפה של עלות ייצור חשמל משוערת

עלות ייצור החשמל המחושבת עבור מערכת PV מחוץ לרשת באפריקה נעה בין 0.2 ל 0.55 אירו לקוט"ש. ניתן להבחין בהבדלים גיאוגרפיים גדולים: בחלק מהאזורים הנוחים ביותר עם עלויות נמוכות יש צפיפות אוכלוסייה נמוכה מאוד (למשל סהרה עם 0-15 נפשות לקמ"ר) ואילו באחרים מיושבים יחסית בצפיפות (למשל טנזניה, דרום אפריקה עם 30-100 נפשות. / קמ"ר).

מידע נוסף:
מערכת מידע גיאוגרפית פוטו-וולטאית (PVGIS), הערכה גיאוגרפית של משאבי השמש וביצועים של טכנולוגיה פוטו-וולטאית
חולד ט ', שורי מ', דנלופ א ', אלבואיסון מ', וולד ל '(2005). שילוב של מסד הנתונים HelioClim-1 ב- PVGIS כדי לאמוד את פוטנציאל החשמל הסולארי באפריקה. המשך ועידה ותערוכה של אנרגיה סולארית פוטו-וולטאית 20, 6-10 ביוני 2005, ברצלונה, ספרד.

הורד את המרוחק 1 ק"מ נתונים:
afretep_etrs_pv_eurkwh_2010.zip (

שכבות נתונים גיאוגרפיות פיזיות

מודל הגבהה דיגיטלי

משימת הטופוגרפיה של מכ"ם המעבורת (SRTM) השיגה נתוני גובה בקנה מידה כמעט גלובלי (בין N60 ל- S57) כדי ליצור את המאגר הטופוגרפי הדיגיטלי הדיגיטלי ברזולוציה גבוהה ביותר של כדור הארץ. הפרויקט היה מאמץ משותף של נאס"א, הסוכנות הלאומית למודיעין גיאו-מרחבי ארה"ב (NGA) וסוכנויות החלל הגרמניות והאיטלקיות, וטס בפברואר 2000. היא השתמשה באנטנות מכ"ם כפולות לרכישת נתוני רדאר אינטרפרומטריים (IFSAR), שעובדו עד נתונים טופוגרפיים דיגיטליים ברזולוציית 1 קשת-שנייה [Farr et al., 2007]. על פי הסכם NASA-NGA בנושא הפצת נתונים, נתוני SRTM פורסמו בשלוש קשת-שניות (

90 מ ') רזולוציה לאזורים מחוץ לארצות הברית ורזולוציה מלאה 1 קשת-שנייה (

30 מ ') לאזור ארצות הברית. ניתן להשיג את נתוני SRTM כמאגר טופוגרפי ציבורי דרך האינטרנט. מלבד נתוני הגובה ניתן למצוא גם תיעוד והפניות מתאימים. "ערכת הנתונים SRTM האיכותית ביותר" זמינה באתר האינטרנט של הקונסורציום למידע מרחבי (CGIAR-CSI): http://srtm.csi.cgiar.org. נתוני SRTM עובדו (ETRS למברט הוקרנו ומודגמים 18,0 - 500 מ ', 1000 מ') והוחלו על דוגמת שטח (שיפוע ממוצע משוער).

הורד את מעובד נתונים:
afretep_etrs_500m_srtm.zip (

172 Mb) - כרגע לא זמין!

הורד את נתוני המקור:
CGIAR-CSI - http://srtm.csi.cgiar.org (קישור למאגר העולמי של הקונסורציום למידע מרחבי)

רשת נהר

הכיסוי האפריקאי של שני מאגרי זרימה עולמיים ורשתות נהרות עובד ונותח במחקר על מקורות אנרגיה פיקו ומיני הידרו.

שכבת הנתונים של 1: 1 מיליון וקטור מפה (VMap0) מסלול מים ומים יבשתיים לאפריקה סיפקה את המידע הגיאוגרפי הבסיסי על גופי מים שונים (מצולעים ופולי-קווים). התיאור ההידרוגרפי המאוחסן של המאפיינים (רב שנתי / קבוע, לא רב שנתי / לסירוגין / משתנה) היווה את הבסיס לתיחום ראשוני של פלחי נהרות המתאימים לייצור חשמל באמצעות מערכות פיקו ומיני הידרו.

בהתחשב במאפיינים ובמגבלות הטכניות של נתוני VMAP0, שולב במחקר מערך הידרוגרפי נוסף המיועד ליישומים יבשתיים וברמה העולמית.
HydroSHEDS מבוסס על נתוני SRTM בגובה רזולוציה גבוהה. התוצר העקבי של פרויקט HydroSHEDS מציע חבילה של מערכי נתונים עם אזכור גיאוגרפי (וקטור ורסטר) בקני מידה שונים, כולל רשתות נהרות, גבולות קו פרשת מים, כיווני ניקוז והצטברות זרימה. הרזולוציה המיושמת הייתה 3 שניות קשת (כ- 90 מטר בקו המשווה).

נתוני המקור תיארו את כל הזרימה במורד הליניארי כ'מסלול נהר 'שבו אזור התפוסה במעלה הזרם היה יותר מ 1000 תאים (כ- 8 קמ"ר בקו המשווה). במהלך עיבוד וניתוח ה- GIS שלנו, גודלם האמיתי של קו פרשת המים חושב בקילומטר רבוע על סמך המיקום הגאוגרפי (קו רוחב) של התאים השייכים לכל אגן. מטא הנתונים של תחנות המדידה (גודל התפוסה והפרשה שנתית ממוצעת) ממאגר הנגר העולמי במרכז הנתונים לנגיף גלובלי יושמו כנתוני בקרה.

בהתבסס על התיאור של כמעט 8000 תחנות ברחבי העולם ונתוני הנהר שהוזכרו, נבחרו פלחי נחלים העומדים בקריטריונים הבאים כמיקומים פוטנציאליים של מערכות מיני הידרו:

- נהר קבוע (מידע: VMAP0)
שיפוע נהר או שיפוע פני שטח לאורך הנהר ו- GT 1% (נגזר מ- SRTM30)
- גודל תפיסה & GT 100 קמ"ר (חישוב מבוסס על HydroSHEDS)
- ממוצע זרם זרם שנתי & GT 4 m3 / s (GRDC)

נתוני ה- GIS המעובדים נותחו עוד וחישבו את עלויות התקנת המערכת.

הורד את נתוני המקור:
נתוני VMap0 בפורמט צורת ESRI (תיאור ומוכן להורדה)
CGIAR-CSI - http://srtm.csi.cgiar.org (קישור למאגר העולמי של הקונסורציום למידע מרחבי)
מרכז נתונים נגר גלובלי (קישור למאגר נגר גלובלי)
HydroSHEDS (קישור לדפי USGS HydroSHEDS)

כיסוי קרקעות

מאגר כיסוי הקרקע העולמי 2000 (GLC2000) [GEM, 2003] נבחר לדגם כיסוי הקרקע. המטרה הכללית של GLC2000 הייתה לספק מאגר כיסוי קרקעות בהרמוניה המכסה את העולם כולו לשנת 2000 לאמנה הבינלאומית לשינויי אקלים, האמנה למאבק במדבור, אמנת רמסאר ופרוטוקול קיוטו. פרויקט GLC2000 השתמש במערכת סיווג הקרקעות של FAO (LCCS) השונה מהשיעורים המיושמים ב- CORINE. נתוני המקור מוגדרים על ידי קואורדינטות גיאוגרפיות (Lat / Lon, WGS84). הרזולוציה המרחבית היא

1 ק"מ בקו המשווה (0.00833 מעלות עשרוניות). נתוני המקור הוקרנו והודגמו מחדש למערכת הייחוס המשותפת (ETRS Lambert 18,0 - 1000 מ ').

הורד את נתוני המקור:
כיסוי קרקע גלובלי 2000 - מוצרים (קישור לפרויקט כיסוי קרקע גלובלי 2000)


משאבי נתונים (39)

הדפדפן שלך אינו תומך ב- iframes.

עזור לנו לשפר את הנתונים הפתוחים

עזור לנו למדוד את השפעת הנתונים הפתוחים על ידי ביצוע הסקר הקצר שלנו. נשמח לברר מידע נוסף על אופן השימוש בנתונים פתוחים מ- data.gov.ie, כדי שנוכל להמשיך ולשפר את האיכות והרלוונטיות של מערכי הנתונים המתפרסמים. כל השאלות הן אופציונליות.

תגובות [3] תגובה

הנתונים הם כתובת אתר ישנה להורדה בכמות גדולה עבור גרסה 2.1 של מערך SRTM3 בן 3 הקשת השנייה. הנתונים הזמינים כעת דרך USGS EarthExplorer ו- LP DAAC Pool Data הם גרסה 3. הגרסה הישנה יותר בכתובת https://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3/North_America/ אינה נתמכת עוד ולכן קישורים אלה לא יהיו מְעוּדכָּן. נתוני SRTM זמינים ברחבי העולם גם ברזולוציה שנייה של קשת אחת (SRTMGL1.003) דרך מאגר הנתונים (https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MEASURES/SRTMGL1.003/) או מ- EarthExplorer שם הם רשומים כנאס"א SRTM3 SRTMGL1. אנא היכנס באמצעות אישורי התחברות של NASA Earthdata כדי להוריד נתונים מאוספי LP DAAC של NASA. מערכי נתונים אלה דורשים כניסה למערכות NASA Earthdata ו- USGS EarthExplorer כדי לגשת לנתונים. לאחר שתיצור את חשבונך, יהיה עליך גם "לאשר" את היישום LP DAAC Pool Pool. בדף הפרופיל בחשבון Earthdata שלך תצטרך לבחור באפליקציות שלי. בדף זה וודא שמאגר הנתונים LP DAAC מופיע ברשימה. אם לא, בחר באישור יישומים נוספים. בתיבת הדו-שיח הקלד את מאגר הנתונים LP DAAC ולחץ על חפש יישומים. בחר באישור כאשר מוצג בפני lpdaac_datapool. השאר הכל מסומן, אך תוכל לבטל את הסימון בתיבה כן, ברצוני לקבל הודעה. בחר הרשאה ויש להוסיף את מאגר הנתונים LP DAAC ליישומים המאושרים שלך. אתה עשוי להפיק תועלת משימוש בכלי AppEEARS. · O דף הנחיתה של AppEEARS: https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/ · o המשתמשים יזדקקו ו- https://urs.earthdata.nasa.gov/?_ga=2.148606453.334533939.1615325167-1213876668.1613754504.לחץ או הקש אם אתה סומך על קישור זה. "& GtEarthdata כניסה · o הוראות לתחילת העבודה ניתן למצוא כאן: https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/help · o הנה טופס דוגמה פשוט להפקת SRTMGL1 v3 עבור אזור סביב הגבעה השחורה, SD.

הנתונים הם כתובת אתר ישנה להורדה בכמות גדולה עבור גרסה 2.1 של מערך SRTM3 בן 3 הקשת השנייה. הנתונים הזמינים כעת דרך USGS EarthExplorer ו- LP DAAC Pool Data הם גרסה 3. הגרסה הישנה יותר בכתובת https://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3/North_America/ אינה נתמכת עוד ולכן קישורים אלה לא יהיו מְעוּדכָּן. נתוני SRTM זמינים ברחבי העולם גם ברזולוציה שנייה של קשת אחת (SRTMGL1.003) דרך מאגר הנתונים (https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MEASURES/SRTMGL1.003/) או מ- EarthExplorer שם הם רשומים כנאס"א SRTM3 SRTMGL1. אנא היכנס באמצעות אישורי התחברות של NASA Earthdata כדי להוריד נתונים מאוספי LP DAAC של NASA. מערכי נתונים אלה דורשים כניסה למערכות NASA Earthdata ו- USGS EarthExplorer כדי לגשת לנתונים. לאחר שתיצור את חשבונך, יהיה עליך גם "לאשר" את היישום LP DAAC Pool Pool. בדף הפרופיל בחשבון Earthdata שלך תצטרך לבחור באפליקציות שלי. בדף זה וודא שמאגר הנתונים LP DAAC מופיע ברשימה. אם לא, בחר באישור יישומים נוספים. בתיבת הדו-שיח הקלד את מאגר הנתונים LP DAAC ולחץ על חפש יישומים. בחר באישור כאשר מוצג בפני lpdaac_datapool. השאר הכל מסומן, אך תוכל לבטל את הסימון בתיבה כן, ברצוני לקבל הודעה. בחר הרשאה ויש להוסיף את מאגר הנתונים LP DAAC ליישומים המאושרים שלך. אתה עשוי להפיק תועלת משימוש בכלי AppEEARS. · O דף הנחיתה של AppEEARS: https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/ · o המשתמשים יזדקקו ו- https://urs.earthdata.nasa.gov/?_ga=2.148606453.334533939.1615325167-1213876668.1613754504. לחץ או הקש אם אתה סומך על קישור זה. "& GtEarthdata כניסה · o הוראות לתחילת העבודה ניתן למצוא כאן: https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/help · o הנה טופס דוגמה פשוט להפקת SRTMGL1 v3 עבור אזור סביב הגבעה השחורה, SD.

חלק מקישורי קובץ ה- zip שלמעלה מחזירים שגיאת 404 בפורטל הנתונים של USGS. הורדת קובץ Qgs גם לא עוזרת מכיוון שהקבצים לא יורדו.


גובה אליפסואידלי לעומת אורתומטרי

מאפיין נתונים נוסף שמנהל הנתונים צריך להבין הוא גובה אליפסואיד וגובה אורתומטרי. גובה אליפסואיד מתייחס לערכי גובה מעל או מתחת למשטח אידיאלי המקרב את צורת כדור הארץ כספרואיד. דוגמה לאליפסואיד היא WGS 84, אך ישנם אליפסואידים רבים ושונים בשימוש.

חשוב להבין כי האליפסואיד הוא משטח חלק מאוד, והוא יכול להשתנות מאוד מגובה פני הים המקומי (המוגדר על ידי מודל גיאואידי). טכנולוגיות מיקום מודרניות (למשל, מיקומי מסלול לוויני ו- GPS, המשמשות רבות בצילומי אוויר, לידאר ומכ"ם טופוגרפי, כמו גם מדידות קרקעיות) מבצעות בדרך כלל את כל המדידות ביחס לאליפסואיד התייחסות.

אליפסואידלי לעומת גבהים אורתומטריים

גובה אורטומטרי מתייחס לערכי גובה מעל או מתחת לפני השטח של מודל גיאואידי הגיאואיד מתקרב לגובה פני הים המקומי. למרות שהגיאואיד הוא משטח מתמטי שהוא חלק יחסית, הוא כולל הבדלים מקומיים בכוח המשיכה ולכן מציג הרבה יותר וריאציה מהאליפסואיד האידיאלי. בשיטות מדידה מסורתיות (לא מבוססות לווין), כל המדידות נעשות בדרך כלל ביחס לגיאואיד (מפלס הים המקומי).

  • גבהים אליפסואידליים משמשים בדרך כלל ליישומים המבוססים על נתוני GPS ולמיקום אורטורגי של תמונות לוויין, בעוד שצילומי אוויר יכולים להשתמש בגובה אורתומטרי או אליפסואיד בהתאם לנתון המשמש לכיוון החיצוני. הכיוון החיצוני יכול להיות אורתומטרי (אם השליטה בפרויקט נוצרה באמצעות נתוני תחנות קרקע) או אליפסואידלית (כגון GPS + IMU מוטס). במקרה האחרון, נדרש גובה קרקע אליפסואיד כדי לתמוך בתהליך האורטורקציה.
  • גבהים אורתומטריים משמשים בדרך כלל למדידה, הידרולוגיה, חקלאות וניהול קרקעות.

מרבית מערכי הנתונים בגובה מעובדים על מנת לדווח על גובה אורתומטרי, אך על מנהל הנתונים להבין את ההבדל ולאשר את מה שמופיע בנתוני הקלט. בנוסף, סביר מאוד להניח שזו תהיה דרישה להגיש נתוני גובה בשני הפורמטים, המחייבים תהליך המרה.

ברוב התרחישים, מומלץ להגדיר את שירות גובה הבסיס לגובה אורתומטרי, ואז אם נדרשים גבהים אליפסואידיים, ניתן להחיל פונקציות (באמצעות גאואיד מתאים) לחישוב שירות גובה אליפסואיד. ראה המרה מגבהים אורתומטריים לגובה אליפסואיד לקבלת מידע נוסף אודות המרת גבהים אורתומטריים לגבהים אליפסואידיים באמצעות הגיאואיד (EGM96) ב- ArcGIS.

דיוק מדידות גובה

ישנם שני ערכים נפוצים הקשורים לנתונים וחישה מרחוק למיפוי כדי להגדיר את דיוק הנתונים: שגיאה מעגלית ושגיאה לינארית. דיוק מרחבי אופקי הוא השגיאה המעגלית של הקואורדינטות האופקיות של מערך הנתונים ברמת ביטחון מוגדרת. דיוק מרחבי אנכי מוגדר על ידי השגיאה הליניארית של הקואורדינטות האנכיות של מערך הנתונים באחוז ביטחון מוגדר, כגון מדידת גובה. בעיקרון, הדיוק נמדד על ידי התפלגות ההסתברות שיש לערך מהערך האמיתי. דיוק של 90 אחוזי ביטחון פירושו ש 90 אחוז מדייקנות המיקום יהיו שווים לערך הדיוק המדויק או קטן ממנו.

ייתכן שתראה פריטים במטא-נתונים, כגון CE90, הדבר מסמל כי מדובר במדד של שגיאה מעגלית של 90 אחוז ולעתים קרובות יהיה לו ערך המשויך, ואילו LE90 מסמל שגיאה ליניארית של 90 אחוז. ייתכן שתראה VE עבור שגיאה אנכית (שהיא שגיאה ליניארית בכיוון אנכי). לדוגמה, נתוני SRTM מדווחים לעיתים קרובות כבעלי VE90 = 16 מטר, כלומר 10 אחוזים מהמדידה האנכית עשויים לסטות ביותר מ- 16 מטר מהמדידה האנכית הנכונה בנקודה (בהתחשב באי דיוקים ברוחב, אורך וגובה).

