יותר

יוצרים DEM מנתוני geoTIFF או asciiGRID LiDAR?


לפרויקט ביתי אני רוצה להדפיס תלת ממד אזור ממפה.

הורדתי קובץ geoTIFF וקובץ asciiGRID מהתוכנית המרחבית של ממשלות טסמניה "TheList".

שני הקבצים נמצאים כאן: .asc ו- .tif.

ניסיתי במשך שעות באמצעות תוכניות נפרדות וגיליתי שאני צריך להשתמש ב- arcGIS, שיש לי כעת.

כשאני מנסה לייבא את הקבצים, אני מעלה מטוס שטוח בגווני אפור.

האם מישהו יכול להדריך אותי כיצד ליצור DEM מקבצי LiDAR אלה או להצביע על הדרכה?


כבר יש לך DEM; אין צורך ליצור כזה. ה- DEM כלול בתוך הקבצים שלך, כלומר יש לך שני עותקים של ה- DEM, האחד הכלול בתוך רסטר ArcGIS ASCII והשני בתוך GeoTIFF. אלה פשוט פורמטים של קבצים המכילים את נתוני הרסטר שהם ה- DEM שלך. אחד הפורמטים הנפוצים ביותר עבור מודל שטח הוא כגריד רגיל (רסטר) בו כל תא ברשת מכיל ערך גובה יחיד. כשייבאתי את קובץ Arc ASCII שלך ל- GIS אחר (אין לי ArcGIS במחשב שלי) כך זה נראה:

אני חושד שזה מה שאתה מכנה "מישור שטוח בגווני אפור", אבל אני מבטיח לך שזה DEM. אם אני משנה את רמפת הצבעים (פלטה) המשמשת לעיבוד הרסטר ומשלבת אותה עם תמונת גוון הנגזרת מנתוני הגובה, כך זה נראה:

אמנם זהו אחד ה- DEMs המשעממים שנתקלתי בו, לאחר שעבדתי עם נתוני DEM במשך כל הקריירה שלי, אך בכל זאת זהו DEM ראוי. רק שאין הרבה דברים מעניינים טופוגרפית לגבי הנתונים. כמו כן, אני יכול להבחין בתמונת גבעת הגבעה שהוא אינטרפולציה באמצעות אלגוריתם TIN, שאולי לא היה מוצלח לגמרי ביישום הספציפי הזה, תלוי בדיוק מה אתה רוצה לעשות עם ה- DEM.

אם יש לך מספר אריחי DEM כמו זה, יהיה עליך לתפור את כולם לרסטר אחד, תהליך המכונה פסיפס. אז מה שאתה עושה עם ה- DEM שלך בפסיפס תלוי לחלוטין ביישום הספציפי שלך. אולי אתה רוצה לחלץ רשתות זרם או קו פרשת מים. אולי אתה רוצה להשתמש בו למודל זיהום של גופי מים עיליים או למדידת התבנית המרחבית של נראות הנוף. אולי אתה רק רוצה ליצור הדמיה תלת-ממדית מגניבה של השטח ... משהו שתוכל להשתמש בו ב- ArcGIS 3D Analyst אם יש לך רישיון לכך. יש מספר עצום של דברים שניתן להשתמש בהם ב- DEMs ... ברוכים הבאים לתחום המרגש של גיאומורפומטריה!


לגבי הדפסת הרסטר בתלת מימד אפשרות אחת היא התוכנה R.

הנה קוד המשתמש בקובץ הדוגמה שלך:

הספרייה (rgdal) # חבילה זו נחוצה לייבוא ​​קובץ ה- .asc בספריית R. (rasterVis) לחבילה זו יש את הפונקציה המאפשרת תכנון תלת ממדי. # קבע את הנתיב אליו נמצא הקובץ, וייבא אותו ל- R. r = raster (הדבק ("C:  Desktop  5165244_asciGRID  5165244.asc",)) # דמיין את הרסטר בעלילה תלת-ממדית 3D (r, מואר = TRUE)


ArcCatalog, ArcScene, ArcMap

ArcCatalog, ArcGlobe, ArcMap

ArcCatalog, ArcGlobe, ArcMap

הקשר לקבצי המקור של LAS

מוגבל לפי גודל המותר בגיאוגרפיה בסיסית

מוגבל לפי גודל המותר בגיאוגרפיה בסיסית

לא נתמך ישירות (נתמך אם קיים במערך LAS או במערך שטח)