תקני מיפוי ארציים קיימים מאז 1947. לדוגמא, "במפות בסולם פרסום גדול מ -1: 20,000, לא יותר מ -10% מהנקודות שנבדקו יהיו בטעות ביותר מ- 1/30 אינץ '... מגבלות דיוק אלה יחול בכל המקרים על עמדות של נקודות מוגדרות היטב בלבד ... כגון, אנדרטאות, או סמנים, צומת דרכים וכו '. (לשכת התקציב האמריקאית, 1947). תקנים חדשים אומצו לאורך זמן, כאשר האחרונה פורסמה על ידי ועדת הנתונים הפדרלית הגיאוגרפית (FGDC) בשנת 1998. לדוגמא, לדווח על סיווג דיוק של מטר אחד עבור תכונה עם ביטחון של 95 אחוז, הדיוק בנתונים. חייב להיות קטן או שווה למטר אחד. ההבדל העיקרי במדידות אלה הוא שהסטנדרט אינו מבוסס יותר על מדד באמצעות סולם. ייתכן גם שתבחין שהמדידה הפכה מדויקת יותר - משתנה מ- CE90 ל- CE95.

  1. ועדת הנתונים הגיאוגרפית הפדרלית, "חלק 2, תקנים לרשתות גיאודטיות, תקני דיוק מיקום גיאו-מרחבי," הוועדה הפדרלית לגיאוגרפיה, וושינגטון, FGDC-STD-007.2-1998, 1998
  2. C. R. Greenwalt ו- M.E Shultz, "עקרונות תורת השגיאות ויישומים קרטוגרפיים", דוח טכני של ACIC מס '96, תרשים אווירונאוטי ומרכז מידע, סנט לואיס, 1968 (הודפס מחדש).
  3. הלשכה לתקציב של ארה"ב, "תקני דיוק לאומי של ארצות הברית," הלשכה לתקציב של ארה"ב, וושינגטון הבירה, 1947.

שאלה בסיסית לגבי הורדת נתוני רזולוציית קשת SRTM 3 - מערכות מידע גיאוגרפיות

הערה: כלי זה אינו פועל החל מינואר 2021 מכיוון שנתיבי הנתונים אליהם הצביע על מראות חיצוניות השתנו. תוכלו להוריד אריחים מהאתר של CGIAR כאן. מפה זו עשויה עדיין להיות שימושית לבירור שם הקובץ שאתה מעוניין להוריד.

ממשק זה מנסה להקל על כאבי ההורדה נתוני גובה ממשימת הטופוגרפיה של מכ"ם המעבורת. לחץ על אריחים אדומים כדי להוריד את הנתונים המתאימים שלהם.

כל אריח מגיע בפורמט GeoTIFF ברזולוציה של 90 מטר (6000x6000 פיקסלים), ממראות שונות שמצאתי באינטרנט. נסה את ה- Seed Development או את Linfiniti או את גיליון הבגידות הזה לקבלת עזרה בביצוע דברים נחמדים עם נתונים אלה באמצעות GDAL.

הקבצים המקושרים כאן הם גרסה 4.1 למאמץ של אנשי CIAT-CSI לקרצף, ללטש ולהסיר פערים בנתוני SRTM הגולמיים שפרסמה נאס"א. רשת SRTM מגיעה במקור מקובץ KMZ זה לגלישה באותם נתונים ב- Google Earth.


EVRF 2019 הביא הרבה שינויים.

מפרט הנתונים של INSPIRE בנושא הנחיות גובה - טכניות הגדיר כי יש לאמץ את מימוש EVRF2007 של EVRS כנקודת התייחסות אנכית לגובה למידע גיאוגרפי כלל-אירופי.

נקודות EVRF2019 זמינות כעת לציבור.

geop_v_1 & amp norm_h_1 = גאות ממוצעת

עם התשתית למידע מרחבי בקהילה האירופית (INSPIRE) מתפרסמים יותר ויותר דגמי גובה דיגיטליים ברזולוציה גבוהה ברישיונות בחינם.

נושא הגובה הוא חלק מנספח INSPIRE 2. לרוע המזל הנתונים מספקים לרוב רק מערכות התייחסות אופקיות ואנכיות לאומיות ואין אפשרות להשתמש בפאן-אירופי קל.

מטרת הפרויקט היא להפיק מערך שטח דיגיטלי כלל-אירופי עם מערכת הפניה אופקית ואנכית סטנדרטית. מודלים של משטח דיגיטלי אינם מוכרים בשלב זה.

ישנם שלושה מוצרים נגזרים:

אריחים מוקרנים ברזולוציה גבוהה:ברסטר של 50 * 50 ק"מ כ- GeoTIFFs. מערכת הייחוס המרחבית היא מערכת הפניה לתאום קואורדינטות הקרנה של ERLS89 למברט אזימוטל (EPG: 3035) והנתון האנכי EVRS2000 (EPSG: 5730) החלטות מתחת ל -1 מ 'חושבו מחדש ל- DTM של 1 מ' בשיטת דגימה מעוקבת ליצירת מערכי נתונים הניתנים לניהול מתחת ל -10 GB.

אריחים גיאוגרפיים אירופיים שניים בקשת אחת: האריחים האופייניים לסגנון SRTM 1 ° * 1 ° מעלות עם רזולוציה שנייה בקשת אחת כ GeoTIFFs. מערכת הייחוס המרחבית היא גיאוגרפית, ברוחב / לון עם נתון אופקי ETRS89, אליפסואיד GRS80 (EPSG: 4258) ונתון אנכי EVRS2000 עם גיאואיד EGG08 (EPSG: 5730).

אריחים גיאוגרפיים של שנייה אחת בקשת wgs84 & קווי מתאר: האריחים האופייניים לסגנון SRTM 1 ° * 1 ° מעלות עם רזולוציה שנייה של קשת אחת ושלושה קשת של 3 קשת כמו hgt. קבצים. קבצי ה- hgt הם בפורמט שלם של 16 ביט, ולכן ערכי הגובה מעוגלים למונים מלאים. מערכת הייחוס המרחבית היא המערכת הגיאודטית העולמית 1984 (EPSG: 4326) ונתון אנכי EVRS2000 עם גיאואיד EGG08 (EPSG: 5730). שים לב שלא נעשה שימוש בעידן במהלך הטרנספורמציה (ראה להלן) ולכן EPSG: 4258 היא הבחירה הטובה יותר. בכל מקרה, wgs84 הייתה הבחירה של המשתמשים להתאים למערכי הנתונים SRTM הרחבים. בנוסף, קווי קווי מתאר כקבצי צורה נוצרים מאריחי הרזולוציה של 3 הקשתות באותו אופן שבו נגזר מערך הצורה הגלובלי.

DEM ברזולוציה גבוהה הכוללת בעיות מורכבות שאינן חשובות ב- DEMS ברזולוציה נמוכה כמו SRTM, ASTER & amp Co בהן שגיאת RMS כל כך גדולה שכל בעיות אחרות הן שוליות.

אנא קרא את המידע הבא בזהירות כדי להיות מודע לשלבי העיבוד הפשוטים!

אירופה בתנועה!

הלוח האירופי זז באופן כללי בכ -3 ס"מ לכיוון צפון מזרח (ראה איור 1).

לכן מערכת הייחוס הפאן-אירופית ETRS89 היא מערכת קבועה באדמה בה הלוח האירואסיאי בכללותו הוא סטטי. בשנת 1989 ETRS89 היה זהה ל- WGS84 / ITRS. אבל מאז יש לנו מעבר שנתי של כ -3 ס"מ לכיוון צפון מזרח. כדי לעשות טרנספורמציה נכונה יש להכיר בעידן. זה לא משנה עם מקבלי GPS המוניים שיש להם דיוק הרבה מתחת למשמרת זו. אך כאשר אתה משתמש בטכניקות DGPS או DEM ברזולוציה גבוהה, קח זאת בחשבון.

יש לנו גם ריבאונד לאחר הקרחוני (למשל בסקנדינביה) (ראה איור 2).

לפיכך, אירופה בתנועה לכל הכיוונים, וזה קשה להתמודד.

גם מערכת הפניה האנכית האירופית (EVRS) משתנה מאוד, מכיוון שיותר ויותר מדינות משתתפות ומערכות התייחסות לאומיות מתעדכנות. יש הפרדה בין הגדרת ה- EVRS למימוש מסגרת ייחוס אנכית אירופית (EVRF). כאבני דרך, יש לנו את המערכות EVRS2000 ו- EVRS2007.

טרנספורמציות של נתונים אנכיים

השינוי של נתונים אנכיים הוא מסובך יותר מההקרנה מחדש בין שתי מערכות ייחוס אופקיות. ניתן לבצע טרנספורמציות אנכיות, למשל עם gdaltransform (לא עם gdalwarp):

gdaltransform -s_srs EPSG: 3035 + 5730 -t_srs EPSG: 3035 + 5621 & lt in.xyz & gtout.xyz

קוד EPSG מורכב משני פרמטרים אם ברצונך לבצע טרנספורמציה אנכית:

2. הנתון האנכי, שהוא EPSG: 5730 (EVRF2000) ו- EPSG: 5621 (EVRF2007) במקרה זה. שתיהן מערכות הפניה לגובה אירופיות.

ה- infile in.xyz מכיל את הקואורדינטות x, y, z:

4650012.500 1649987.500 332.763
4650037.500 1649987.500 337.635
4650062.500 1649987.500 342.153
4650087.500 1649987.500 347.179
4650112.500 1649987.500 352.24
4

אם מתבצעת gdaltransform, הקובץ שייראה בדיוק כמו קובץ הקלט. למה?

שתי מערכות הקואורדינטות (אופקיות ואנכיות) מזוהות כהלכה. אתה יכול לבדוק אותם, למשל testepsg 'EPSG: 3035 + 5730', שנכלל בגדל.

כדי לבצע טרנספורמציה אנכית ב- gdal, אתה זקוק לרשת משמרת אנכית, שעדיין אינה זמינה עבור EVRF2000 ו- EVRF2007. מידע נוסף על רשתות משמרות אנכיות ניתן למצוא באתר VDATUM של NOAA. בארצות הברית קיימות רשתות משמרות אנכיות רבות שיכולות לשמש עם gdaltransform.

איור 3: יחסים בין משטחי גובה שונים (מקור: מידע על קרקע ניו זילנד: רשתות יחסים אנכיות דאטום).

סֵמֶל תיאור
הNZVD2016 NZVD2016 גובה אורטומטרי רגיל במטרים
הא LVD גובה אורטומטרי רגיל במטרים
הב LVD B גובה אורטומטרי רגיל במטרים
נ ערך NZGeoid2016 במטרים במיקום NZGD2000 של h (גובה גיאואידי)
חNZGD2000 גובה אליפסואיד NZGD2000 במטר
אוא קיזוז ה- LVD A במטרים שהוערך מרשת היחסים
אוב קיזוז ה- LVD B במונים שהוערך מרשת היחסים

האיור לעיל מראה את הקשר בין משטחי גובה שונים. גובה האליפסואיד הוא h. גובה הגיאואיד הוא N. HNZVD2016 הוא הגובה האורתומטרי הרגיל, שהוא H = h - N. הדוגמא היא מניו זילנד, שם 13 נתונים אנכיים מקומיים (LVD) מוגדרים במונחים של גובה פני הים הממוצעים בנמלים הסטנדרטיים שלהם. עבור כל LVD יש רשת יחסי נתון אנכית (LVD grid) ברשת קשת 2 'x 2'. התאריך האנכי של ניו זילנד 2016 (NZVD2016) מוגדר על ידי הגיאואיד NZGeoid2016. ניתן להשתמש ברשתות יחסי הנתון האנכיות בשילוב עם NZGeoid2016 כדי להפוך את NZGD2000 הגבהים האליפסואידיים לגבהים אורתומטריים רגילים מבחינת הנתונים המקומיים.

רשתות היחסים חושבו באמצעות ההבדל בין גבהים אורתומטריים רגילים לאליפסואידים עבור סימני פילוס GNSS באזור LVD (מקור).

שינוי בין נתון מקומי ל- NZVD2016

מערכת היחסים משתלבת (Oא) להפוך NVDZ2016 גובה (H) מגובה LVD (Hא): חא = H + Oא (מָקוֹר).

בעת מעבר בין גבהים אורטומטריים רגילים במונחים של LVD ו- NZVD2016 גבהים נורמליים-אורתומטריים, יש להשתמש במשוואות הבאות:

שינוי בין נתונים אנכיים מקומיים

תשאיר את זה פשוט.

בנקודת זמן זו חסרות רשתות משמרות באירופה עבור EVRF2000 ו- EVRF2007 וגם עבור מערכות הגובה הלאומיות השונות. ה- DEM הכלל-אירופי היחיד הזמין ב- EVRS הוא ה- EU-DEM. זהו דגם משטח דיגיטלי עם נתון אופקי ETRS89, אליפסואיד GRS80 ונתון אנכי EVRS2000 עם גיאואיד EGG08. נתוני SRTM ו- ASTER שימשו פרויקט קופרניקוס להפקת ה- EU-DEM ברזולוציה אופקית של שנייה בקשת אחת (

הגישה היישומית היא פשוטה. ה- EU-DEM משמש כבסיס ולמערכי הנתונים לגובה הלאומי הופעל הקיזוז כפי שמוצג בטבלה 1 בסעיף'קיזוז EVRF2000 ' טור.

לא הוחל על שינוי הולם עם רשת משמרות, אלא רק קיזוז!

קיזוז EVRF2000 [ס"מ]

קיזוז EVRF2007 [ס"מ]

למידע נוסף על עיבוד מערכי הנתונים, עיין בסעיף 'מטא' בנושא זה.

עיבוד אריחי הרזולוציה הגבוהה

העיבוד הכללי הבא הוחל בגירסת GDAL 64 סיביות:

1. מלא אזורי nodata במידת הצורך ב- gdal_fillnodata.

2. פסיפס את ה- DTM הלאומי במידת הצורך (gdalwarp).

3. השקע מחדש את פסיפס DTM ל- EPSG: 3025 (gdalwarp).

4. הגדר את ערך ה- nulldata ל- - 32768 (gdalwarp).

5. תת-קבוצה של ה- DTM (gdalwarp).

6. הוסף או חיסר את הערך מטבלה 1 באמצעות gdal_calc.

במידת הצורך באזורי גבול אם האריח לא מלא לחלוטין על ידי ה- DTM:

7. דגם מחדש את ה- EU-DEM לרזולוציה הרצויה של ה- DTM (gdalwarp).

8. פסיפס ה- EU-DEM וה- DTM (gdalwarp).

באזורי גבול ניתן היה למזג גם DTM שונים עם שלבים 5 ו- 6. הרזולוציה הגבוהה ביותר במקרה זה היא תמיד ההתייחסות.

דוגמא לעיבוד באזור הגבול של בלגיה, הולנד וגרמניה

כדי לבדוק את איכות האריחים המעובדים, הושוו אזורים חופפים במשולש הגבול.

איור 4: בורדרטרייאנגל של בלגיה, גרמניה והולנד

קיזוז EVRF 2000 [ס"מ]

כרטיסייה. 2: נתונים בסיסיים של מערכי הנתונים

טבלה 2 מציגה את הנתונים הבסיסיים של מערכי הנתונים שהושוו באזורים החופפים. למידע מפורט על עיבוד מערכי הנתונים עיין בסעיף OpenDemEurope - & gt Metadata.

גובה ב- NRW (גרמניה) [מ '] גובה בהולנד [m] הבדל מוחלט [m]
55.01 55.02 0.0005
61.05 60.88 0.17
68.72 68.61 0.11
63.34 63.31 0.03
74.1 74.07 0.03
32.15 32.08 0.07
35.47 35.39 0.08
36.57 36.69 0.12
45.52 45.47 0.05
30.99 31.1 0.11
49.12 49.33 0.21
93.82 93.73 0.09
58.11 57.92 0.19
110.18 110.04 0.14
51.43 51.38 0.05
40.68 40.55 0.13
44.86 44.82 0.04
42.05 41.94 0.11
37.19 37.08 0.11
63.51 63.45 0.06
הבדל ממוצע [m] 0.095025

כרטיסייה. 3: הפרש גובה ב -20 נקודות בדיקה לאחר העיבוד באזורים חופפים של NRW (גרמניה) והולנד.

גובה בפלנדריה (בלגיה) [מ '] גובה בהולנד [m] הבדל מוחלט [m]
32.95 32.92 0.0015
62.79 62.78 0.0005
34.47 34.42 0.05
29.41 29.42 0.01
29.37 29.43 0.06
37.3 37.23 0.07
40.19 40.09 0.1
35.36 35.28 0.08
50.96 50.9 0.06
39.98 40.07 0.09
21.71 21.47 0.24
33.17 33.16 0.01
27.88 27.73 0.15
24.48 24.42 0.06
26.7 26.69 0.01
27.47 27.42 0.05
77.78 77.64 0.14
30.72 30.63 0.09
30.05 30.02 0.03
27.52 26.6 0.92
הבדל ממוצע [m] 0.1111

כרטיסייה 4: הפרש גובה ב -20 נקודות בדיקה לאחר העיבוד באזורים חופפים בפלנדריה (בלגיה) והולנד.

ההבדל הכללי של הגבהים הנמדדים באזורים החופפים היה בערך דקימטר אחד, עם הפרש מרבי של כמטר אחד.

גם אם התיקון בוצע כראוי, אל תנסה לבנות גשר על מערך הנתונים הזה (אין בדיחה - לקבלת דוגמה ממשית מה יכול לקרות עקב חישוב שגוי, ראה :: Rheintalbrücke 1984).

עושר הפרטים של מבנה השטח במוצרים הנגזרים שני קשת שנייה ברור לעין, גם אם הרזולוציה זהה בהשוואה ל- EU-DEM (ראה איור 5 ו -6).

איור 5: השוואה בין ה- EU-DGM (משמאל) והמוצר הנגזר על בסיס DTM ברזולוציה גבוהה מימין (שניהם ברזולוציה שנייה בקשת שנייה, אזור: תת קבוצה של N51E007).

עיבוד EPSG: 4258 אריחים גיאוגרפיים

דגימה מחדש ל- EPSG: 4258 עם 3600 פיקסלים (x, y) ו- bbox הרצוי, למשל:

gdalwarp -ts 3600 3600 -s_srs EPSG: 25832 -t_srs EPSG: 4258 -te 7.0 51.0 8.0 52.0 -dstnodata & quot-32768 & quot input.tif output.tif

עיבוד EPSG: 4326 אריחים גיאוגרפיים

הפורמט SRTM HGT מיוחד במינו. למשל, ניתן לחשב את האריחים השניים של 3 הקשתות בעזרת gdal_translate:

gdal_translate -of SRTMHGT -outize 1201 1201 input_4258_n51e007.tif N51E007.HGT

מה שמביא לתיבת bbox של:

xmin: 6.9995833333333337 xmax: 8.0004166666666663 ymin: 50.99958333333333333 xmax: 52.0004166666666663

עבור אריחי שני הקשתות משמשים 3601 * 3601 פיקסלים. GDAL מעבד את תיבות התוחם באופן אוטומטי וממיר את מערך 32 float המקורי למערך שלם של 16 סיביות. ערכי תת-מטר אבדו אפוא.

שים לב גם שלא נעשה שימוש בעידן במהלך הטרנספורמציה (ראה לעיל).

טיפים ודוגמאות לעיבוד GDAL

דוגמה למלא אזורי nodata:

gdal_fillnodata -md 1000 -of GTiff unfilled.tif filled.tif

דוגמה לקבוצת משנה ותכנית מחדש:

gdalwarp -s_srs EPSG: 25832 -t_srs EPSG: 3035 -te 4150000 3100000 4200000 3150000 -tr 1.0 1.0 -dstnodata & quot-32768 & quot input.tif output.tif

s_srs = התייחסות למקור t_srs = הפניה למטרה te = תיבת גבולות של קובץ היעד tr = רזולוציית x ו- y dstnodata = אין ערך נתונים

שים לב שחשוב להשתמש ב- -tr פָּרָמֶטֶר! ללא פרמטר זה gdalwarp בדוגמה יפיק תמונה 49993 * 49993 בגודל פיקסל של 1.00014 מ '- גם אם בתמונת המקור יש 5000 * 5000 תאים וגודל פיקסל של 1 מ'.

צוואר הבקבוק בזמן הפסיפס עם gdalwarp הוא מהירות הכתיבה. זה הרבה יותר מהיר עם כונן מצב מוצק (ssd).

כלי הפסיפס GDAL gdal_merge קורא את כל מערכי הנתונים הקלטים בזיכרון ואינו מתאים למערכי נתונים גדולים.

זה הרבה יותר מהיר לפספס אזורים קטנים יותר ולמזג אותם אחר כך עם gdalwarp. הפסיפס של 84 תמונות ארך שעה ו -35 דקות. לאחר הפיצול, החישוב ארך 16 דקות:

gdalwarp nrw_280000_1. nrw_280000_14 1.tif gdalwarp nrw_284000_1. nrw_284000_14 2.tif gdalwarp nrw_288000_1. nrw_288000_14 3.tif gdalwarp nrw_292000_1. nrw_292000_14 4.tif gdalwarp nrw_296000_1. nrw_296000_14 5.tif gdalwarp nrw_300000_1. nrw_300000_14 6.tif gdalwarp 1.tif 2.tif 3.tif 4.tif 5.tif 6.tif all.tif

תמונת הקלט האחרונה מוצגת מעל.

חישוב רסטר: מחסירים או מוסיפים ערך

gdal_calc -A input.tif --outfile = output.tif --calc = (A-0.01) - NoDataValue = - 32768

בדוגמה 1 ס"מ מופחת מערך גובה הקלט. החישוב לא יוחל בערך ללא נתונים (-32768).

חישוב רסטר: לטפל בערכי null קלט מרובים

gdal_calc -A input.tif --outfile = output.tif --calc = & quotA * (A! = 9999) & quot

לא ניתן להשתמש ב- gdalwarp עם מספר ערכי אפס מקור. בדוגמה זו מניחים שערכי ה- null של tiff הקלט הם 0 ו- 9999. אם התנאי A! = 9999 הוא שקר, הערך אפס יוחל וערך הפיקסלים החדש הוא אפס - דרך נחמדה ומהירה, בזכות זֶה. כמובן, זה עובד רק אם ערך null אחד הוא אפס. שימו לב גם לאפס ערכים אמיתיים בתמונה שלכם.

מלא שטחים גדולים של ערכי nodata בערכי גובה אמיתיים


שאלה בסיסית לגבי הורדת נתוני רזולוציית קשת SRTM 3 - מערכות מידע גיאוגרפיות

מדוע שולבו שותפים בינלאומיים במשימה זו?

חקר החלל הופך למאמץ בינלאומי ומועיל לכל אומה לשתף פעולה במשימות לחקר כדור הארץ, מערכות השמש והיקום. השותפות הבינלאומית עם סוכנויות החלל הגרמניות והאיטלקיות הביאה לתוספת מערכת הרדאר של ה- X-band למשימה. Flying X-SAR הוסיף נתונים ברזולוציה גבוהה שלא היו נאספים אחרת.

כמה מסלולים ביום עברה מעבורת החלל?

מעבורת החלל הקיפה את כדור הארץ 16 פעמים בכל יום. במהלך המשימה בת 11 הימים, מעבורת החלל, שנשאה את מטען ה- SRTM, השלימה 176 מסלולי כדור הארץ והעיפה זנב קדימה במהירות 7.5 קמ"ש (17,000 קמ"ש).

כיצד התייחס פיתוח SRTM למשימה לכדור הארץ ולתכניות ארוכות הטווח של נאס"א למשימות ניטור סביבתיות?

משימת הטופוגרפיה של מכ"ם המעבורת מספקת מידע חשוב עבור מפעל מדעי כדור הארץ של נאס"א, אשר מוקדש להבנת מערכת כדור הארץ הכוללת והשפעות הפעילות האנושית על הסביבה הגלובלית. הנתונים יעניקו למדענים הבנה טובה יותר של מערכות טבעיות ושיטה אמינה יותר לחיזוי שינויים באטמוספירה של כדור הארץ, היבשה והים שמובילים מאירועים טבעיים ופעילות הנגרמת על ידי האדם.

נתונים טופוגרפיים הם קריטיים לדיוק של מודלים ממוחשבים אלה ולשינויים גלובליים באקלים, בתצורות קרקע, בגובה פני הים ובשינויים אטמוספריים. הסיבה לכך היא שצורת כדור הארץ קובעת את זרימת האוויר, המים והקרח ואת התבנית המרחבית של כל החיים, כולל אנשים. נתונים טופוגרפיים נותנים למדענים גם רמזים לגבי המבנים הבסיסיים של כדור הארץ, כולל הפעילות הטקטונית שלו.

לנתונים שימושים מגוונים בתחומים מדעיים החל מהידרולוגיה, גאולוגיה וארכיאולוגיה וכלה באקולוגיה ובמחקרים על פיתוח עירוני והשפעתו על הסביבה.

חלק מהשימושים האזרחיים והמסחריים של משימת הרדאר מועילים לתעשיית התחבורה, כמו גם לשווקי תקשורת וטכנולוגיות המידע. בתחום הטלקומוניקציה, ספקי שירותים אלחוטיים ומפעילים מתעניינים במיוחד בנתוני הגובה הדיגיטליים הללו. ניתן להשתמש בנתונים טופוגרפיים לבניית תחנות מקלט טובות יותר, זיהוי המיקומים הגיאוגרפיים הטובים ביותר עבור מגדלי טלפון סלולריים ובעלי נתוני השטח הטובים ביותר לתכנון ובנייה. למעשה, כמעט כל ענף שדורש גובה דיגיטלי מדויק ונתונים טופוגרפיים עומד להרוויח ממשימה זו.

האם אתה יכול לתאר חלק מעבודות השטח שנעשו כדי לתמוך בתצפיות מסלוליות אלה? כמה מדענים היו מעורבים בעבודה בשטח? אילו סוגי פעילויות הם ביצעו?

מדידות גיאודטיות היו סוג העבודה העיקרי בשטח. מדענים השתמשו בשיטה שנקראת Kinematic Global Positioning System Survey. שיטה זו מאפשרת תורים ארוכים מאוד של מיקומים מדויקים מרכב נע. עבודת הסקר בפועל נערכה על ידי כמה גופים, כולל קבלנים פרטיים, גאודיסטים של ה- NGA ומדעני JPL. בסך הכל נאספו כ -70,000 ק"מ של קווי סקר לתמיכה במשימה זו. הנתונים שימשו למודל מקורות שגיאה באורך גל ארוך בנתונים.

בנוסף, JPL פרסה מחזירי פינות במהלך המשימה. מדובר במבנים רפלקטיביים ביותר המופיעים כנקודת אור בתמונת הרדאר. רפלקטורים אלה שנפרסו עם קואורדינטות מדויקות במדויק, שימשו כנקודות בקרה בנתוני המשימה טופוגרפיה של מכ"מ הסעות.

מדוע לא להשתמש בלוויינים מסחריים כדי לאסוף את הנתונים?

לוויינים אופטיים מתקשים לאסוף שתי תמונות ברורות של אתרים רבים בגלל כיסוי ענן וחושך. לווייני מכ"ם הפועלים כיום לא נועדו לאסוף נתונים מסוג זה. מידע קריטי כגון מיקומם המדויק אינו זמין. ניתן להשתמש בנקודות בקרת קרקע בכדי לעקוף כמה בעיות, אך ה- SRTM לא נדרש לשליטה בקרקע, דבר שהיה יתרון באזורים בלתי נגישים. השימוש בטכנולוגיה החדשה של אינטרפרומטריית מכ"ם חד-פעמי היה ניסיוני והיה כרוך בסיכון מסוים מכיוון שבדק טכנולוגיות שמעולם לא השתמשו בהן כדי למדוד את התורן ואת יחס ההסעה. אך חלק מהאמנה של נאס"א הוא ניסוי ובדיקת טכנולוגיות טיסה בחלל לשימוש עתידי בלוויינים מסחריים או העברה למגזר המסחרי.

במה שונה המשימה הזו ממעבדת מכ"ם החלל, שטסה בשנת 1994? מה חדש ב- SRTM?

לב מכ"ם ה- SRTM היה מכ"ם SIR-C / X-SAR, שטס פעמיים במעבורת החלל בשנת 1994. נעשו מספר שינויים שהעניקו למערכת SRTM יכולות חדשות בהשוואה ל- SIR-C / X-SAR. השינויים העיקריים היו תוספת של אנטנות רצועת C ו- X בקצה התורן בגודל 60 מטר. אנטנות משניות אלה, או "החוץ", אפשרו לרדאר להשתמש בטכניקה הנקראת אינטרפרומטריה כדי למפות את גובה השטח במעבר יחיד, מה שלא היה אפשרי באמצעות SIR-C / X-SAR. ניתן לדמות אינטרפרומטריה לאדם שמפיל שני חלוקי נחל לתוך שלולית מים וצופה באדוות, או במעגלי מים קונצנטריים הבוקעים החוצה מההתיזה, נפגשים ומפריעים זה לזה. דפוסי הפרעה אלה הנגרמים על ידי מי הגלישה משני חלוקי הנחל נמדדים על ידי מערכות הרדאר שעל גבי המעבורת כדי להשיג נתונים טופוגרפיים. האנטנה הראשית במעבורת והאנטנה החיצונית על קצה התורן הקפיצו את אותות הרדאר מכדור הארץ בו זמנית, ואז השיגה נתוני מכ"ם "מפוזרים לאחור" כשהאותות משתי האנטנות התפזרו והחלו להפריע זה לזה.

גם עיצוב המשימה של SRTM היה שונה מ- SIR-C / X-SAR. במקום להתמקד במספר מוגבל של מטרות "על-שטח" לצפייה חוזרת, כפי שנעשה עם SIR-C / X-SAR, תוכנן SRTM למפות כמה שיותר משטח הקרקע. SRTM כיסה את כל שטח הקרקע שבין 60 מעלות צפון ל -56 מעלות רוחב רוחב. ה- SIR-C / X-SAR כיסה פחות מ -30% משטח האדמה.

כל הדיבורים האלה על אינטרפרומטריה ומטרולוגיה (מדע המשקולות והמידות) ב- SRTM נשמעים נהדר. אילו יישומים אחרים יש?

טכניקות האינטרפרומטריה והמטרולוגיה משמשות במגוון רחב של יישומים בתעשייה ובמדעים. כמה יישומים שימושיים במיוחד של אינטרפרומטריה בסיסית במדעי החלל כוללים שימוש ברדיו בסיסי ארוך מאוד של אינטרפרומטריית לייזר למחקר חורים שחורים וחפצים אחרים בעלי עניין אסטרופיזי. כמה דוגמאות לכך הן LISA. ואם המטרה של SRTM למיפוי רוב כדור הארץ אינה שאפתנית מספיק, ישנם פרויקטים רבים של JPL הקרובים באינטרפרומטריה אופטית ואינפרא אדום. המטרה הסופית היא להשתמש מתישהו בהפרעות אינפרא-אדום חלליות ענקיות כדי לדמיין כוכבי לכת דמויי כדור הארץ במערכות שמש אחרות.

כמה שקל מטען ה- SRTM?

המטען של ה- SRTM שקל 13,600 ק"ג (29,920 ק"ג). לשם השוואה, פיל אפריקאי זכר בוגר יכול לשקול יותר מ -6,000 קילוגרמים (13,200 פאונד), כך שמשקל המטען שקל כ -2.3 פילים.

האנטנות הפנימיות והחיצוניות של SRTM הופרדו על ידי תורן שאורכו 60 מטר. מקצה הכנף הנגדית של המעבורת לקצה האנטנה החיצונית, המדידה ומכשיר SRTM נמדדו יחד 83 מטר (272 רגל). זהו המבנה הקשיח הגדול ביותר שטס בחלל.

כדי שניתן יהיה לאחסן אותו בתוך מיכל להמראה ונחיתה, התורן SRTM קרס מ -60 מטר ל -3 מטר (200 רגל לעשרה רגל), יחס דחיסה של 20 ל -1. זה יהיה כמו לכווץ את שאקיל אוניל, שגובהו 7 מטר, אינץ 'אחד, עד לכדי 4.25 אינץ'. כדי להשיג זאת, המבנה נשלח והתפתל לתוך המכל יחד עם כל החוטים העוברים לאנטנות החיצוניות.

מדוע היית צריך למדוד את אורך התורן וכיוונו? זה לא היה מבנה נוקשה?

נכון שהתורן היה נוקשה באופן מפתיע בהתחשב באורכו. למעשה, לאחר פריסתו, לא ציפינו שקצה התורן יעבור ביותר מ- 15 ס"מ (5.9 אינץ ') להמשך המשימה. למרבה הצער, התנועה הרבה מאוד משמעותית עבור מדידות הגובה של SRTM. לדוגמא, שגיאה בידיעתנו על מיקום קצה התורן בציר "הגרוע ביותר" (גליל בסיס) של 3 מילימטרים בלבד (1/8 אינץ ') תביא לשגיאת גובה של כ- 9 מטר (29.7 רגל). הסיבה לתזוזה של התורן נובעת מגורמים רבים, כולל ירי מנוע מעבורת, פעילות אסטרונאוטים ועיוותים תרמיים כאשר מעבורת החלל נעה סביב כדור הארץ במסלול, נכנסת ויוצאת מאור השמש.

מה אם התורן לא נפרס כראוי?
תוכננו מספר אסטרטגיות מתקנות בכדי להבטיח שהתורן נפרס כהלכה, כולל הליכה בחלל כדי לארכוב ידנית את התורן פנימה או החוצה. אם אסטרטגיות אלה היו נכשלות, התורן היה נסוג ואוחסן להחזרתו לכדור הארץ. אם לא ניתן היה לאחסן אותו כראוי, זה היה מושקע.

האם מכ"מ רצועת C ו- X-band יכול לפעול במקביל? מהם היתרונות או החסרונות בכך?

רדאר ה- C ו- X-band יכולים לפעול בו זמנית או באופן עצמאי. לרוב במהלך המשימה הם פעלו יחד. החיסרון היחיד היה שפעילות משותפת צורכת יותר כוח, אך מכיוון שכיסוי האתרים עם שני התדרים היה רצוי, התוכנית הבסיסית התחשבה בשימוש בחשמל זה.

כמה שעות של כיסוי כולל לקח הרדאר?

מערכות המכ"ם אספו נתונים במהלך 159 מסלולים. המערכות הופעלו וכיבו כפי שקבעה תוכנית הנתונים.

מדוע לא נעשה שימוש באנטנת הלהקה L ל- SRTM?

המטען שקל יותר מדי ולכן היה צורך להסיר את לוחות הלהקה L.

מדוע נעשה שימוש ברצועת ה- X של הלהקה? מדוע לא השתמשת רק באחד? אני מבין שצריך לשלב שתי תמונות רדאר, אבל שתי התמונות האלה הן מהאנטנות החיצוניות והפנימיות, חשבתי. אנא פרט על כך.

מערכת ה- X-band סופקה על ידי סוכנויות החלל הגרמניות והאיטלקיות והוטסה בשנת 1994 על סיפון SIR-C / X-SAR. כהמשך לשיתוף הפעולה הבינלאומי הזה, נאס"א הזמינה אותם לתרום אנטנה שנייה כדי ליצור אינטרפרומטר חד פעמי של רצועת X. שלא כמו מערכת ה- C-band, ה- X-band לא יכול היה לכוון את הקורה שלו, ולכן הוא לא יכול היה לפעול במצב ScanSAR ולכן לא יכול היה לקבל כיסוי מלא של כדור הארץ. שטח 50 הקילומטרים שלה הציע כיסוי כמעט מלא בקווי רוחב גבוהים. מכיוון שהיא אינה סורקת, הייתה למערכת ה- X-band גם שגיאה אנכית טובה יותר - כנראה בסביבות 5 מטרים.

מה הייתה רמת הקרינה מ- SRTM בגובה הקרקע?

המכ"מים ייצרו כ -10,000 וואט, בערך כמו 15 תנורי מיקרוגל. כוח זה היה פרוש על פני שטח סגלגל כ- 6X20 ק"מ (120 קמ"ר או 30 מ"ר). ההספק שנמדד על הקרקע היה בערך 50,000 מהמפלס של תחנת רדיו וכעשירית מיליון הרמה של הטלפון הסלולרי. בנוסף, SRTM האיר רק אזור נתון למשך כ -1 / 10 שנייה.