קבצי LAS, מערכי נתונים של שטח, מערכי נתונים של LAS

נקודות, משטח משולש נצפה בדו-ממד ובתלת ממד

כלים שיכולים לבלוע ענני נקודה או מספרי TIN

השתמש בכלי אנליסט תלת מימד

השתמש בכלי נתונים של LAS

השתמש בכלים שיכולים לבלוע נתוני רסטר

השתמש בכלי אנליסט מרחבי ובכלים אחרים של ערכות נתונים של סריקה

כלים שיכולים לבלוע מספרי TIN או מערכות רסטר

השתמש בכלי אנליסט תלת מימד

השתמש בכלי אנליסט מרחבי ובכלים אחרים של ערכות נתונים של סריקה

יכול לשנות את התצוגה על ידי בחירת סוגי מחלקות או סוגי נתונים שונים

התצוגה משתנה באמצעות סרגל הכלים LAS dataset או בתיבת הדו-שיח של תכונות השכבה

משתמש במטמון לתצוגה מהירה יותר

יכול לשנות את התצוגה על ידי בחירת סוגי מחלקות או סוגי נתונים שונים

התצוגה משתנה באמצעות תיבת הדו-שיח מאפייני השכבה או חלון ניתוח התמונות

נקודות דלילות על בסיס פירמידות

יכול לשנות את התצוגה על ידי בחירת סוגי מחלקות או סוגי נתונים שונים

התצוגה משתנה באמצעות תיבת הדו-שיח מאפייני השכבה

יכול לערוך את הנקודות השוכנות בקבצי LAS

יכול לערוך את נקודות LAS כריבוי נקודות שמפנה מערך השטח

תומך בקבצי LAS, שיעורי תכונות וטופסי צורה

תומך בקבצי LAS, מערכי נתונים של LAS, מערכי נתונים של שטח ופורמטי רסטר אחרים

תומך בשיעורי LAS ותכונות


כיצד נמדד המרחק?

לכן, בואו ניקח בחשבון דוגמא ל- LiDAR מוטס כדי להבין כיצד המערכת פועלת.

כדי להשיג את הגובה, מערכת LiDAR משתמשת במהירות האור ובזמן שלוקח לאנרגיית האור לנסוע לקרקע ובחזרה.

כעת המערכת יודעת את המרחק בין מטוס לקרקע. כדי להגיע לגובה הקרקע, זה לוקח את גובה המטוס, מחושב באמצעות מקלט ה- GPS, ואז מפחית את המרחק בין המטוס לקרקע.

ישנם שני דברים נוספים שמערכת LiDAR צריכה לשקול בעת חישוב גובה האובייקט. הראשון הוא תנועתו הבלתי יציבה של המטוס עקב מערבולת האוויר. תנועה זו נרשמת על ידי IMU (יחידת מדידה אינרציאלית) ומתחשבת כאשר מחושבים ערכי גובה עבור כל החזרת LiDAR. שנית היא זווית הדופק הנשלחת מהמשדר המערכת המוטסת סורקת את הקרקע מצד לצד לכיסוי שטחים גדולים במהלך הטיסה. חלק מפולסי הלייזר נעים בניצב אל פני השטח או ישירות ב"נאדיר ", בעוד שאחרים משאירים את המטוס בזווית או" מחוץ לנאדיר "(שהוא רוב הפולסים).

ואחרון חביב: כל נקודה שתועדה על ידי המערכת ניתנת לקואורדינטות באמצעות מקלט ה- GPS של המטוס. וזה, בעצם, כל מה שאנחנו צריכים לדעת על יצירת מערכי נתונים של LiDAR.

בדומה למערכת מוטסת, LiDAR המותקן על כלי רכב אחרים משתמש בסורק לייזר, GPS ו- IMU כדי לחשב מרחק מאובייקט אחד לאובייקט אחר או למשטח.

בדרך כלל משתמשים בשני סוגים של LiDAR: טופוגרפי ובאמטרי. מערכות טופוגרפיות משתמשות באור קרוב לאינפרה אדום כדי לסרוק שטחי יבשה, ואילו אמבטיות משתמשות באור חודר מים ירוקים למיפוי שטח תת ימי.

דופק אחד = מספר מחזיר. החזר דיסקרטי רושם נקודות בודדות עבור הפסגות בצורת הגל. הרשומה יכולה להיות מורכבת בין החזר אחד לארבע מכל דופק לייזר.