האם ננקטו אמצעי זהירות מיוחדים בכדי להבטיח את בטיחות הצוות?

המיקרוגל נפלט בקורה צרה מאוד, שמעולם לא התקרבה למסלול. מפלסי מיקרוגל תועים היו הרבה מתחת לרמות המהווים סכנה לאנשים או לציוד במסלול. לא נדרשו אמצעי זהירות מיוחדים במהלך הטיסה.

קראתי שה- SRTM ממפה על פני כל משטחי היבשה שבין 60 מעלות רוחב צפון ל -56 מעלות רוחב דרום. מה עם האוקיאנוסים? האם המכ"ם הועבר מעל האוקיאנוסים?

זו הייתה משימת טופוגרפיה, כך שהאוקיאנוסים לא נכללו. המכשיר הופעל מעל האוקיאנוס מעת לעת ליד החופים, אך רק למטרות הפניה.

ה- SRTM השתמש בפעם הראשונה ב"הפרעה חד-פעמית ". האם לאחר מסלול אחד המשימה הושלמה? אם לא, כמה פעמים המעבורת הקיפה את כדור הארץ לצורך המידע?

המכ"ם חתך את האדמה בזמן שהמעבורת טסה. נדרשו 159 מסלולים כדי למפות את כדור הארץ.

מה עם הנתונים מהמשימה? האם הם אוחסנו על סיפון המעבורת או הוחזרו לשליטה בקרקע?

הנתונים נשמרו על סיפון המעבורת. עם זאת, שלחנו כמות קטנה של נתונים לקרקע במהלך הטיסה כדי לאפשר מעקב אחר המערכת מקצה לקצה. חלק מהנתונים הללו פורסמו במהלך הטיסה.

מה קבע אם הנתונים הועברו בשידור חי או הוקלטו במעבורת?

כל הנתונים הוקלטו על גבי המעבורת. קישורי תקשורת מתאימים היו זמינים פעם ביום כדי להוריד קישור נתונים. הזדמנות זו של פעם ביום הייתה משותפת הן של ה- X- והן של ה- C-band, והנתונים הושמעו בזמן אמת אם הם נאספו באותה תקופה, או אם הושמעו נתונים שהוקלטו. ה- C ו- band של ה- X חלקו את זמן הקישור בהתאם לסדרי עדיפויות שהוסכמו הדדית שנקבעו במהלך תכנון המשימה. הנתונים המקושרים למטה שימשו לאימות ביצועי החיישן.

כמה זמן לקח להשמעת נתונים מוקלטים?

לקח ארבע פעמים זמן להשמיע נתונים של להקת C ממה שנדרש כדי להקליט אותם. נתוני ה- X-band הושמעו במחצית הקצב שהוקלטו.

מדוע לא ניתן היה לקשר את כל הנתונים בשידור חי?

המעבורת הצליחה להעביר 50 מיליון ביט לשנייה דרך לווייני המעקב והממסר של נאס"א (TDRS) לתחנת White Sands, ניו מקסיקו. המכ"מים הפיקו נתונים מהר פי שש. זמן קישור הממסר נקבע ומוגבל על ידי מיקום הלוויין וסדרי העדיפויות של לקוחות אחרים.

האם הלהקה C תמיד הקליטה ארבעה ערוצי נתונים? מה המטרה של זה?

שני ערוצים נדרשו כדי להשיג את כל שטח האורך של 225 קילומטרים של פס C מכל אחת משתי האנטנות, מה שהופך בסך הכל לארבעה ערוצים. שני ערוצים, אחד לכל אנטנות ה- X-band, שימשו ל- X-band.

איך נתוני X-SAR הושוו לנתוני C-band?

נתוני ה- X-SAR הם ברזולוציה מעט גבוהה יותר משל ה- C-band, אך ישנם פערים בסיקור. גודל שטח ה- X-SAR היה 1/4 מזה של רצועת ה- C.

האם מעובדים נתוני רצועת X באותו אופן כמו נתוני רצועת C?

נתוני רצועת ה- X ו- C-band מעובדים בצורה דומה מבחינה מתמטית. תהליכי המחשב הבסיסיים זהים. ישנם הבדלים בסוג ציוד העיבוד ובמיקום ציוד העיבוד. כל אחד מהם מייצר מוצרי נתונים מעוצבים באופן דומה.

מדוע הדיוק האופקי המוחלט לעמודי רמה 2 היה +/- 20 מטר בלבד? האם מערכת המיקום הגלובלית אינה מספקת דיוק טוב יותר? האם זה קשור לגודל המדגם?

הדיוק האופקי של הודעות SRTM קשור רק חלש לדיוק ה- GPS. גורמים רבים אחרים מעורבים, כולל דיוק המדידות שלנו של אורך התורן וכיווןו (מקור השגיאה הגדול ביותר), שגיאות תזמון, שגיאות רב מסלול, שגיאות מדידת פאזה ורעש תרמי במערכת הרדאר. דחפנו את חומרת הרדאר ש"ירשנו "מ- SIR-C / X-SAR לגבולותיה על מנת לקבל את השגיאות האופקיות והאנכיות הטובות ביותר האפשריות.

האם ערכות הנתונים מסופקות בפורמט USGS הסטנדרטי?

מערך הנתונים של USGS מעוצב מחדש כך שהוא תואם את מערכי הנתונים האחרים של מודל הגובה הדיגיטלי שיש להם.

כמה גדולה (MBytes) תמונה אחת, ומה הזמינות של מכ"ם בכל נתוני מקדם פיזור?

מוצרי הנתונים מה- SRTM הם בצורת פסיפסים של רצועות תמונה ולא מסגרות תמונה בודדות. מרכז הנתונים הארוזי האמריקני ארוס מפיץ את הנתונים, אך עדיין לא החלטנו כיצד לפלח את הפסיפסים להפצה. כנראה שזה יהיה משהו כמו קו רוחב 5 מעלות x רוחב 5 מעלות. התוכנית הנוכחית היא לייצר מודל הגבהה דיגיטלי זמין לציבור ברזולוציה של 3 שניות קשת (כ -90 מטר) ו -2 פסיפסי תמונה, אולי ברזולוציה המלאה של 30 מטר. פסיפסי הדימוי מייצגים מעברים עולים ויורדים עוברים ולכן תהיה להם תאורה מצדדים. איננו מתכננים לכייל בצורה קפדנית את נתוני התמונה, אך ננסה לאפיין אותם במהלך העיבוד. בנוסף, נתוני תמונת הרצועה האישיים עשויים להיות זמינים, אך לא החלטנו כיצד לעשות זאת.

האם נאס"א (EDC?) תייצר את ערכות הנתונים בגובה השטח של 5 מעלות עבור NGA?

אנחנו עדיין עובדים על הפרטים מי עושה איזה חלק בעיבוד, אך סביר להניח כי JPL תייצר את אריחי ה- 5 מעלות הסופיים עבור NGA.

לקבצי הנתונים של SRTM יש שמות כמו "N34W119.hgt". למה מתייחסים האותיות והמספרים ומה הפורמט ".hgt"?

כל קובץ נתונים מכסה גוש רוחב אחד על ידי גובה אורך אחד של פני כדור הארץ. שבעת התווים הראשונים מציינים את הפינה הדרומית-מערבית של הבלוק, כאשר N, S, E ו- W מתייחסים לצפון, דרום, מזרח ומערב. לפיכך, הקובץ "N34W119.hgt" מכסה קווי רוחב 34 עד 35 צפון וקווי אורך 118-119 מערב (קובץ זה כולל את מרכז העיר לוס אנג'לס, קליפורניה). סיומת שם הקובץ ".hgt" פשוט מייצגת את המילה "גובה", כלומר גובה. זה לא סוג פורמט. קבצים אלה הם בפורמט "גולמי" (ללא כותרות ולא דחוסות), מספרים שלמים חתומים של 16 סיביות, גובהם נמדד במטר מעל פני הים, בהקרנת "גיאוגרפית" (מערך קו רוחב ואורך), עם חללי נתונים המצוינים על ידי -32768 . לקבצים בינלאומיים של שלוש קשתות יש 1201 עמודות ו -1201 שורות נתונים, עם גודל קבצים כולל של 2,884,802 בתים (= 1201 x 1201 x 2). בארה"ב קבצים של 1 קשת שנייה כוללים 3601 עמודות ו- 3601 שורות נתונים, עם גודל קבצים כולל של 25,934,402 בתים (= 3601 x 3601 x 2). למידע נוסף קרא את קובץ הטקסט "SRTM_Topo.txt" בכתובת http://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/srtm/Readme.html

האם הרדאר דגם את צמרות העצים או את מפלס הקרקע?

המכ"ם אינו "רואה" דרך חופות צמחייה עבותות. זה כנראה חדר קצת לתוך כמה חופות, אבל באופן כללי הוא הלך ליד החלק העליון של החופה.

האם אות הרדאר קפץ מעל צמרות העצים, או טופוגרפיה, או שילוב כלשהו של שניהם שיספק ערכות נתונים נפרדות (גאודיסטים כמוני דואגים לטופוגרפיה, ואילו מדענים המעוניינים יותר ביערות דואגים לגובה החופה).

לרוע המזל, אורך הגל המשמש, 5.6 ס"מ, לא חדר היטב לצמחייה. כלומר, לצמחייה מתונה-כבדה, מיפינו ליד ראש החופה. אמנם חדרנו קצת, כפי שהראו כמה מחקרים שהשוו את הטכניקה שלנו לגובה לייזר, אך לא לקרקע. אם הצמחייה הייתה דלילה, או ללא עלים, אנו עשויים לקבל חזרה מהקרקע. לחופה הצמחונית לידר, המתוכננת לטוס כחלק ממערכת התצפית על כדור הארץ, תהיה יכולת זו, אשר עשויה לספק כמה השוואות מעניינות של מערך הנתונים.

SRTM צפה בכדור הארץ ממסלולו, טס מעל העננים. כיצד הצליחו SRTM לקבל תצוגה ברורה של פני כדור הארץ גם באזורים טרופיים מעוננים?


GEBCO_2020 רשת

רשת GEBCO_2020 היא המוצר העולמי האחרון של באת-סימטריה ששוחרר על ידי התרשים הכללי של האוקיאנוסים (GEBCO) והוא פותח באמצעות פרויקט קרן Nippon-GEBCO Seabed 2030.

רשת GEBCO_2020 מספקת כיסוי גלובלי ברשת 15 שניות בקשת של 43200 שורות x 86400 עמודות, ומספקת 3,732,480,000 נקודות נתונים.

הנתונים זמינים להורדה על פי תנאי השימוש המופיעים בסעיף 8 להלן, באמצעות מספר מסלולים הכוללים: הורדה בלחיצה אחת של כל הרשת, בחירת קבוצות משנה ויצירת פלט בפורמטי נתונים חלופיים כמפורט להלן.

2.0 פיתוח רשת

רשת GEBCO_2020 היא מודל שטח עולמי רציף לאוקיאנוס וליבשה ברזולוציה מרחבית של 15 שניות קשת.
הרשת משמשת כ- & lsquobase & rsquo גרסה 2 של מערך הנתונים SRTM15 + (Tozer et al, 2019). מערך נתונים זה הוא שילוב של טופוגרפיה יבשתית עם טופוגרפיה קרקעית ים מדודה ומשוערת. הוא מתוסף עם מערכי הנתונים האמבטיים הרשתיים שפותחו על ידי ארבעת המרכזים האזוריים בקרקעית הים 2030.
המרכזים האזוריים ריכזו עבור מערכות האחריות שלהם מערכי נתונים באטימטריים, המבוססים ברובם על נתונים מרובי קורות. רשתות אזוריות אלה סופקו אז למרכז הגלובלי.

באזורים שמחוץ לאזורי הקוטב (בעיקר מדרום ל -60 ° צפון -50 ° S), ערכות נתונים אלה הן בצורת 'רשתות דלילות', כלומר רק תאי רשת המכילים נתונים אכלסו. עבור אזורי הקוטב, סופקו רשתות שלמות בשל המורכבות של שילוב נתונים המוחזקים בקואורדינטות קוטביות.

אוסף רשת ה- GEBCO_2020 מרשתות הנתונים האזוריות הללו בוצע במרכז הגלובלי במטרה לייצר מודל שטח עולמי חלק.

בניגוד להתפתחות רשת ה- GEBCO הקודמת, GEBCO_2019, ערכות הנתונים שסופקו כגריסים דלילים על ידי המרכזים האזוריים נכללו ברשת הבסיס ללא כל מיזוג, כלומר תאי הרשת ברשת הבסיס הוחלפו בנתונים מהגריסים הדלילים. . זה היה במטרה להימנע מיצירת אפקטים של קצה, 'רכסים ואדוות', בגבולות בין הרשתות הדלילות לרשת הבסיס בתהליך המיזוג ששימש בעבר. בנוסף, הדבר מאפשר זיהוי ברור של מקור הנתונים בתוך הרשת, ללא תאים שהם 'מעורבבים'. נעשה שימוש בשגרה ממערכת כלי מיפוי כללי (GMT) לצורך מיזוג מערכי הנתונים.

עבור מערכי הנתונים הקוטביים, ואזור הים הצפוני הסמוך, המסופקים בצורה של רשתות שלמות, נכללו מערכי נתונים אלה באמצעות טכניקות מיזוג נוצות מגרסת התוכנה GlobalMapper גרסה 11.0, שזמינה Blue Marble Geographic.

רשת GEBCO_2020 כוללת ערכות נתונים ממספר מאגרי נתונים בינלאומיים וארציים ומיוזמות מיפוי אזוריות. למידע על מערכי הנתונים הכלולים ברשת GEBCO_2020, עיין ברשימת התרומות הכלולות במהדורה זו של הרשת.

3.0 נתוני קרקע

נתוני הקרקע בגריד GEBCO נלקחים ישירות מ- SRTM15 + V2 עבור כל האזורים מחוץ לאזורי הקוטב.

מדרום ל -60 מעלות מעלה, טופוגרפיית היבשה נקבעת במידה רבה מתוך Bedmap2 (Fretwell ואח ', 2013).

באזורים שמצפון ל -60 מעלות צלזיוס, נתוני קרקע נלקחים מתוך מערך הנתונים העולמי של רמות רזולוציית שטח 2010 (GMTED2010).

4.0 רשת מזהה סוג GEBCO (TID)

רשת GEBCO מלווה ברשת מזהה סוג (TID). מערך נתונים זה מזהה את סוג נתוני המקור שעליהם מבוססים תאי הרשת המתאימים ברשת GEBCO. מידע נוסף על הפורמט והקידוד של רשת TID ניתן להלן.

4.1 קידוד רשת של GEBCO TID

הטבלה שלהלן מפרטת את קידוד רשת GEBCO_2020 Type Identifier (TID).

TID הַגדָרָה
0 ארץ
מדידות ישירות
10 יחיד קרן - ערך עומק שנאסף על ידי אקו-אקוט בודד
11 Multibeam - ערך עומק שנאסף על ידי אקו-קול רב-קרני
12 סייסמי - ערך עומק שנאסף בשיטות סייסמיות
13 צליל מבודד - ערך עומק שאינו חלק מסקר או מסלול רגיל
14 צליל ENC - ערך עומק שחולץ מתרשים ניווט אלקטרוני (ENC)
15 Lidar - עומק שמקורו בחיישן לידר באמימטרי
16 עומק נמדד על ידי חיישן אור אופטי
17 שילוב של שיטות מדידה ישירה
מדידות עקיפות
40 חיזוי מבוסס על נתוני כוח המשיכה הנגזרים מלווין - ערך העומק הוא ערך אינטרפולציה המונחה על ידי נתוני כוח המשיכה הנגזרים מלווין
41 אינטרפולציה על בסיס אלגוריתם מחשב - ערך עומק הוא ערך אינטרפולציה המבוסס על אלגוריתם מחשבים (למשל כלי מיפוי כללי)
42 קווי מתאר Bathymetric דיגיטליים מתרשימים - ערך עומק שנלקח ממערך נתוני קווי מתאר bathymetric
43 קווי מתאר Bathymetric דיגיטליים מ- ENC - ערך עומק שנלקח מקווי מתאר Bathymetric מתרשים ניווט אלקטרוני (ENC)
44 צליל Bathymetric - ערך העומק במיקום זה מוגבל על ידי צלילים Bathymetric בתוך מערך נתונים רשת, שבו אינטרפולציה בין נקודות צליל מונחה על ידי נתוני כוח המשיכה הנגזרים מלווין
45 חיזוי מבוסס על נתוני כוח המשיכה ממסוק / טיסה
לא ידוע
70 רשת שנוצרה מראש - ערך העומק נלקח מרשת שנוצרה מראש המבוססת על סוגי נתוני מקור מעורבים, למשל. קרן אחת, רב-קרן, אינטרפולציה וכו '.
71 מקור לא ידוע - ערך עומק ממקור לא ידוע
72 נקודות היגוי - ערך עומק המשמש להגבלת הרשת באזורים עם כיסוי נתונים לקוי

5. נתון GEBCO, נתון אנכי ואופקי

מערך הנתונים המלא של GEBCO_2020 מספק כיסוי גלובלי, המשתרע על 89 ° 59 '52.5' 'N, 179 ° 59' 52.5 '' W עד 89 °: 59 '52.5' 'S, 179 ° 59' 52.5 '' E בקשת 15 שני רוחב רוחב ואורך גיאוגרפי. הוא מורכב מ 43200 שורות x 86400 עמודות, ומספק 3,732,480,000 נקודות נתונים. ערכי הנתונים רשומים במרכז הפיקסלים כלומר הם מתייחסים לגבהים במרכז תאי הרשת.

ניתן להניח כי רשת GEBCO היא יחסית ל- WGS84.

מודלי הגובה העולמיים של GEBCO נוצרים על ידי הטמעת סוגי נתונים הטרוגניים, בהנחה שכולם יופנו לגובה פני הים הממוצע. עם זאת, באזורי מים רדודים מסוימים, הרשתות כוללות נתונים ממקורות בעלי נתון אנכי שאינו מפלס הים הממוצע.