תבניות DEM נתמכות

ArcInfo ASCII Grid (agr, asc)

ArcInfo ASCII Grid מתייחס לפורמט מחלף ספציפי שפותח עבור rasters ArcInfo בפורמט ASCII. הפורמט מורכב מכותרת המציינת את התחום הגיאוגרפי והרזולוציה, ואחריו ערכי תא הרשת בפועל. ייצוא נתמך באמצעות פורמט ASC עם קובץ PRJ משויך.

dblbnd.adf, hdr.adf, log, prj.adf, sta.adf, vat.adf, w001001.adf, w001001x.adf

הרשת הבינארית של ArcInfo נוצרת מתוך קבוצה של קבצים הכלולים בספרייה (המפורטים לעיל). בעת טעינת רסטר ל- ArcGIS, הוא רואה בספרייה המכילה DEM יחיד, ולא כספרייה המכילה קבצים אחרים. בשל מגבלות התוכנה, Geographic Imager אינו רואה את כל הספריה כ- DEM יחיד ובמקום זאת נדרש לבחור בקובץ ה- ADF המתאים לשימוש (נווט לספריה המכילה קובץ w001001.adf).

רשת צף בינארית ArcInfo (flt)

רשת ה- Fload Binary ArcInfo היא קובץ בינארי המאחסן נתוני נקודה צפה (ערכי גובה טופולוגיים) שורה אחר שורה מצפון לדרום. יש להשתמש בו עם קובץ כותרת נלווה (HDR) שמכיל את המידע להפניה גיאוגרפית (שני הקבצים חייבים להיות מאוחסנים באותה ספריה כדי לתפקד).

קריאה וכתיבה (ניתן לפתוח כסרטון עם קובץ צבע)

הפורמט BIL, כלומר & quotband-interleaved-by-line & quot, הוא קובץ לא דחוס המכיל את ערכי הפיקסלים בפועל של תמונה. מידע פיקסל נשמר ברצועות נפרדות בתוך הקובץ. אפשר להציג רצועה אחת ספציפית בתמונת BIL מרובת פסים. קבצי BIL יכולים להיות מורכבים משחור לבן, גווני אפור, צבעוני פסאוד, צבע אמיתי ותמונות רב-ספקטרליות. ישנם ארבעה קבצי תיאור תמונה (פורמט קובץ טקסט ASCII) שיכולים ללוות קובץ BIL: קובץ כותרת עליונה, קובץ סטטיסטי, קובץ רזולוציה וקובץ צבע.

קובץ הכותרת (HDR) מספק תיאור של הנתונים באמצעות מילות מפתח וערכים. קובץ הסטטיסטיקה (STX) הוא קובץ אופציונלי המתאר את סטטיסטיקת התמונה עבור כל רצועת ספקטרום. הוא מתעד את ערכי הפיקסלים המינימליים והמרביים, הממוצע, סטיית התקן ושני הפרמטרים למתיחת ניגודיות ליניארית. קובץ הרזולוציה (BLW) מתאר את הגובה והרוחב של כל תא ומיקום הקואורדינטות של התא השמאלי העליון של הנתונים. קובץ הצבעים (CLR) הוא קובץ אופציונלי המתאר את מפת הצבעים של התמונה.

פורמט התמונה ENVI הוא קובץ רסטר שטוח בינארי עם קובץ כותרת ASCII נלווה. הנתונים נשמרים כזרם בינארי של בתים באחד מהפורמטים הבאים, המכונים לעתים קרובות סוג interleave: BSQ (Band Sequential), BIP (Band-interleaved-by-pixel) או BIL (Band-interleaved-by-) קַו). קובץ הכותרת (HDR) הוא קובץ ASCII המכיל את המטא נתונים המשויכים לקובץ הבינארי, והוא נחוץ לטעינת הנתונים הבינאריים.

ERDAS IMAGINE משתמש בקבצי IMG לאחסון נתוני רסטר. קבצים אלה משתמשים במבנה ERDAS IMAGINE Format Hierarchal File (HFA). פורמט רעפים משמש לאחסון שכבות רסטר. זה מאפשר להציג שכבות רסטר ולהדגימה מחדש במהירות. לכל שכבת רסטר בתוך קובץ IMG יש נתונים נלווים משלה, כולל הפרמטרים הבאים: גובה ורוחב (שורות ועמודות), סוג שכבה (רציף או נושא), סוג נתונים, דחיסה וגודל נעילה.

GeoTIFF DEM בגווני אפור (tif, tiff)

GeoTIFF DEM הוא ייחודי בכך שהוא משתמש בסוג נתונים של 32 סיביות עם נקודה צפה לעומת סוג נתונים חתום אופייני יותר של 16 סיביות לנתוני גובה. יש לייבא GeoTIFF DEM באמצעות ייבוא ​​מתקדם של Geographic Imager ומומר מ- 32 סיביות ל- 16 סיביות בעת הייבוא. חיתוך בעת שימוש בייבוא ​​מתקדם ייצור טווח סכמות DEM חדש המבוסס על גובה האזור החתוך.

בעת שמירת GeoTIFF DEM, סוג נתוני המקור הוא תמיד שלם. טווח הסכימה לעולם לא יכיל שום דיוק (ערך שלם).

נתוני גובה צבאי / DTED (dt0, dt1, dt2)

הסוכנות הלאומית למודיעין גיאו-מרחבי (NGA) פיתחה מערך נתונים דיגיטלי סטנדרטי שנקרא Digital Terrain Elevation Data (DTED®). זהו מערך ערכי גובה שטח המספק נתונים כמותיים בסיסיים עבור מערכות ויישומים הדורשים מידע על גובה השטח, שיפוע ו / או חספוס פני שטח. מערכי נתונים של DTED מגיעים בשלוש רמות: רמה 0, רמה 1 ורמה 2.

רווח ה- DTED בגובה 0 של DTED הוא 30 קשת שנייה (סמלי קילומטר אחד). DTED רמה 0 נגזרה מ- NGA DTED רמה 1 כדי לתמוך בדרישת סוכנות פדרלית. DTED רמה 1 היא מטריצה ​​אחידה של ערכי גובה השטח עם מרווחי פוסטים בכל 3-קשת-שניות (כ -100 מטר). תוכן המידע שווה ערך למידע המתאר המיוצג במפה בקנה מידה 1: 250,000. DTED רמה 2 היא מטריצה ​​אחידה עם ערכי גובה שטח עם מרווח פוסט של שנייה אחת בקשת (כ 30 מטר). תוכן המידע שווה ערך למידע המתאר המיוצג במפה בקנה מידה 1: 50,000.

תקן העברת הנתונים המרחבי (SDTS) הוא דרך חזקה להעברת נתונים מרחביים המוזכרים בכדור הארץ בין מערכות מחשב שונות עם פוטנציאל ללא אובדן מידע. זהו תקן העברה המאפיין את הפילוסופיה של העברות עצמאיות, כלומר נתונים מרחביים, תכונה, הפניה גיאוגרפית, דוח איכות נתונים, מילון נתונים ומטא נתונים תומכים אחרים הכלולים בהעברה.

זהו הפורמט המסורתי בו השתמש USGS לפני שהוחלף על ידי SDTS, והוא הפורמט המשמש למוצרי נתונים CDED DEM מקנדה. יש לתמוך בגרסאות הפופולריות ביותר בקבצי USGS DEM, כולל זיהוי נכון של מערכת הקואורדינטות, ומיקום לפי אזכור גיאוגרפי.

קבצי הנתונים של USGS Digital Elevation Model (DEM) הם ייצוגים דיגיטליים של מידע קרטוגרפי בצורה רסטרית. DEMs מורכבים ממערך גבהים מדוגם למספר עמדות קרקע במרווחים קבועים. קבצי נתונים קרטוגרפיים / גיאוגרפיים דיגיטליים אלה מופקים על ידי הסקר הגיאולוגי האמריקני (USGS) כחלק מתוכנית המיפוי הלאומית, והם זמינים ב -7.5 דקות, 15 דקות, המכונות גם יחידות של 30 דקות ו -1 מעלות. ה- DEM של 7.5 ו -15 דקות כלולים בקטגוריה בקנה מידה גדול, בעוד ש- DEM של 30 דקות נכללים בקטגוריית סולם הביניים ו DEM של מעלה אחת נכללים בקטגוריה בקנה מידה קטן.

SRTM הוא פרויקט בינלאומי שמובילה על ידי הסוכנות הלאומית למודיעין גיאו-מרחבי (NGA) והמינהל הלאומי לחלל וחלל (נאס"א). דגמי גובה דיגיטליים של פני כדור הארץ נוצרו עם מדידות הנגזרות מאותות ההחזרה שהתקבלו משתי אנטנות מכ"ם בחללית. כל קובץ נתונים מכסה גוש רוחב אחד על ידי גובה אורך אחד של פני כדור הארץ. SRTM הורכבה ממערכת מכ"ם שעברה שינוי שעף על סיפון מעבורת החלל במהלך משימת ה- STS-99 בת 11 הימים בפברואר 2000, בהתבסס על מכ"ם הצמצם הסינטטי של ה- Spaceborne Imaging Radar-C / X-band (SIR-C / X-SAR).