6. הפצת נתונים

ערכות הנתונים המחולקות של GEBCO זמינות במספר פורמטים שונים כמתואר בסעיפים הבאים.

נתונים ברשת עולמית זמינים בכל פורמט כאפשרות הורדה 'בלחיצה אחת'.

ניתן להוריד קבוצות משנה מוגדרות על ידי המשתמש גם בפורמט שנבחר על ידי המשתמש באמצעות כלי ההורדה.

6.1 פורמט NetCDF תואם CF

NetCDF (Network Common Data Form) הוא פורמט נתונים בלתי תלוי לתיאור עצמי.
קבצי GEBCO_2020 NetCDF מסופקים בפורמט NetCDF 4.

קבצי הנתונים GEBCO_2020 תואמים את אמנת המטא נתונים של NetCDF לאקלים ותחזית (CF) v1.6 (http://cfconventions.org/).

  • מערך הנתונים הגלובלי מסופק כקובץ יחיד בגודל 7.5 GB
  • רשת TID העולמית מסופקת כקובץ יחיד בנפח 4 ג'יגה בייט

6.2 פורמט סריקה של Esri ASCII

  • מערך הנתונים הגלובלי מסופק כקובץ נתונים דחוס יחיד המכיל קבוצה של 8 אריחים (כל אחד עם שטח של 90 ° x 90 °)
  • רשת ה- TID העולמית מסופקת כקובץ נתונים דחוס יחיד המכיל קבוצה של 8 אריחים (כל אחד עם שטח של 90 ° x 90 °)

ניתן לגשת לנתונים באמצעות כלי ההורדה.

6.3 GeoTIFF נתונים

  • מערך הנתונים הגלובלי מסופק כקובץ נתונים דחוס יחיד עם מיקוד המכיל קבוצה של 8 אריחים (כל אחד עם שטח של 90 ° x 90 °)
  • .רשת ה- TID הגלובלית מסופקת כקובץ נתונים דחוס עם מיקוד יחיד המכיל קבוצה של 8 אריחים (כל אחד עם שטח של 90 ° x 90 °)

7.0 ייחוס מערך נתונים

אם מערכי הנתונים משמשים במצגת או בפרסום, אנו מבקשים שתכיר במקור. זה צריך להיות בצורה:

GEBCO Compilation Group (2020) GEBCO 2020 Grid (doi: 10.5285 / a29c5465-b138-234d-e053-6c86abc040b9)

8.0 תנאי שימוש ויתור

תְחוּם

  • תנאי שימוש אלה חלים על רשת GEBCO ומוצרי מידע אחרים שמקורם ב- GEBCO
  • לקיצור המידע & lsquo רשת ה- GEBCO & rsquo משמשת בכל רחביה ויש לפרש אותה כמשמעותה של רשת GEBCO ומוצרי מידע אחרים שמקורם ב- GEBCO.
  • נתונים Bathymetric מתייחס למדידות שנעשו על ידי מכשירים שונים של עומק האוקיאנוס, מאפייני האוקיינוס ​​הקשורים למטא נתונים התומכים
  • מוצרי מידע הם תוצאה של יישום אלגוריתמים, טכניקות מתמטיות, תיאוריה מדעית וקניין רוחני על נתונים ליצירת ערכים שימושיים ונגזרים.
  • מכיוון שרשת ה- GEBCO נוצרת על ידי אינטרפולציה, יישום אלגוריתמים וטכניקות מתמטיות על נתונים באמטריים, GEBCO רואה את רשת GEBCO כמוצר מידע.
  • GEBCO אינה מספקת את הנתונים הבסיסיים הבאת-סימטריים בעת הפצת רשת GEBCO

תנאי שימוש

רשת GEBCO ממוקמת ברשות הרבים וניתן להשתמש בה ללא תשלום.

השימוש ברשת GEBCO מצביע על כך שהמשתמש מקבל את תנאי השימוש ומידע על הצהרה המופיעים להלן.

המשתמשים חופשיים:

  • העתק, פרסם, הפץ והעביר את רשת ה- GEBCO
  • התאם את רשת GEBCO
  • ניצול מסחרי של רשת ה- GEBCO, למשל, על ידי שילובו עם מידע אחר, או על ידי הכללתו במוצר או ביישום משלהם.

על המשתמשים:

  • הודה במקור רשת ה- GEBCO. צורת ייחוס מתאימה ניתנת בתיעוד המלווה את רשת GEBCO.
  • אין להשתמש ב- GEBCO Grid באופן המצביע על מעמד רשמי כלשהו או ש- GEBCO, או IHO או IOC, תומכים בכל יישום מסוים של רשת GEBCO.
  • לא להטעות אחרים או להציג את הטעות של רשת GEBCO או את מקורה.

כתב ויתור

  • אסור להשתמש ברשת GEBCO לניווט או לכל מטרה אחרת הכרוכה בבטיחות בים.
  • רשת GEBCO זמינה 'כמו שהיא'. אמנם נעשה כל מאמץ להבטיח אמינות בגבולות הידע הנוכחי, אך לא ניתן להבטיח את הדיוק והשלמות של רשת GEBCO. GEBCO, IHO, IOC, או הגורמים המעורבים ביצירתו או פרסומם, אינם יכולים לקבל אחריות בגין כל אובדן, פגיעה או נזק כתוצאה משימוש בו או לקביעת כשירותה של רשת GEBCO לשימוש כלשהו.
  • רשת GEBCO מבוססת על נתונים באטמטריים ממקורות רבים ושונים באיכות ובכיסוי שונים.
  • מכיוון ש- GEBCO Grid הוא מוצר מידע שנוצר על ידי אינטרפולציה של נתונים מדודים, הרזולוציה של ה- GEBCO Grid עשויה להיות שונה משמעותית מזו של רזולוציית הנתונים הנמדדים הבסיסיים.

9.0 דיווח על באגים ברשת GEBCO

אמנם נעשה כל מאמץ לייצר רשת נטולת שגיאות, אך חפצי אמנות מסוימים עדיין עשויים להופיע בערכת הנתונים. אנא עיין בדף האינטרנט השגוי שלנו למידע על באגים ידועים במערך הנתונים.

אם אתה מוצא חריגות ברשת, אנא דווח עליהן באמצעות דוא"ל () תוך ציון מיקום הבעיה ונבדוק.

10. מערכי נתונים הכלולים ברשת GEBCO_2020

אוספים ותרומות רשת

פרויקט / ארגון תורם מערך נתונים אזורי (כולל הפניה / קישור במידת הזמינות)
מרכז מדעי הדיג באלסקה של שירות הדייג הימי הלאומי של מינהל האוקיאנוס והאווירה האמריקני (NOAA דייג אלסקה) נתוני Bathymetry מאוספי Bathymetry באלסקה עבור האיים העלאוטיים, מרכז מפרץ אלסקה וסאונד נורטון.
https://www.afsc.noaa.gov/RACE/groundfish/Bathymetry/default.htm

השמע תרשים דיגיטלי, אלסקה:
הפסקות תרשים היסטוריות מוכחות מוכחות מגיליונות & ldquosmooth & rdquo המכסים את מי אלסקה הוכחות תרשימים דיגיטליות מוכחות מ"יריעות חלקות "המכסות את מי אלסקה.

האי מריון: דיגיטציה מתמונות לוויין ברזולוציה גבוהה מאוד (VHR)

האי באלני: דיגיטציה מתמונות לנדסאט

נתוני סקר רב-קרן וקרן יחידה

מָקוֹר תיאור והפניה (היכן שיש)
IHO DCDB האשמות Bathymetric, קרן יחידה ורב-קרן, שהופקו מהנתונים שמנהל ארגון ההידרוגרף הבינלאומי (IHO) מרכז הנתונים למדימטיקה דיגיטלית (DCDB) במרכזים הלאומיים למידע סביבתי בארה"ב (NCEI).
https://www.ngdc.noaa.gov/iho/
מכון אלפרד וגנר (AWI) נתוני רב-קרן באזור האטלנטי והאוקיאנוס ההודי.
17 הפלגות של נתוני רב-קרן בדרום ובמערב האוקיאנוס השקט.
59 הפלגות של נתוני רב-קרקע באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S)
https://www.awi.de/en/
מכון המחקר של כל רוסיה לגיאולוגיה ומשאבים מינרליים באוקיאנוס העולמי (VNIIOkeangeologia) 2 הפלגות של נתונים מרובי קורות באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S).
יוזמי נתונים: משלחת סקר גיאוגרפי ימי (PMGE).
מרכז הנתונים האנטרקטי האוסטרלי (AADC) 2 הפלגות של נתוני רב-קרן ו -6 הפלגות של נתוני קרן יחידה באזור האוקיאנוס הדרומי (דרום 50S).
משרד ההידרוגרפיה האוסטרלי (AHO) 4 הפלגות של נתוני קרן יחידה באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S).
AusSeabed נתוני רב-קרן מרחבי אוסטרליה http://www.ausseabed.gov.au/
המתקן הלאומי הימי של אוסטרליה (MNF) 5 הפלגות של נתונים מרובי קרניים באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S).
סקר אנטארקטיקה בריטי (BAS) 93 נתוני שיט רב-קרניים והפלגה אחת של נתוני קרן יחידה באזור האוקיאנוס הדרומי (דרום 50 & # 176S).
https://www.bas.ac.uk/
Centro de investigaciones Oceanograficas e Hidrograficas (CIOH), קולומביה הפלגה אחת של נתוני רב-קרן באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S
פוגרו 16 הפלגות של נתוני רב-קרקע באזור האטלנטי והאוקיאנוס ההודי.
אוסף Bathymetric בוגרי GEBCO בוגרי האוקיאנוס ההודי 102 הפלגות של נתוני רב-קרן באזור האטלנטי והאוקיאנוס ההודי ממספר מקורות בינלאומיים.
המכון הגיאולוגי, האקדמיה הרוסית למדעים (GIN RAS) נתוני אמבטיות רב-קורות מרובות רשת RV Akademik Nikolaj Strakhov Cruise 22 באוקיינוס ​​האטלנטי.
נתוני הסקר מ- RV Akademik Nikolaj Strakhov הפלגות 7 ו- 11-12 באוקיאנוס האטלנטי.
מדעי הגיאוגרפיה אוסטרליה 2 הפלגות של נתוני רב-קרן ו -8 הפלגות של נתוני קרן יחידה באזור האוקיאנוס הדרומי (דרום 50 & # 176S).
HafenCity Universität המבורג, גרמניה 2 הפלגות של נתוני רב-קרניים לאוקיאנוס האטלנטי שנאספו על סיפון RV Sonne בשנת 2018.
L'Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), צרפת 3 הפלגות של נתוני רב-קרן ושיוט אחד של נתוני קרן יחידה באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S).
Instituto Geologico y Minero de Espana (IGME), ספרד 9 הפלגות של נתוני רב-קרקע באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S).
Istituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale (OGS), איטליה 9 הפלגות של נתוני רב-קרקע באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S).
המכון ההידרוגרפי האיטלקי (IHI) שייט אחד של נתוני קרן יחידה באזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S).
הסוכנות היפנית למדע וטכנולוגיה של ימי הים (JAMSTEC) אזור האוקיאנוס הדרומי והמערבי של האוקיאנוס השקט: 858 הפלגות של נתוני רב-קרן שנגישות באמצעות: מערכת מחקר ומחקר לדוגמא למידע על שיט שלם

אזור האוקיאנוס הדרומי (דרומית ל- 50 & # 176S): 7 הפלגות של נתוני רב-קרן

Bathymetry ניתנים בנוסף מהמשלחות הבאות עם USCGC הילי דרך המרכז למיפוי חופים ואוקיינוסים / המרכז ההידרוגרפי המשותף, או שנשלפו מ- IHO-DCDB:

תרומות אחרות

מָקוֹר תיאור והפניה (היכן שיש)
מדינות חברות בארגון ההידרוגרפי הבינלאומי (IHO) האשמות Bathymetric שחולצו מתרשימי ניווט אלקטרוניים (ENC) המסופקים על ידי המדינות החברות ב- IHO. גש לפרטים נוספים על תרומות ENC שניתנו ל- GEBCO. www.gebco.net/data_and_products/gridded_bathymetry_data/shallow_water_bathymetry
רשימת מדינות / ארגונים שתרמו נתוני ENC ישירות ל- GEBCO:
השירות ההידרוגרפי האוסטרלי (RAN) אוסטרליה Bundesamt fur Seeschifffahrt und Hydrographie, גרמניה מנהלת הידרוגרפיה וניווט, פרו מזרח אסיה ועדת ההידרוגרפיה הפינית הידרוגרפית, פינלנד הידרוגרפיה פלמית, בלגיה שירות הידרוגרפי של הצי ההלני, יוון משרד השירות ההידרוגרפי של ממלכת בחריין שירות הידרוגרפי המינהל הימי של המשרד ההידרוגרפי של לטביה של חיל הים הפולני, המשרד ההידרוגרפי של פולין, השירות ההידרוגרפי של מדינת דרום אפריקה של אוקראינה הצי המלכותי המלזי Servicio de Hidrografía, Oceanografía Meteorología y Cartografiado Náutico, מכון ונצואלה Oceanographico de la Armada, אקוודור Instituto Idrografico דלה מרינה, איטליה Instituto Hidrografico, פורטוגל, המינהל ההידרוגרפי והאוקיאנוגרפי, קוריאה (הרפובליקה) משרד ההידרוגרפיה הלאומי, הודו שירות האוקיאנוס הלאומי, ארה"ב משרד ההידרוגרפיה בהולנד, רשות המיפוי ההולנדית הנורווגית, נורווגיה Servicio Hidrográfico y Oc eanográfico de la Armada, צ'ילה מינהל ימי שוודי, שבדיה Centro De Hidrografia Da Marinha, ברזיל שירות אורוגוואי של חיל הים, שירות הידרוגרפיה ומטאורולוגיה ארגנטינה
דייווי, פ. ג ', 2004 מתמטיקה של ים רוס (1: 200,000)
מפה Bathymetric, גרסה 1.0, המכון למדעים גיאולוגיים וגרעיניים, מפה גיאופיזית 16, GNS Ltd, Lower Hutt, ניו זילנד
Stagpoole, V.M. ואח ', 2004 Bathymetry של התלות רוס והאוקיאנוס הדרומי הסמוך 1: 5,000,000, גרסה 1.0. המכון למדעי הגאולוגיה והגרעין, התחת התחתית, ניו זילנד, מפה גיאופיזית 17.
GNS Ltd, התחת התחתית, ניו זילנד

11.0 הפניות

Danielson, J.J., ו- Gesch, D.B., 2011, נתוני גובה שטח גלובלי ברזולוציה 2010 (GMTED2010): דו"ח קובץ פתוח של הסקר הגיאולוגי האמריקני 2011–1073, 26 עמ '.

Fretwell, P, HD Pritchard DG Vaughan, JL Bamber, NE Barrand, R Bell, C. Bianchi, RG Bingham, DD Blankenship, G Casassa, G Catania, D Callens, H Conway, AJ Cook, HFJ Corr, D Damaske, V דאם, F Ferraccioli, R Forsberg, S Fujita, Y Gim, P Gogineni, JA Griggs, RCA Hindmarsh, P Holmlund, JW Holt, RW Jacobel, A Jenkins, W Jokat, T Jordan, EC King, J Kohler, W Krabill, M Riger-Kusk, KA Langley, G Leitchenkov, C Leusche, BP Luyendyk, K Matsuoka, J Mouginot, FO Nitsche, Y Nogi, OA Nost, SV Popov, E Rignot, DM Rippin, A Rivera, J Roberts, N Ros, MJ Sieger, AM Smith, D Steinhage, M Studinger, B Sun, BK Tinto, BC Welch, D Wilson, DA Young, C Xiangbin ו- A Zirizzotti (2013). Bedmap2: ערכות נתונים משופרות של מיטת קרח, משטח ועובי עבור אנטארקטיקה, הקריוספירה, 7, 375-393, 2013, doi.org/10.5194/tc-7-375-2013.

GEBCO קבוצת אוספים Bathymetric 2019 (2019). רשת GEBCO_2019 - מודל שטח רציף של האוקיאנוסים והיבשה העולמיים. מרכז הנתונים האוקיאנוגרפיים הבריטי, המרכז הלאומי לאוקיאנוגרפיה, NERC, בריטניה. doi: 10 / c33m. doi: 10.5285 / 836f016a-33be-6ddc-e053-6c86abc0788e


סוגי רזולוציה

כשעובדים עם נתוני רסטר מצולמים, ישנם ארבעה סוגים של רזולוציה שאולי אתה מתעסק בהם: רזולוציה מרחבית, רזולוציה ספקטרלית, רזולוציה זמנית ורזולוציה רדיומטרית.

ב- GIS, לרוב אתה עוסק ברזולוציה המרחבית של מערך ראסטר, במיוחד בעת הצגת או השוואת נתוני רסטר עם סוגי נתונים אחרים, כגון וקטור. במקרה זה, רזולוציה מתייחסת לגודל התא (השטח המכוסה על הקרקע ומיוצג על ידי תא בודד). רזולוציה מרחבית גבוהה יותר מרמזת שיש יותר תאים ליחידת שטח ולכן הגרפיקה משמאל מייצגת רזולוציה מרחבית גבוהה יותר מהגרפיקה מימין.

רזולוציה ספקטרלית מתארת ​​את יכולתו של חיישן להבחין בין מרווחי אורך הגל בספקטרום האלקטרומגנטי. ככל שרזולוציית הספקטרום גבוהה יותר, כך טווח אורכי הגל עבור רצועה מסוימת הוא צר יותר. לדוגמא, תצלום אוויר (תמונה) בעל רצועה אחת, בגווני אפור, מתעד נתוני אורך גל המשתרעים על פני חלק גדול מהגלוי בספקטרום האלקטרומגנטי ולכן יש לו רזולוציה ספקטרלית נמוכה. תמונה צבעונית (עם שלוש רצועות) אוספת בעצם נתוני אורך גל משלושה חלקים קטנים יותר של החלק הגלוי של הספקטרום האלקטרומגנטי - החלקים האדומים, הירוקים והכחולים. לכן, לכל רצועה בתמונת הצבע יש רזולוציה ספקטרלית גבוהה יותר מאשר הלהקה הבודדת בתמונה בגווני אפור. חיישנים רב-ספקטרליים ומתקדמים-ספקטרליים מתקדמים אוספים נתונים של עד מאות רצועות ספקטרליות צרות מאוד בכל חלקי הספקטרום האלקטרומגנטי, וכתוצאה מכך נתונים בעלי רזולוציית ספקטרום גבוהה מאוד.