שיקולי נתוני DEM, מגבלות ומידע כללי

Geographic Imager מייבא קבצי DEM ל- Adobe Photoshop כקבצי 16 סיביות בגווני אפור. נכון לעכשיו, דמיון גיאוגרפי יכול לשמור רק בגווני אפור DEM GeoTIFF, USGS DEM, ASCII Grid ו- BIL.

סכימת ה- DEM של Raw Data יוצרת תמונה בעלת פוטנציאל בעל ניגודיות נמוכה ושומרת על גבהות המקור במיפוי ישיר לערכי פיקסל בפועל. מומלץ להשתמש בקבצי DEM עם פסיפס באמצעות ייבוא ​​מתקדם. Imager Geographic ייצור סכמת DEM שתתאים לטווח התמונות המיובאות.

כדי להציג ערכי DEM, השתמש בכרטיסיית סקר בחלונית Geographic Imager. השתמש בכלי הדגימה לצבע כדי לבחור עד ארבע נקודות בתמונה כדי להציג את ערך ה- DEM שלה. גרור ושחרר נקודות בודדות בלחצן העכבר השמאלי לחוץ כדי לשנות את מיקומן. השתמש ב- Ctrl (Win) או Command (Mac) ולחץ כדי לבחור נקודות בודדות להעברה או מחיקה או לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על אפשרויות נוספות. דרך נוספת להציג ערכי DEM היא להשתמש בתיבת הדו-שיח Georeference. ערך הגובה מוצג מתחת לתמונת התצוגה המקדימה.


NLNB_MBLIDAR_GEO.TIF: תמונת GeoTIFF בצבע המוצל בצבע המציגה את סקרי השילוב הרב-קרניים ו- LIDAR המשולבים בגודל 4 מ 'שנוצרו מסקרי הממשל האוקיאני והאטמוספרי הלאומי (NOAA), סקרי H11442, H11441, H11224 ו- H11225 בחו"ל של ניו לונדון וניאנטיק, CT (Geographic WGS84)

& lthttps: //pubs.usgs.gov/of/2009/1231/data/bathy/geotifs/combined/nlnb_mblidar_geo.gif> (GIF) תמונה ממוזערת של GeoTIFF המציגה את 4 מ 'רב-גוון בצבע גבעה משולב בגוון ו- LIDAR badymetry שנאספו במהלך סקרי NOAA H11441, H11442, H11224 ו- H11225 בגיאוגרפיה, WGS84

תחילת התאריך: 20 בינואר 2004 סיום תאריך: 22 במאי 2005 Currentness_Reference: מצב קרקע (ראה ציטוט המקור בסעיף השושלת עבור תאריכים ספציפיים של רכיב בודד.)

Geospatial_Data_Presentation_Form: תמונה לחישה מרחוק

זהו מערך נתונים של Raster. הוא מכיל את סוגי נתוני הרסטר הבאים:

מיקומים אופקיים מוגדרים בקואורדינטות גיאוגרפיות, כלומר קו רוחב ואורך. קווי הרוחב ניתנים ל 0.000043 הקרוב ביותר. קווי האורך ניתנים ל 0.000043 הקרוב ביותר. ערכי קו רוחב ואורך מוגדרים במעלות עשרוניות.

הנתון האופקי המשמש הוא D_WGS_1984.
האליפסואיד המשמש הוא WGS_1984.
הציר החצי-מרכזי של האליפסואיד המשמש הוא 6378137.000000.
רידוד האליפסואיד המשמש הוא 1 / 298.257224.

Entity_and_Attribute_Overview: אין תכונות המשויכות לתמונת GeoTiff. ערכי פיקסל מעבירים ערכי RGB של תאים בודדים. צבעים חמים יותר (למשל אדום) הם עומקים רדודים יותר צבעים קרירים יותר (למשל בלוז) עמוקים יותר.

מי הפיק את מערך הנתונים?

(508) 548-8700 x2314 (קול)
(508) 457-2310 (פקס)
[email protected]

מדוע נוצר מערך הנתונים?

כיצד נוצר מערך הנתונים?

תאריך: לא ידוע (תהליך 1 מתוך 8) שני שיגורי ג'נסן מאלומיניום בגודל 8.5 מ 'שנפרשו מאוניית NOAA תומאס ג'פרסון שימשו לרכישת נתונים א-קוליים רב-קרניים (MBES) עבור סקרים H11441 ו- H11442 במהלך אפריל - מאי 2005 מחוץ לונדון החדשה, קונטיקט. . אף על פי שרוב החלקים העמוקים יותר של סקרים אלה כוסו לחלוטין במהלך רכישת MBES, הכיסוי באזורים הרדודים יותר (& lt10 מ ') הוגבל להתפתחויות' בולי דואר 'סביב אזורי יעד וסיורי רוחב. נתוני MBES נאספו עם מערכות מים רדודים המותקנות על ידי RESON SeaBat 240-kHz 8101 ו- 455-kHz 8125. מערכות אלו מודדות זמן נסיעה דו-כיווני של צליל של 150 מעלות ושל 120 מעלות, בהתאמה. ל- SeaBat 8101 יש 101 קורות בריווח של 1.5 מעלות. ל- SeaBat 8125 240 קורות עם רוחב קורת רוחב של 0.5 מעלות ב Nadir. הרזולוציה האופקית המקורית של נתוני MBES הייתה 1 מ 'רזולוציה אנכית של נתוני MBES היא כ 0.5% מעומק המים. הנתונים האתמטריים נרכשו ב- XTF (פורמט נתונים מורחב של טריטון) ועובדו על ידי NOAA באמצעות תוכנת CARIS HIPS (מערכת עיבוד תמונה הידרוגרפית) לבקרת איכות, כדי לשלב מהירות קול ותיקוני גאות ושפל, ולייצר את מודל השטח הדיגיטלי הרציף. הניווט היה על ידי מערכות ניווט אינרציאליות אינפרציאליות בעזרת TSS POS / MV 320 דיפרנציאליות, ומשואות ה- GPS ההפרשיות שהיו בשימוש היו ממורישיס, ניו יורק וסנדי הוק, ניו ג'רזי. HYPACK MAX שימש לניווט בקו רכישה. תיקוני מהירות קול נגזרו באמצעות פרופילים תכופים של SEACAT CTD (מוליכות-טמפרטורת עומק). בדרך כלל, צוות צוות CTD נערך כל ארבע עד שש שעות של רכישת MBES. תיקוני אזורי הגאות והשפל חושבו מנתונים שנרכשו מתחנות תצפית מפלגות המים הלאומיות בניו לונדון, קונטיקט ומונטוק, ניו יורק. נתון אנכי הוא ממוצע מים נמוך נמוך יותר. אנשים המעוניינים בתיאורים מפורטים של רכישת ועיבוד MBES צריכים לעיין בדוחות התיאוריים. 11 הפלגות סיור נערכו על סיפון לובסטר מושכר כדי לפקח על בהירות המים לפני תחילת פעולות ה- LIDAR המוטסות בסקרים H11224 ו- H11225. הפלגות אלה, שנעזרו בדיסקי Secchi לקביעת בהירות המים, נערכו בין נהר קונטיקט לאי הדייגים במהלך 9 במאי 2003 ו -11 בינואר 2004, כאשר נקיות המים נחשבו נאותה. נתוני LIDAR (זיהוי אור וטווח) נרכשו על ידי Tenix LADS, Inc. במהלך 25 ​​בינואר - 3 במרץ 2004 עם מערכת LADS Mk II. פעולות סקר מוטסות נערכו על סיפון מטוס מסדרת דש 8-202 עם לייזר Nd: YAG בגבהים שבין 1,200 ל -2,200 רגל, במהירות קרקעית בין 140 ל -210 קשר, ובמרווחי לייזר של 4x4 ו -3 x 3 מ '. פעימות לייזר ירוקות נסרקו מתחת למטוס בתבנית ישר. אנרגיית הלייזר הירוק המוחזרת המוחזרת מעל פני הים וקרקעית הים נלכדה ונרשמה דיגיטלית. אנרגיית לייזר אינפרא אדום שהתקבלה, בתוספת מערכת התייחסות לגובה כותרת (AHRS) התייחסות לגובה אינרציאלי ו- GPS קינמטי, קבעו את גובה המטוס. מיצוב בזמן אמת סופק על ידי WADGPS (מערכת מיצוב גלובלית אזורית דיפרנציאלית). הנתונים שנרכשו עובדו עם CARIS HIPS. אנשים המעוניינים בתיאורים מפורטים של רכישת LIDAR ועיבודם צריכים להתייעץ עם דוחות התיאור. נתון אנכי הוא ממוצע נמוך יותר של מים נמוכים ויחידות Y הם מטרים UTM אזור 18, NAD83. משטחי הבסיס המשולבים הסופיים של CARIS הופקו בגודל של 4 מ 'תאים עבור סקרים H11441, H11224 ו- H11225, משטח הבסיס הסופי המשולב של CARIS לסקר H11442 הופק בגודל תאים בגודל 3 מ'.