רזולוציה זמנית מתייחסת לתדירות שבה מצלמים תמונות באותו מקום על פני כדור הארץ, הידוע גם בשם תקופת הביקור החוזרת, שהיא מונח המשמש לרוב כאשר מתייחסים לחיישני לווין. לכן, חיישן הלוכד נתונים אחת לשבוע הוא בעל רזולוציה זמנית גבוהה יותר מזה שלוקח נתונים אחת לחודש.

רזולוציה רדיומטרית מתארת ​​את יכולתו של חיישן להבחין בין עצמים הנצפים באותו חלק של הספקטרום האלקטרומגנטי. זה שם נרדף למספר ערכי הנתונים האפשריים בכל פס. לדוגמא, פס של Landsat הוא בדרך כלל נתונים של 8 סיביות, ורצועת IKONOS היא בדרך כלל נתונים של 11 סיביות ולכן, לנתוני IKONOS יש רזולוציה רדיומטרית גבוהה יותר.


כל מה שאתה צריך לדעת על דגמי גבהים דיגיטליים (DEM), דגמי משטח דיגיטליים (DSM) ודגמי שטח דיגיטליים (DTM)

כוכב הלכת שלנו הוא מקום עמוס - מלא פסגות, עמקים, בתי גידול טבעיים וחפצים מעשה ידי אדם. כשאתה מנווט בשטח המגוון של כדור הארץ, נתוני גובה דיגיטלי מביאים את השיאים, הנמוכים והתכונות הללו לעין.

על ידי כך שתספק לך ויזואליזציה של הנוף המדובר עם נתוני גובה, תוכל לאמוד את האזורים הפגיעים ביותר לעליית מפלס הים, להבחין בפריחת צמחייה ולהימנע מפצעי עיניים בעת תכנון עירוני.

ישנן דרכים רבות למודל גובה, ואנו נתמקד בשלושה מערכי גבהים דיגיטליים במיוחד:

  • DEM - מודל גובה דיגיטלי
  • DSM - דגם משטח דיגיטלי
  • DTM - מודל שטח דיגיטלי

מהם מודלים לגובה דיגיטלי (DEM)?

מודל הגבהה דיגיטלי, הידוע גם בשם DEM, הוא סוג של שכבת GIS רסטר. הם רשתות רסטר של פני כדור הארץ המכוונות ל נתון אנכי- משטח הגובה האפס אליו מתייחסים גבהים על ידי מדענים, מבטחים וגיאולוגים.

ברוב המאזניים והסביבות, ניתן להשתמש במונח כללי כמו DEM מכיוון שההבדל בין האדמה החשופה לאובייקט פני השטח אינו משמעותי, כאשר לרוב DEM יש רזולוציות מרחביות של 20 מ 'ומעלה.

ככל שתאי הרשת קטנים יותר, כך המידע בתוך קובץ נתוני DEM מפורט יותר. לכן, אם אתם מחפשים לדגמן עם הרבה פרטים, אז מרווח רשת קטן (או גודל תא קטן) הוא זה שצריך ללכת אליו.

אילו מכונות וטכנולוגיה לוכדות מידע עבור DEM?

DEMs נוצרים בדרך כלל מנתונים שחשים מרחוק שנאספו על ידי לוויינים, מזל"טים ומטוסים. מגוון זה של נתוני מקור DEM פירושו שאפשר למלא פערים בנתונים שבהם מעט נתונים זמינים באזורים מרוחקים, למשל.

חילוץ DEM אוטומטי מסצנות לווין סטריאו פירושו שניתן להשתמש בנתונים מחיישני לוויין כגון SPOT-5 (רזולוציה של 5-10 מטר).

כמה שיטות חישה מרחוק להשגת משטחי DEM הם:

- אינטרפרומטריה של SAR (aka. InSAR): נתוני מכ"מ צמצם סינתטי (SAR) שנאספו, למשל, על ידי משימת טופוגרפיה של מכ"ם הסעות (SRTM), משתמש בתמונות מכ"ם מרובות מאנטנות שצולמו באותו זמן בערך כדי ליצור DEM. בנוסף, חלקם פיתחו DEMs מ- InSAR ואז יישמו למידה עמוקה לתיקון להשפעה עירונית, כמו למשל ב- CoastalDEM.

- פוטוגרמטריה סטריאו: הן בצילומי אוויר והן בתמונות לוויניות, הפוטוגרמטריה משתמשת בתמונות מ לפחות שתי נקודות תצפית שונות מאותו האזור, אך לעתים קרובות יותר. באופן זה, בדומה לאופן שבו החזון שלנו עובד, נוכל להשיג עומק ופרספקטיבה במקום בו התמונות חופפות.

- LiDAR (המכונה גם אלטימטריה בלייזר): כמו ב- DSM, באמצעות אור, LiDAR מודד את האור המוחזר שקפץ מהאדמה כדי לקבוע את גובה פני כדור הארץ.

- דיגיטציה של קווי מתאר: עם מפת קווי מתאר, DTMs (קבוצת משנה של DEM) יכולים להיות בקלות דיגיטציה ואז אינטרפולציה באופן פרוגרמטי עם תוכנה גיאו-מרחבית.

- מדידות DGPS: GPS או DGPS דיפרנציאלי, אנשים מבצעים קמפיינים בשטח עם מכשירים מיוחדים המשתמשים במידע לוויני כדי לסקור נקודות ברחבי אזור ולקבוע את מיקומם. לפיכך שיטה זו היא דיסקרטית ויש לאינטרפולציה להניב רסטר רציף.

- מדידות קרקע: על ידי הערכת עמדות XYZ ידועות, האזורים הסמוכים נמדדים באמצעות מכשיר הנקרא תיאודוליט. זה דורש עבודה מיומנת מאוד, ובדומה ל- DGPS, צריך לשלב את כל הנקודות בכדי להניב רסטר רציף.

חשוב לציין כי עם אחת השיטות הנפוצות ביותר להפקת DEMs, InSAR, אובייקטים עמידים כגון בניינים נמדדים לעיתים קרובות בזמן שמסירים עצמים שאינם עמידים. לפיכך, באזורים עירוניים הם מייצגים פחות או יותר את ה משטחבעוד שבאזורים כפריים ללא צמחייה צפופה, הם מייצגים את פְּנֵי הַשֵׁטַח.

ניתן לחלק את ה- DEM למודלים של משטח דיגיטלי (DSM) ולמודלים של שטח דיגיטלי (DTM)., שנעמיק בהמשך בחלקים הבאים.

למרות שנתוני הגובה מיוצגים ב- DEM באופן קבוע רשת עמודות ושורות, שהוא אמצעי יעיל מאוד לאחסון המון נתונים, ניתן להעביר נתוני גובה גם ב- פורמט מבוסס וקטור.

מערכי נתונים אלה נקראים רשתות לא סדירות משולשות (TIN), והם השתמש באסטרטגיית מיקום של נקודות משתנות כדי להציב גבהים במיקומים קריטיים.

מספרי ה- TIN מבטיחים להקטין את כמות האחסון בכדי לפצות על הצורך לאחסן את הקואורדינטות x, y ו- z, ולתקורת האינדקס של המשולש תוך שמירה על כל המידע בגובה המפתח - אולם הזמינות והפופולריות הרחבה של DEMs מצביעים אחרת.

רשת לא סדירה משולשת (TIN)

עם זאת, יש עוד, פופולרי יותר מ- TIN, אלטרנטיבה DEM, שהיא ענני נקודת גובה.

עקב עליית עיבוד LiDAR ו- LiDAR, מניפולציה ישירה של ענני נקודה הפכה נפוצה יותר, עם כמה שאפילו נגזרים ענני נקודה מתמונות סטריאו.

מהם דגמי משטח דיגיטליים (DSM)?

א מודל משטח דיגיטלי, או DSM לוכד משטח - כולל מבנה טבעי ואנושי כמו צמחייה ומבנים. הם ממחישים משטחים רפלקטיביים של כל התכונות המוגבהות מעל 'האדמה החשופה'.

בקיצור, DSMs מייצגים את ה- פני האדמה וכל האובייקטים עליו.

יישומים נפוצים של DSM

מכיוון ש- DSM מייצגים את כדור הארץ החשוף ואת כל התכונות שלו מעל הקרקע, הם כן חשוב במיוחד בתכנון עירוני.

מודלים של משטח תלת-ממדי יכולים להגביר את ההבנה וההסבר על תרחישים עירוניים מורכבים, במיוחד כאשר שטחים בנויים משתנים עם הזמן עקב התרחבות עירונית.

DSM הם אידיאליים לפריצה לאזור הגישה למסלול בתעופה, ו תכנון עירוני כדי לבדוק כיצד בניין מוצע עשוי להשפיע על הנופים. מעבר לכך, ניתן להשתמש ב- DSM לצורך הדמיה, ניהול אסונות, ניווט, ניהול צמחייה, קבלת החלטות ועוד.

דגם משטח דיגיטלי של ברלין עם תכונות אקסטרוזציה כמו בתים ועצים גלויים (NEXTMap One)

אילו מכונות וטכנולוגיה לוכדות DSM?

DSM מצייר תמונה של העולם, לעתים קרובות משתמש LiDAR (Light Detection and Ranging) טכנולוגיה או פוטוגרמטריה סטריאו.

לפעמים ניתן להשתמש גם באורכי גל רדאר ספציפיים ליצירת DSM.

במערכת LiDAR פעימות אור עוברות לקרקע מיחידת LiDAR. פעימות ה- LiDAR מקפיצות עצמים מסביב וחוזרות לחיישן. לאחר מכן החיישן משתמש ב- הזמן שלוקח לכל דופק לחזור לחיישן כדי לחשב את המרחק שעבר.

החיישן יכול גם למדוד את עוצמת ההחזרה כדי לאמוד את גיאומטריית המשטח ואת הרכב החומר של המשטח המשקף.

LiDAR מייצר ענן נקודה עצום של ערכי גובה עבור אזור נתון. אבל, הגובה יכול להיות עד לחופות עצים, מבנים ותכונות אחרות.

שם נכנס הקסם של DSM. DSM לוכד מאפיינים טבעיים ובנויים על פני כדור הארץ, כגון חופת עצים ושינויים בצמחייה.

בדרך זו תוכלו לקבל מבט נשר על כל ה תכונות extruding אזור מכיל.

למעלה משמאל: דופק האור שנפלט מהמטוס במהלך איסוף LIDAR מחזיר מידע שונה על פני השטח שהוא נתקל בו. מקור: שירות שימור משאבי הטבע USDA. למעלה מימין: פסי גב דופק המורגשים במטוס עוזרים לסווג את דרגת השיבה ובסופו של דבר לסייע ביצירת שטח חשוף של האדמה ומשטחים של חזרה ראשונה. מקור: Gatziolis & # x26 Anderson (2008).

עם זאת, LiDAR יכול להיות יקר ביותר והוא טס בדרך כלל רק מעל אזורים קטנים יותר, בעלי ערך גבוה כמו ערים.

ניתן ליצור DSM גם ביעילות באמצעות התאמת תמונות אוטומטית של תמונות סטריאו אופטיות ברזולוציה גבוהה או פוטוגרמטריה סטריאו.

התאמת סטריאו של התמונות משמש למציאת פיקסלים תואמים בזוגות תמונות, המאפשר שחזור תלת ממדי באמצעות משולש, בהתחשב בכיוונים החיצוניים והפנימיים.

מָקוֹר

ניתן לרכוש זוגות תמונות אלה מאווירים או מלוויינים, אך בשני המקרים, בדרך כלל גבהים של אובייקטים שנמדדו ידנית מתמונות מכוונות משמשים כנקודת התייחסות ומינוף אלגוריתמי ראיית מחשב כדי להניב את התוצאות הסופיות.

שׁוֹנִים ניתן להשתמש בכלים קוד פתוח ומסחרי להפקת נתוני גובה מתמונות סטריאו, מה שהופך את הפוטוגרמטריה לנגישה ולניתנת להרחבה.

אחד האלגוריתמים הידועים ביותר מסוג זה נקרא האלגוריתם Semi-Global Matching (SGM), שיש לו פשרה טובה בין זמן ריצה ודיוק. (מָקוֹר)

מהם דגמי שטח דיגיטליים (DTM)?

למודלים של שטח דיגיטלי או DTM יש הגדרות שונות, תלוי איפה אתה נמצא בעולם.

לענייננו, אנו ממליצים לשקול DTM כמילה נרדפת ל- DEM חשוף. DTMs מבולבלים לעיתים קרובות עם DEMs. ההבדל העיקרי בין שני הדגמים נעוץ בעובדה שה- DEM בדרך כלל לוקח בחשבון את כל האובייקטים המתמידים בשטח (צמחייה, מבנים וחפצים אחרים) - ואילו DTM מראה את התפתחות המשטח הגיאודזי.

אדמה חשופה מתייחס לעובדה שצמחייה ותכונות מעשה ידי אדם כמו עצים וקווי חשמל הם סוננו עם DEMs. לכל תא יש ערך המתאים לגובה שלו (ערכי z במרווחי זמן קבועים) ב- DEM.

ראוי לציין זאת במדינות מסוימות ובתחומי מחקר, אנשים מתייחסים למערכי נתונים וקטוריים המורכבים מתכונות טבעיות כגון רכסים, שבילים ונקודות מרווחות, כמו DTM. הגדרה זו מתייחסת ל- DTM כאל דבר שמשפר את ה- DEM על ידי הכללת תכונות ליניאריות של שטח האדמה החשוף.

ללא קשר להגדרה, DTM הוא בעצם ייצוג דיגיטלי תלת מימדי של משטח, המורכב מקואורדינטות X, Y ו- Z. בתוך DTM, תמצא גבהים וגבהים בנוסף ל תכונות טבעיות כגון נהרות וקווי רכס.

עם זאת, ההבדלים העדינים הללו בין DEMs ו- DTM בולטים ביותר באזורים עירוניים בהם הבניינים רבי הקומות השוררים.

לדוגמא, האי מנהטן או ערי מגגה כמו הונג קונג, יכולות להשפיע באופן משמעותי על אופן מדידת השטח וכמה ייתכן שיהיה צורך לתקן נתוני גובה כדי להסיר את השפעתם של עצמים על פני השטח.

בין אם אתה צופה ב- DTM כמשהו שמגביר את ה- DEM או כ- DEM "כדור הארץ", הודות לכוח המחשוב בהנדסה - ה- DTM הפך לכלי בלתי נפרד ליישומי אדמה והנדסה.

ניתן ליצור DTM באמצעות שיטות שונות, כולל קווי מתאר דיגיטציה ואפילו מ- DSM המשתמשים ב- ההבדל בין ערכי הגובה של עצים ומבנים והשכונה המקומית שלהם.

לכן, ניתן ליצור DTM גם מכל אחת מהשיטות המשמשות ליצירת DSM, מ- LiDAR ועד סטריאופוטוגרמטריה, כמו גם SAR, DGPS וסקירת קרקע, הכל ברמות שונות של פירוט.

למעלה: DTM המתאר מכתש וערוגות חימר אפשריות בערוצי West Ladon Valles במאדים. מקור: נאס"א / JPL / אוניברסיטת אריזונה / מקור USGS

אז במה שונים DSM ממכשירי DTM?

האיורים שלהלן ממחישים כיצד DSM שונים מ- DTM.

DSM לוכד מאפיינים טבעיים ותוצרת האדם של הסביבה.

הואיל וכפי שמוצג להלן, DTM שומר רק על תכונות השטח החשוף, כגון נהרות ורכסים.

ניתן לגזור DTM מ- DSM, אך הדבר אינו נכון להיפך.

DSM כוללים אובייקטים על פני כדור הארץ, ואילו DTM אינם

ברוב יישומי LiDAR, המיקוד מושם על ה- DEM וה- DSM כפי שהוגדרו לעיל, כאשר מכשירי ה- DTM ישימים יותר עבור ייצוגי GIS וייצוג קרטוגרפי.

איכות ודיוק של DEM / DTM

מספר גורמים משפיעים על איכות המוצרים שמקורם ב- DEM:

  • רזולוציה אנכית
  • חספוס שטח
  • צפיפות דגימה וכתוצאה מכך רזולוציה מרחבית או גודל פיקסלים
  • אלגוריתם לניתוח שטח
  • אלגוריתם אינטרפולציה
  • הפניה למוצרי תלת מימד עם מסכות איכותיות המכילות מידע על קו החוף, שלג, עננים, גופי מים וכו '.

יישומים נפוצים של DEMs

DEMs הם קריטיים בתחומים כגון ניהול תשתיות, הידרולוגיה ומחקרי כיווני זרימה ותכנון שימוש בקרקע.

הם שימושיים במיוחד על פני מאזניים מרחביים גדולים יותר עבור קווי המתאר של מפות טופוגרפיות ותבליטים:

  • דוגמנות זרימת מים או תנועות המוניות (למשל, מפולות)
  • יצירת מודלים פיזיים (כגון מפות הקלה מוגבהות)
  • תיקון צילומי אוויר או תמונות לוויין
  • טיוח הדמיות תלת מימד
  • צמצום (תיקון שטח) מדידות כוח הכבידה (למשל, גרבימטריה, גיאודזיה פיזית)
  • ניתוח שטח בגיאוגרפיה פיזית וגיאומורפולוגיה

לפני שנמשיך לאן למצוא נתוני גובה, בואו נסכם את ההבדלים בין שלושת הסוגים:

  • דגם משטח דיגיטלי (DSM) הוא מודל גובה שתופס הן התכונות הטבעיות והן המלאכותיות של הסביבה. הוא כולל צמרות בניינים, עצים, קווי חשמל וכל חפץ אחר. בדרך כלל, זה נתפס כמודל חופה ורק 'ראה את האדמה שאין שום דבר אחר מעליה.