אדם שביצע פעילות זו:

757-441-6746 (קול)
[email protected]

  • מסד נתונים H11441 CARIS HIPS
  • מסד נתונים H11224 CARIS HIPS
  • מסד נתונים H11442 CARIS HIPS
  • מאגר H11225 CARIS HIPS

תאריך: 2009 (תהליך 2 מתוך 8) גיליונות השדה CARIS לארבעה סקרים נבדקו כדי לקבוע אם קיימים קיזוזים אנכיים ו / או אופקיים בהם חופפים הסקרים. סקרי NOAA LIDAR (H11224 ו- H11225) לא הראו שום קיזוז יחסי בכיוון האנכי או האופקי. אותו הדבר נמצא בשני סקרי ה- NOAA מרובי הקרנות הסמוכים (H11441 ו- H11442). עם זאת, נמצא קיזוז אנכי עקבי של 25 ס"מ בין מערכי הנתונים הרב-קרניים ובין LIDAR, כאשר נתוני המולטי-קרן הם רדודים יותר באופן עקבי ב 25 ס"מ מאשר סקר ה- LIDAR החופף. כדי לתקן בעיה זו, הוחלט כי סקרי מולטי-קרן H11441 ו- H11442 יקוזזו (עמוק יותר) ב- 25 ס"מ וכך התייחסו לסקרי LIDAR H11224 ו- H11225. לאחר בדיקת דוחות רכישת הנתונים ועיבודם (DAPR) בנוסף לדוח התיאורי (DR) עבור כל אחד מארבעת הסקרים, 25 ס"מ הם בתקציב השגיאה האנכית כפי שדווח על ידי Tenix עבור מערכת LADS, וכפי שדווח עבור Reson מערכת ההפעלה 8101 ו- 8125 המותקנת ב- NOAA. השליטה האנכית הייתה זהה בכל הסקרים. מכיוון שהקיזוז של 25 ס"מ לא היה מחוץ לניתוחי השגיאה בכל הסקרים, הוחלט להפנות את נתוני רב הקורה לנתוני LIDAR על ידי הורדת צלילי עומק רב הקורה, בעיקר כדי לשמור על קו המתאר של 0 LIDAR (משטח הים כפי שהתקבל על ידי מערכת LADS) בגובה פני הים, וחלקם מכיוון שסקרי ה- LADS של Tenix נערכו תוך שימוש בטכניקות GPS קינמטיות בזמן אמת ונשפטו כמדויקות בממד האנכי.

אדם שביצע פעילות זו:

508-548-8700 x2274 (קול)
508-457-2310 (פקס)
[email protected]

  • מסד נתונים H11441 CARIS HIPS
  • מסד נתונים H11442 CARIS HIPS
  • מסד נתונים H11224 CARIS HIPS
  • מאגר H11225 CARIS HIPS

תאריך: 2009 (תהליך 3 מתוך 8) גיליונות השדה מסקרים H11441, H11442, H11224 ו- H11225 (עומקים ממוצעים, ולא גיליונות שדה מבוססי צירים) יובאו לתכנית Flagermaus v6.7 DMagic לייצור מודל שטח דיגיטלי שווה ערך ( קבצי DTM). פורמט ה- piont הצף לכל נקודת עומק נשמעת נשמר במהלך ייבוא ​​הנתונים. בנוסף, גיליונות שדות אלה יובאו ל- DMagic כ"נתונים מסוימים ", ולכן רשת מחדש של נתונים לא התרחשה במהלך תהליך הייבוא ​​ובכך שמרה על הרזולוציות המקוריות של גיליונות השדה CARIS: H11441 4 מטר גודל תא H11442 3 מטר גודל תא H11224 4 גודל תא מטר H11225 גודל תא 4 מטר קובצי ה- DTM H11441 ו- H11442 יוצאו לאחר מכן כקובץ רסטר של ESRI ASC מתוכנית DMagic.