-מודל גובה דיגיטלי (DEM) הוא מונח כללי למודל גובה, שמקיף גם DSM וגם DTM, וניתן להפיק אותם משיטות שונות. לעתים קרובות, בגלל קנה המידה והסביבה, הבדל בין DSM ל- DTM הוא מיותר (למשל, SRTM נגזר DEM ברזולוציה של 30 מ 'או 90 מ'). ציין זאת לפעמים אנשים רואים במונח זה שם נרדף ל- DTM, לכן התעמקו תמיד במתודולוגיה של אופן הנגזרתה.

  • מודל שטח דיגיטלי (DTM) הוא מודל גובה אדמה חשוף. מכשירי DTM אינם מכילים תכונות מעל האדמה החשופה, אפילו לא קבועות. לפיכך, ניתן לשלב אותם עם DSM כדי להפיק מידע גובה לגבי חפצים על פני השטח. יש הרואים במכשירי DTM משהו שמשפר את ה- DEM, רשת של נקודות וקטוריות של אלמנטים בשטח במקום רסטר רציף.

כמה מונחי מפתח שיש לזכור בעת עבודה עם דגמי גובה הם:

  1. קרקע, אדמה: המשטח המוצק של כדור הארץ, כמו קרקעית הים
  2. גוֹבַה: מדידת גובה מבסיס למעלה מעל הקרקע או מפלס מוכר
  3. גוֹבַה : הגובה מעל מפלס נתון, במיוחד זה של הים או מעל האופק
  4. פְּנֵי הַשֵׁטַח: היקף קרקע, אזור או טריטוריה

יש הרבה מקומות למצוא DEMs גלובליים. מנתוני לוויין בחינם למקורות LiDAR, כך תוכלו למצוא את נתוני הגובה הדרושים לכם:

1. משימת טופוגרפיה של מכ"ם מעבורת חלל (SRTM)

במהלך משימתה בת 11 הימים, מעבורת החלל "אנדוור" הקיפה את כדור הארץ 16 פעמים ותפסה את הטופוגרפיה של כדור הארץ בשנייה אחת (30 מטר) בקשת 80% משטח כדור הארץ.

SRTM השתמש במכ"ם צמצם סינתטי ובאינטרפרומטריה כדי לאסוף את אחד ממודלי הגובה הדיגיטליים המדויקים ביותר של כדור הארץ. מטען המטען של SRTM, שהושק בשנת 2000, השתמש בשתי אנטנות מכ"ם ובמעבר יחיד להפקת מודל גובה דיגיטלי תוך שימוש בטכניקה המכונה מכ"ם צמצם סינטטי אינטרפרומטרי (inSAR).

נתונים אלה הם זמין באופן חופשי לשימושך ב- USGS Earth Explorer. הוא מכסה את רוב העולם עם דיוק גובה אנכי מוחלט של פחות מ -16 מטר.

היכן ניתן להוריד את נתוני SRTM?

אם ברצונך להוריד נתוני SRTM, הם ניתנים להורדה במרכז הנתונים של EROS של הסקר הגיאולוגי האמריקני וכן דרך USGS Earth Explorer.

להורדה בחר את אזור העניין שלך. בכרטיסיית ערכות הנתונים, בחר Digital Elevation> SRTM> SRTM 1-ArcSecond Global. מדריך שימושי זה של GIS Geography יעזור לך להתחיל.

לפני ספטמבר 2014, ה- SRT DEM הטוב ביותר הזמין היה רזולוציה של 90 מטר. SRTM ברזולוציה של 30 מטר זמין לציבור ב- USGS Earth Explorer, הודות למעבורת החלל

2. מודל הגבהה דיגיטלי גלובלי של ASTER

ה מדידת רדיומטר ופליטה תרמית מתקדמת מהחלל (ASTER)) היא פעולה משותפת של נאס"א ומשרד הכלכלה, הסוחר והתעשייה (METI) של יפן. כחלק מכך, ה מודל הגבהה דיגיטלי גלובלי של ASTER (GDEM) נולד.

ברזולוציה עולמית של 90 מטר ו -30 מטר בארצות הברית, ל- ASTER GDEM יש רזולוציה גבוהה וכיסוי רחב - סביב 80% מכדור הארץ.

כיצד נוצרו GDEMs ASTER? באמצעות זוגות סטריאוסקופיים ושיטות מתאם לתמונות דיגיטליות. בהתבסס על שתי תמונות בזוויות שונות, הוא מדד גובה באמצעות זוגות סטריאו ופוטוגרמטריה.

משהו שיש לציין: חלק מהמשתמשים הביעו בעיות עם הנתונים שלו, לרוב באזורים מעוננים.

עם זאת, לאורך זמן, נתוני ASTER DEM שיפרו את מוצריה עם תיקוני חפצים שהובילו לשיפורים ניכרים.

יש הרואים כיום את ASTER GDEM-2 כמייצג מדויק יותר מאשר דגמי הגובה של SRTM בשטח הררי מחוספס. אבל, קדימה והסתכל וראה בעצמך.

היכן ניתן להוריד את ה- ASTER GDEM?

באפשרותך להוריד את נתוני ASTER DEM בחינם מ- NASA Earthdata, מערכות החלל של יפן ו- USGS Earth Explorer על ידי בחירה בגובה דיגיטלי> ASTER.

3. ה- ALOS World 3D של JAXA העולמי

דגם משטח דיגיטלי גלובלי של ALOS, או ALOS World 3D, הוא מערך DSM עולמי של הסוכנות לחקר החלל היפני (JAXA).

הוא נוצר מתמונות שנאספו באמצעות מכשיר חישה מרחוק פנצ'רומטית למיפוי סטריאו (PRISM) על גבי הלוויין מתקדם היבשה (ALOS). משנת 2006 ועד 2011. מערך ה- DSM הוא ברזולוציה אופקית של רשת של כ 30 מטר (1 קשת) והוא זמין לציבור בחינם.

מבוסס על מערך DSM (גרסת רשת 5 מטר) של הנתונים הטופוגרפיים התלת-ממדיים העולמיים - נתוני הגובה המדויקים ביותר בקנה מידה עולמי עם דיוק מוביל בעולם של 30 מטר.

היכן ניתן להוריד את ALOS 3D World העולמי של JAXA?

כדי לגשת ל- DSM מדויק זה, יהיה עליך להירשם באופן מקוון דרך פורטל ALOS הגלובלי של JAXA כדי להוריד אותו.

4. זיהוי אור ומטווח (LiDAR)

ככל שהעולם עבר לעבר א מפת LiDAR עולמית, מקורות נתונים של LiDAR זמינים באינטרנט בחינם - אם אתה יודע היכן למצוא אותם.

מדוע LiDAR? הדיוק המרחבי והאנכי שלה הוא לעתים קרובות שאין שני לו. לאחר סינון החזרת קרקע, תוכלו לבנות DEM מרשים מנתוני LiDAR. לעתים קרובות תוכלו להשתמש בתשואות השונות כדי לקבוע את גובה הצמחייה לעומת גובה פני הקרקע, בהתאם למכשיר LiDAR ולצפיפות הצמחייה - וכך תוכלו להניב DTM וגם DSM מאותו מערך נתונים!

אם אתה עדיין מחפש נתוני LiDAR על תחום העניין שלך, נסה ליצור קשר עם הממשלה המקומית או האזורית שלך. כל עוד אתה אומר להם בשביל מה אתה משתמש בו, הם עשויים לשתף את נתוני LiDAR שלהם בחינם.

5. שוק UP42: NEXTMap של Intermap ו- WorldDEM של # x26 איירבוס

אם אתה לא בטוח לאיזה ספק אתה הולך, שווקים גיאו-מרחביים אוספים מערכי נתונים מרובים מספקים וסוגי נתונים מרובים.

UP42 מפגיש נתוני גובה לצד תמונות לוויין ואוויר, נתוני מזג אוויר, AIS ועוד.

שוק UP42 מכיל דגמי הגובה הדיגיטליים של Intermaps ברזולוציה של עד מטר אחד. מוצרי NEXTMap 3D של Intermap זמינים כ- DSM ו- DTM - מה שמאפשר לבנות פתרונות תלת מימד עם או בלי עצמים עיליים, כמו צמחייה או מבנים.

היכן ניתן לגשת לנתונים הזמינים ב- UP42?

בקר בשוק UP42, חפש 'גובה' ותמצא מגוון של נתונים כגון נתוני גובה NEXTMap 10, NEXT Map One, NEXTMap 5, כמו גם נתוני WorldDEM ™ של איירבוס ברזולוציה של 12 מטר.

כיצד ניתן לגשת, לפתוח ולקרוא DEMs?

כלי תוכנה כגון QGIS מאפשרים לך לפתוח ולקרוא קבצי DEM

עם שפע נתוני הגובה הזמינים באופן מקוון, ברגע שמצאת את המתאים לצרכים שלך, הגיע הזמן לצלול פנימה.

כידוע כעת, DEMs הם קבצים המכילים נקודות (וקטור) או פיקסלים (raster), כאשר כל נקודה או פיקסל מכילים ערך גובה. הם מגיעים במגוון פורמטים של קבצים, מ- .csv ו- .tif ל- .flt ו- dem.

GeoTIFF מאפשרים להטמיע מידע על מיקום בתוך קובץ TIFF.

הנה מדריך מועיל של אוניברסיטת קרלטון בנושא פורמטים של DEM וכיצד ניתן לפתוח אותם בכלים שונים.

אם כבר מדברים על כלים, בואו נסתכל על אלה הבאים.

אילו כלי תוכנה אני צריך כדי לפתוח ולקרוא DEMs?

תזדקק למערכת מידע גיאוגרפית (GIS) או תוכנות יישומים מיוחדות אחרות שכן נתוני גובה אינם ניתנים לצפייה ישירה בדפדפן. תוכנות מסוימות שמזהות קבצי DEM כוללות:

  • ArcGIS- הנה מדריך מועיל לחקר DEMs באמצעות ArcGIS - צור שכבות גובה ועוד
  • QGIS 3 —QGIS 3 נמצא בתלת ממד ומביא סט חדש לגמרי של אפשרויות קרטוגרפיה. זה גם קוד פתוח וחופשי, מה שמקל על ההבנה כיצד האלגוריתמים שלו פועלים
  • [QGIS 2](https://qgis.org/en/site/forusers/download.html "QGIS 2") - עמוס בפונקציות כמו אוטומציה של ייצור מפות בחינם
  • [gVSIG](http://www.gvsig.com/en/products/gvsig-desktop "gVSIG") - כלי חינמי נוסף, הפעם עם כלי CAD, NavTable ואפליקציה סלולרית
  • [דשא GIS](https://grass.osgeo.org/ "GRASS GIS") - אפשרות בחינם עם ממשק משתמש אינטואיטיבי ומעל 350 כלי מניפולציה וקטוריים ורסטרים

עבור מרבית תוכנות ה- GIS הללו, באפשרותך לגרור ולשחרר את קובץ ה- .tif מהדפדפן ישירות לתוכנית.

זכור: לפני כן, נתוני גובה ותמונות דיגיטליות הם בדרך כלל לא ערוכים ומיועדים לשימוש והערכה מדעיים.

הם פלטים ישירות ממקור הנתונים עצמו, ולכן הם עשויים להכיל:

  • אזורים רבים ללא נתונים
  • קווי חוף לא מוגדרים
  • גופי מים שאולי לא נראים שטוחים
  • שגיאות אחרות שכבר נדונו.

פורמט ה- USGS DEM הוא תקן פתוח עבור DEMs מבוססי-רסטר.

כיצד ניתן לדמיין DEMs?

לכן, ברגע שהורדתם נתונים, בחרתם בכלי תוכנה, הגיע הזמן לדמיין את ה- DEM במלוא הדרו.

ישנן דרכים רבות לעשות זאת. בואו נסתכל על כמה דוגמאות והדרכות שזמינות באופן מקוון.

QGIS 3.0 מגיע עם תצוגת שכבת תלת מימד. זה מאפשר לך לדמיין נתוני GIS בתלת ממד - ומספק לך הדמיה חזקה יותר של נתונים המכילים גובה או גובה.

להלן מדריך שיעביר אותך בהדמיית DEMs בתלת מימד עם QGIS 3.0, תוך שימוש במועמד ראשי ל- QGIS 3.0. הנה עוד אחד שמתמקד בהדמיית DEMs באמצעות QGIS 3.0 בהשוואה ל- ArcGIS Pro.

הדמיה תלת ממדית של DEMs (מקור: Geodose)

טכניקות ויזואליזציה תלויות גם במטרה שלך. כשמדובר במיפוי צורות קרקע במדעי כדור הארץ, למשל, חשוב לייצר תוצאות שלמות וגם חסרות משוא פנים.

הנה מחקר שבדק חמש שיטות הדמיה שונות בעת שימוש ב- DEM למיפוי צורות קרקע (Smith & # x26 Clark, 2005). הוא מצא כי שום שיטת הדמיה אחת איננה מספקת מיפוי מלא וללא משוא פנים - נוטה להטיית אזימוט.

למרות שניתן היה להדגיש צורות קרקע עדינות, חוקרים ממליצים על הדמיה עקמומית למיפוי ראשוני מכיוון שהדבר מספק תמונה לא מוארת (ולכן לא משוחדת). לאחר מכן, ניתן להוסיף זאת עם נתונים מהדמיות מוצלות הקלה.

אם אתה מעוניין לדמיין קווי מתאר של גובה DEMs ב- Python, הנה הדרכה לעשות בדיוק את זה באמצעות חבילות כגון GDAL ו- Matplotlib.

חלקת מתאר של הר שאסטה, קליפורניה (מקור: מעבדת כדור הארץ)

מהם היסודות של ניתוח DEM?

ניתוח DEM כולל ארבעה מרכיבים חיוניים, כלומר:

  1. רכישת נתונים: צילום תמונות שטח או סריקת פני האדמה
  2. מידול נתונים: גישות בין תחומיות כגון עיבוד תמונה, פוטוגרמטריה, אינטרפרומטריה וכו '.
  3. ניהול נתונים: קידוד נתונים, מבנה נתונים, טכניקת בסיס נתונים מרחבית, גרפיקה ממוחשבת
  4. פיתוח אפליקציות: תכנון עירוני, ניהול מוקשים, מדידות, ניתוח גיאומורפולוגיה, ניהול מתקנים, הנדסה אזרחית, ניהול משאבים, הנדסה גיאולוגית, תכנון נוף, זיהוי וניטור מפגעים, ואפילו משחקי מחשב וניווט טילים / מטוסים

השימושים והיישומים של DEMs מגוונים אפילו יותר מאופן הרכישה שלהם. רלוונטי ושימושי כמעט לכל ענף או מגזר שמשתמשים בו נתוני מיקום, חלק מהשימושים הכלליים כוללים:

  • ניתוח שיפוע
  • ניתוח היבטים
  • תיחום רשתות ניקוז ותשתיות
  • זיהוי מבנים גיאולוגיים
  • ניתוח תצוגת צפייה
  • הדמיות תלת מימד
  • ניתוח שינויים
  • אורטורקציה
  • מיפוי קונטור

למעלה: ניתוח מדרונות של הר געש בגלפגוס, אקוודור. מקור: doi: 10.1146 / annurev.earth.28.1.169

אילו נתונים אתה צריך כדי לבנות מודלים לגובה דיגיטלי?

המפתח לבניית DEMs הוא, ניחשתם נכון, נתוני גובה (Z) המוגדרים במרחב (ב- X ו- Y).

גובה זה מנורמל תמיד בהתייחס לנתון שרירותי כלשהו בנוף, בדרך כלל ממוצע גובה פני הים.

זה אומר שצריך להיות א נקודת התייחסות ידועה ועקבית לתצפית ושיטה עקבית של מדידת השטח בהערכה.

כיצד נרכשו נקודות נתוני הגובה (ראה שיטות לכידה בפרק הקודם) קובע אילו תיקונים יש לבצע וכיצד יש לבצע אינטרפולציה בין הנקודות..

לוויינים מציעים את נקודת התצפית הידועה- עם עקביותם במסלול את כל המטא נתונים שמגיעים עם כל תמונה, כגון קובץ המסלול עם מידע מסלול וזווית ההיארעות - כמו גם המתודולוגיה העקבית של הרכישה, סריקה יחסית רציפה על שטח ומדידת גובה אחידה.

כשמדובר ב- DEM שמקורם בנתוני לווין, מבדילים מכריע בין השיטות לשימוש בקבוצות של תמונות אופטיות לניתוח סטריאוסקופי לעומת שימוש במידע מכ"ם לניתוח אינטרפרומטרי.

מה הדיוק של מודלים לגובה דיגיטלי?

דיוק ה- DEM מוערך לרוב על ידי חישוב שגיאת הריבוע הממוצע של שורש (RMSE) בגובה המחושב על ידי השוואת נקודות DEM ונקודות ייחוס..

עם זאת, יש הרבה יותר לדיוק של DEM מאשר רק רכיב הגובה (האנכי).

אילו גורמים משפיעים על דיוק DEM?

איכות ה- DEM תלויה בגורמים שונים הקשורים זה לזה, כגון שיטות רכישת נתונים, אופי נתוני הקלט והטכניקות המשמשות לפיתוח ה- DEM.

שיטות רכישה שונות של נתוני גובה, משיטות ידניות כמו DGPS לשיטות פסיביות כמו תמונות לווין סטריאוסקופיות ועד לרכישות RADAR או LiDAR פעילות, יש הטיות ומקורות שגיאה משלהם.

לדוגמא, שיטות ידניות יהיו נוטות להטיות דגימה ולעיתים נדירות יש השפעה אטמוספרית או הטיות נפוצות אחרות הנראות בטכניקות רכישה אחרות..

בואו נסתכל על כמה מגורמי המפתח המשפיעים על דיוק DEM בשיטות לא ידניות:

  • השפעה אטמוספרית ויונוספרית
  • התאם זמני
  • שגיאות רישום
  • שגיאות פאזה והתאמת אותות
  • אפקטים של "צל"

למעלה: שגיאות נפוצות שנתקלו במדידות InSAR. מקור: doi: 10.1146 / annurev.earth.28.1.169

ישנם שלושה סוגים עיקריים של רזולוציה שיש לקחת בחשבון תמיד כאשר מעריכים את התאמת ה- DEM לפרויקט או יישום נתון: רזולוציה מרחבית ורזולוציה אנכית.

הרזולוציה המרחבית נקבעת על ידי מרחק בין נקודות לדוגמא, שיכולים להיות אחידים יחסית, כמו במקרה של תמונות סטריאוסקופיות, אחידים במקצת, כמו עם RADAR ו- LiDAR, או משתנים מאוד, כמו עם DEMs המתקבלים בשיטות ידניות.

אחד ההיבטים החשובים ביותר של DEM הוא הדיוק האנכי או הרזולוציה האנכית שלו.

הרזולוציה האנכית של נתוני הגובה מוגדרת כהפרש הגובה האפשרי בין הגובה המעוצב או שזוהה לבין הגובה האמיתי או הקרקעי של פני השטח..

כל אחת מהשיטות האמורות השונות להשגת נתוני גובה, כגון מכ"ם, LiDAR או פוטוגרמטריה, מייצרת רמות דיוק שונות. מבין שיטות אלה, בדרך כלל LiDAR מניב את הרזולוציות המרחביות והאנכיות הטובות ביותר, אך עם זאת, לעתים קרובות הוא יקר בהיקף גדול.

אתה עלול למצוא את זה לספקי DEM שונים יהיו גם הגדרות שונות מהי רזולוציה אנכית או דיוק אנכי.

למעלה: טבלת ה- DEMs הגלובלית וההחלטות המרחביות שלהם (רזולוציה) ורזולוציה אנכית (דיוק אנכי). מָקוֹר

רזולוציה אחרונה שאולי כדאי לכם לשקול לפני שבוחרים DEM היא הרזולוציה הזמנית, כלומר עד כמה לאחרונה נאספו נתוני הגובה לייצור ה- DEM.

זה רלוונטי במיוחד אם ברצונך לבצע ניתוח שינויים כלשהו או אם אתה משתמש ב- DSM כדי לחקור משהו משתנה באופן זמני למדי כמו צמחייה או בנייה חדשה..

כיצד לקרוא שגיאות אנכיות ב- DEM?

שגיאות אנכיות ב- DEM מסווגות בדרך כלל כיורים או פסגות.

א כִּיוֹר הוא אזור המוקף בערכי גובה גבוהים יותר. זה מכונה גם שקע או בור - אזור ניקוז פנימי.

מאיפה הם באו? כיורים מסוימים עשויים להיות טבעיים, במיוחד באזורים קרחוניים, אם כי כיורים רבים הם לרוב פגמים ב- DEM.

מצד שני, א שִׂיא, המכונה גם ספייק, הוא אזור המוקף בתאים בעלי ערך נמוך יותר.

אלה בדרך כלל מאפיינים טבעיים ופוגעים פחות בכיוון הזרימה המחושב, כאמור לעיל.

מהיכן מגיעים כיורים ופסגות?

מספר הכיורים ב- DEM נתון בדרך כלל גבוה יותר עבור DEMs ברזולוציה גסה יותר.

כיורים נגרמים בדרך כלל גם מאחסון נתוני הגובה כמספר שלם. זה יכול לגרום לבעיות באזורים של הקלה אנכית נמוכה.

לעתים קרובות, ייתכן שתמצא 1% מהתאים ברזולוציה של 30 מטר DEM המורכבים מכיורים. זה יכול לעלות עד 5% עבור DEM של שלוש שניות בקשת.

יתכן שתבחין בסוג אחר של שגיאות ב- DEM המכונות חפצי פסים—כלול בתוך DEMs הנובעים מ- שגיאות דגימה שיטתיות בעת יצירת ה- DEM עצמו. הדבר בולט ביותר גם בנתונים שלמים באזורים שטוחים.

כיצד להסיר כיור ופסגות כדי ליצור DEM ללא דיכאון?

כאשר אנו מתמודדים עם כיורים ופסגות ב- DEM חשוב להסיר או למלא אותם - ליצור DEM ללא דיכאון*.

DEM נטול כיורים הוא הקלט הנגזר לתהליך כיוון הזרימה, למשל. הסיבה לכך היא שנוכחות כיורים עלולה להוביל לסרגל מוטעה בכיוון הזרימה.

שימוש ב- DEM ללא דיכאון הוא המפתח להבטחת ניתוח מדויק.

יישומי GIS רבים כוללים כלים עבורך ליצירת DEM ללא דיכאון, המאפשרים לך:

הנה מדריך של ArcGIS Pro כיצד לעשות בדיוק את זה באמצעות ערכת הכלים ArcGIS ניתוח מרחבי ניתוח.

יישומי הידרולוגיה עם DEM

שיטפונות ו DEM: מודלים להצפת שיטפונות

ניתן להשתמש ב- DEMs לביצוע מודלים גיאו-מרחביים והידרולוגיים רבים.

החל מ חיזוי שיטפון וה התפתחות פיזית של אזורים עירוניים וכפריים ל תיחום קו פרשת מים ו ניתוח השפעת שיטפון להיערכות לחירום.

מודל הצפת שיטפונות או מיפוי הצפות שיטפונות נדרש כדי להבין את השפעות השיטפון באזור מסוים ועל מבנים חשובים כמו רחובות, מבנים, כבישים ומסילות ברזל.

כימות הסיכון להצפה באמצעות מודלים של שיטפונות מנבאת היקף הצפה. זה יכול להיות מקור מידע חיוני למחקרי סיכון לשיטפון - במיוחד כאשר עולמנו מתחמם ומפלס הים עולה.

מודלים של הצפה לשיטפונות מספקים לנו מידע חשוב כמו עומק והיקף המרחבי של שטחים מוצפים- נדרשת על ידי הרשויות המקומיות ליידע אזרחים על אזורים משמעותיים המועדים לשיטפונות ולאמץ אסטרטגיות מתאימות לניהול שיטפונות.

דגמי שיטפון מדויקים דורשים רזולוציה גבוהה ו DEMs מדויקים ביותר. על פי מאמר זה משנת 2019, DEMs עולמיים עכשוויים אינם לוכדים את הפרטים הטופוגרפיים במישורים - לרוב מובילים לחיזוי לא מדויק של הרחבות השיטפונות על ידי מודלים של שיטפונות (Shastry & # x26 Durand, 2019).

ניתן ללמוד על אזורים דלים נתונים אלה על ידי יצירת מפות הצפה לשיטפונות מיוצר על ידי שילוב של שטחי שיטפון עם דוגמנות חיזוי ו- DEMs שונה.

למידע נוסף על שימוש בתצפיות הצפה לשיטפונות כדי להשיג טופוגרפיה של שטף שיטפון באזורים דלים בנתונים.

דוגמנות הצפה לשיטפונות (מקור)

שגיאות DEM במודלים של שיטפונות

חשוב לקחת בחשבון את מקור הנתונים של DEM בעת שימוש ב- DEM כדי לחזות את הסיכון לשיטפון. מחקר זה בוחן את הערכת שיטפונות החוף, עלייה ברמת החותם או סיכון לשחיקה ובוחן את התפקיד של מקור הנתונים של DEM.

יישומים אחרים של DEMs

החלת אלגוריתמים של למידת מכונה על DEM

כאמור, אזורים דלי נתונים קיימים, וכדי למלא את החללים הללו ניתן לבצע מידול נתונים. בשנים האחרונות ההתקדמות באלגוריתמים של למידת מכונה, כוח מחשוב זול וזמינות נתונים גדולים הביאו את מהפכת הלמידה העמוקה בכל התחומים.

טכניקות למידת מכונה כגון ציור תמונה יכול לשמש למילוי חללים בנתונים (Gavrill & # x26 Muntingh et al, 2019).

צביעת תמונות, בדומה למונח המשמש בעולם האמנות לשימור תמונות פגומות או שלמות, אלגוריתמי צביעת תמונות משחזרים פיקסלים בשטח באזורים חסרים.

למידת מכונה ולמידה עמוקה טעויות מתקדמות. לדוגמא, מחקר זה בוחן את CoastalDTM ואת היכולת להפחית את השגיאות בעת שימוש בנתוני DEM מ- SRTM של נאס"א.

הוא מצביע על כך שלמרות שבדרך כלל לוקחים בחשבון את הדיוק והרזולוציה המרחבית לפני השימוש בהם למודלים של שיטפון, לעתים קרובות ניתן להתעלם ממגבלות ה- DEM הנובעות ממקור הנתונים המקורי שלהם במהלך בחירת DEM (Coveney & # x26 Fotheringhham, 2011).

מָקוֹר

מפות טופוגרפיות ומיפוי DEM

ניתן להשתמש בנתוני גובה כקלט לפרויקטים של תשתית, להבטיח הקמת מסילות ברזל, צינורות וקווי חשמל אינם מתוכננים על פני אזורים בעלי מדרון גבוה.

ניתן לעקוב אחר הבדלים בגובה כדי להבטיח זאת מפגעים גיאולוגיים מנוטרים, ניבאים ומוקטים - ומזערים נזקים והפסקות.

הסוכנות הלאומית למודיעין גיאו-מרחבי התחברה לאוניברסיטת אילינוי, אוניברסיטת מינסוטה ואוניברסיטת אוהיו כדי לייצר מודלים לגובה דיגיטלי של העולם באמצעות כדור הארץ DEM.

הפרויקט מזין תמונות לוויין של אזור מכמה זוויות למחשב העל Blue Waters כדי ליצור מודלים תלת ממדיים של השטח.

כאחד ממחשבי העל החזקים והמהירים בעולם, כחול ווטרס יכול לבצע מעל 13 חישובי קוואדריליון לשנייה.

EarthDEM תהיה מפת תלת ממד זמינה לציבור של העולם ועוקבת אחר המיפוי המלא של הארקטי בשנת 2017, כחלק מפרויקט ArcticDEM- שעזרו למדענים לעקוב אחר שינויים, לאתר כריתת יערות, קריסת כובע קרח ועוד.

מחקרים גיאולוגיים ומיפוי DEM

מערכת השבר במזרח אפריקה

מודלים לגובה דיגיטלי מספקים לגיאולוגים תובנות לגבי גבולות הלוח הטקטוני. בתמונה למעלה ממזרח אפריקה נראים קווי המתאר של שיאי הגובה המדגימים את הבליטות התרמיות והאגמים הגדולים במזרח אפריקה.

מדענים השתמשו בנתוני DEM כדי לחשוף ולחזות מעבר בין קרקע לרכס - מה שהוביל להיווצרות אוקיינוס ​​חדש כאשר יבשת אפריקה מתפצלת לשניים. מערכת השבר במזרח אפריקה משתרעת מאזור עפר באתיופיה עד למוזמביק. זהו קרע יבשתי פעיל שהחל לפני מיליוני שנים ומתפצל ב 7 מ"מ מדי שנה.

במחקר שנערך לאחרונה נמצא כי המיקרו-פלאט של ויקטוריה, שנמצא בין הענפים המזרחיים והמערביים של מערכת השבר במזרח אפריקה, מסתובב נגד כיוון השעון בשנתיים האחרונות ביחס ללוח האפריקאי.

כמו גם תובנות אלה על היבשות, התפרצויות סדירות של הרי געש לאורך השבר מוסיפים לאמונה שהיבשת עשויה להתפצל כדי ליצור אוקיינוס ​​חדש.

מכתש פגיעת מטאוריט בגרינלנד

נתוני ArcticDEM תמכו בחקירת מכתש פגיעה שני אפשרי שנקבר תחת יותר מקילומטר של קרח בצפון מערב גרינלנד.

בעקבות ההכרזה בנובמבר 2019 על מכתש ברוחב של 19 קילומטר מתחת לקרחון היוואתה - מכתש פגיעת המטאוריט הראשון שהתגלה אי פעם מתחת לשולי הקרח של כדור הארץ - המכתש השני רוחבו מעל 22 מייל.

הקרחון הביולוגי של נאס"א ג'ו מקגרגור בדק במפות טופוגרפיות של הסלע מתחת לקרח של גרינלנד אם יש סימנים למכתשים. הוא השתמש בתמונות ממכשיר ה- MODIS של נאס"א והבחין בתבנית מעגלית בסביבות 114 ק"מ דרום-מזרחית לקרחון היוואתה.

על ידי חקר נתוני DEM ברזולוציה גבוהה של כל הארקטי באמצעות ArcticDEM, הוא הבחין באותו דפוס מעגלי - מה שהוביל אותו לחשד במכתש השפעה שני אפשרי..

נתוני DEM שימושיים להפליא להתעמקות בעבר. כאשר ארכיאולוגים חיפשו את מדבר נפוד בצפון ערב הסעודית, הם בחנו 376 טביעות רגל שנותרו בבוץ של מיטת אגם עתיקה.

בין העקבות שהשאירו בעלי חיים כמו פילים נכחדים ענקיים, גמלים, תאו ואבות אבות של סוסים מודרניים, הם הבחינו בעקבות אדם שעשויות להעיד על נוכחותם של בני האדם באזור לפני כ -115,000 שנה.

ניתוח באמצעות מודלים לגובה דיגיטלי של שלושה מסלולי הומינין נבחרים טוען שבני אדם מודרניים אנטומית יצרו את שבעת עקבות הרגל. אם יאושרו, יהיו אלה העקבות העתיקים ביותר של הומו ספיינס שנמצאו אי פעם בחצי האי ערב.

טביעת הרגל האנושית הראשונה שהתגלתה ב- Alathar (משמאל) ומודל גובה דיגיטלי שעזר לחוקרים להבחין בפרטיו (מימין) (Stewart et al., 2020)

נתוני DEM לכוכבי לכת אחרים

מד הגובה לייזר של מארס אורביטר (MOLA)

מיפוי הפלנטה שלנו אינו המקום בו הוא מסתיים. הודות למכשיר Mars Orbiter Laser Altimeter (MOLA), אתה יכול לצפות בשטח המחוספס של מאדים.

המכשיר על סיפון ה- Mars Global Surveyor (MGS), חללית שהושקה ב -7 בנובמבר 1996, אסף נתוני גובה טיט עד 30 ביוני 2001. לצד זה, מד גובה לייזר על סיפון MGS קבע את גובה תכונות השטח במאדים.

החל משנת 1998 ביצעה MGS תצפיות מקוטב לקוטב על כדור הארץ האדום. זו מטרה? למפות את כל כדור הארץ המאדים, להניח את הבסיס לעוד עשר שנים של משימות נאס"א. כדי לקבוע את הגיאולוגיה ואולי את ההיסטוריה של מאדים ואת האקלים שלה.

מדענים השתמשו ב- MOLA כדי למפות זרמים מאדים קדומים ולחקור מה יכול להיות. MOLA פועלת על ידי מדידת הזמן שלוקח דופק אור לעזוב את החללית, להשתקף מעל פני השטח של מאדים ולחזור למראת האיסוף של MOLA. על ידי הכפלת זמן ההשתקפות במהירות האור, מדענים חישבו את גובה הסוקר מעל השטח המקומי לטווח של כ- 30 מטרים.

כאשר החללית טסה מעל גבעות, עמקים ומכתשים, גובהה מעל פני האדמה השתנה ללא הרף. מפות מפורטות כאלה עוזרות לנו לבנות אטלס טופוגרפי של כדור הארץ ולהבין את הכוחות הגיאולוגיים שעיצבו את מאדים.

חקור את קווי המתאר של שכנתנו הפלנטרית במפת השטח של מאדים ובאמצעות מדע האסטרוגולוגיה של USGS

הטופוגרפיה של מאדים - מאפיינים לבנים ואדומים הם הגבוהים ביותר בגובה היחסי והאזורים הכחולים הם הנמוכים ביותר. (מקור: נאס"א)

לסיכום, א מודל גובה דיגיטלי או DEM הוא מונח כללי עבור מערך נתוני רסטר עם רשת רגילה של מידע גובה. DEMs פופולריים לחישובים, מניפולציות וניתוח נוסף של אזור וניתוח על סמך הגובה.

מודלים של משטח דיגיטלי או DSM לוכדים משטח - כולל מבנים טבעיים ומבני אדם כמו צמחייה ומבנים. הם ממחישים משטחים רפלקטיביים של כל התכונות המוגבהות מעל 'האדמה החשופה'.

לבסוף, דגמי שטח דיגיטליים או DTM הם מודל גובה אדמה חשוףולכן נקיים מצמחייה, מבנים וחפצים אחרים מעל הקרקע.

יש הרבה מקומות למצוא DEMs גלובליים. מ נתוני לוויין בחינם למקורות LiDAR. הם מגיעים במגוון פורמטים של קבצים, החל מ- .csv ו- .tif ועד .txt ו- dem. תזדקק למערכת מידע גיאוגרפית (GIS) או תוכנת יישום מיוחדת אחרת מכיוון שנתוני גובה אינם ניתנים לצפייה ישירה בדפדפן. תוכנות מסוימות שמזהות קבצי DEM כוללות ArcGIS ו- QGIS 3.

QGIS 3.0 מגיע עם תצוגת שכבת תלת מימד. זה מאפשר לך לדמיין נתוני GIS בתלת ממד - ומספק לך הדמיה חזקה יותר של נתונים המכילים גובה או גובה.

שגיאות ב- DEM מסווגות בדרך כלל כיורים או פסגות. כיור הוא אזור המוקף בערכי גובה גבוהים יותר. זה מכונה גם דיכאון או בור. מצד שני, שיא, המכונה גם ספייק, הוא אזור המוקף בתאים בעלי ערך נמוך יותר. יש להסיר את אלה לפני שתנסה להפיק מידע כלשהו על פני השטח, וליצור DEM ללא דיכאון.

ניתן להשתמש ב- DEMs לביצוע מודלים גיאו-מרחביים והידרולוגיים רבים - כולל חיזוי שיטפון וניתוח השפעות שיטפון לצורך היערכות לחירום.

ניתן ליישם אלגוריתמים של למידת מכונה להפיק יותר מנתוני DEM - כגון צביעת תמונות למילוי חללים בנתונים ולהשלמת התמונה.

ניתן להשתמש בנתוני הגבהה כקלט לפרויקטים של תשתיות, למחקרי גאולוגיה, לממצאים ארכיאולוגיים ולחקירת כוכבי לכת שאינם משלנו כגון מאדים.

מוכנים לגשת לנתוני גובה, כמו גם תמונות לוויין ואלגוריתמי למידת מכונה? הירשם ל- UP42 ובנה עוד היום פתרונות גיאו-מרחביים.