אדם שביצע פעילות זו:

508-548-8700 x2274 (קול)
508-457-2310 (פקס)
[email protected]

  • מסד נתונים H11441 CARIS HIPS
  • מסד נתונים H11442 CARIS HIPS
  • מסד נתונים H11224 CARIS HIPS
  • מאגר H11225 CARIS HIPS

מקורות נתונים המיוצרים בתהליך זה:

  • h11441.dtm
  • h11442.dtm
  • h11224.dtm
  • h11225.dtm
  • h11441.asc
  • h11442.asc

תאריך: 2009 (תהליך 4 מתוך 8) קבצי הרסטר של ESRI ASCII יובאו ל- ArcMap v9.3 באמצעות הכלי ASCII to Raster (ArcToolbox, Tools Conversion, To Raster). האפשרות היחידה המוגדרת כאן היא לייבא כל ערך של תא רשת נשמע כמספר נקודה צפה. לאחר מכן, נוספו 25 ס"מ לכל תאי רשת רסטר של סקר רב-קרן (H11441 ו- H11442), ויצרו רסטר חדש שיכול כעת להיות משולב עם מערכי הנתונים LIDAR. לאחר מכן כל קובץ רסטר של סקר יוצא מ- ArcMap באמצעות הכלי Raster ל- ASCII (ArcToolbox, Tools Conversion, From Raster).

אדם שביצע פעילות זו:

508-548-8700 x2274 (קול)
508-457-2310 (פקס)
[email protected]

מקורות נתונים המיוצרים בתהליך זה:

תאריך: 2009 (תהליך 5 מתוך 8) הראסטר המרובה-קרני המותאם יובא חזרה לתכנית ה- DMagic Fledermaus v6.7 במטרה ליצור קבצי DTM חדשים שניתן לשלב עם קבצי LIDAR DTM. פורמט ה- piont הצף לכל נקודת עומק נשמעת נשמר במהלך ייבוא ​​הנתונים. בנוסף, הנתונים מקבצי ה- raster של ArcGIS ASCII יובאו ל- DMagic כ"נתונים ברשת ", ולכן רשת מחדש של נתונים לא התרחשה במהלך תהליך הייבוא ​​ובכך שמרה על הרזולוציות המקוריות של גיליונות השדה CARIS.

אדם שביצע פעילות זו:

508-548-8700 x2274 (קול)
508-457-2310 (פקס)
[email protected]

מקורות נתונים המיוצרים בתהליך זה:

תאריך: 2009 (תהליך 6 מתוך 8) קבצי ה- DTM מסקרים H11441 ו- H11442 (כיום 25 ס"מ עמוקים יותר) וסקרים H11224 ו- H11225 שולבו לקובץ רשת אחד בגודל 4 מ 'באמצעות אפשרות שורת הפקודה Fledermaus dtmmerge וה- H11441-H11442 המשולב. רשת H11224-H11225 יוצאה מ- DMagic כקובץ סריקה של ESRI ASCII. אפשרות ה- dtmmerge משלבת את קבצי רשת הקלט ומגדירה את הרזולוציה של רשת המשולב לפלט לרשת הקלט ברזולוציה הנמוכה ביותר, במקרה זה רשת LIDAR באורך 4 מטר. בנוסף נשמעי הפלט עבור הרשת המשולבת מבוססים על הממוצע של השמעי רשת הקלט הקרובים ביותר עבור תא רשת פלט מסוים. שורת הפקודה ששימשה הייתה:
dtmmerge -in h11225.dtm h11224.dtm h11441.dtm h11442.dtm-out nlnb.dtm -cellsize 4.0-mode mode

אדם שביצע פעילות זו:

508-548-8700 x2314 (קול)
508-457-2310 (פקס)
[email protected]

מקורות נתונים המיוצרים בתהליך זה:

תאריך: 2009 (תהליך 7 מתוך 8) לאחר מכן הומר קובץ הרסטר של ESRI ASCII לרסטר בתוך ArcToolbox v9.3 באמצעות כלי ההמרה ASCII ל- Raster, והוקרן מחדש באמצעות כלי ניהול הנתונים Project Raster (ArcToolbox, כלי ניהול נתונים, תחזיות ו טרנספורמציות) מאזור UTM 18N, NAD 83 ל- Geographic, WGS84. האפשרויות שצוינו בכלי Project Raster היו: 1. מערכת קואורדינטות קלט: NAD_1983_UTM_Zone_18N 2. מערכת קואורדינטות פלט: GCS_WGS_1984 3. שיטת טרנספורמציה גיאוגרפית: NAD_1983_WGS_1984_5 4. טכניקת דגימה מחדש: BILINEAR 5. גודל תא פלט: 0.000043 (מעלות עשרוניות, ברירת מחדל כ מחושב על ידי ArcMap לגודל תא של 4 מטר) השינוי הגאוגרפי שנבחר הוא זה המדויק ביותר המסופק על ידי ESRI כאשר הוא קושר ב- WGS84 עם ITRF96, ובכך משקף את קיזוז כדור הארץ (xyz) בין WGS84 ל- NAD83 (ממסמך בסיס הידע של ESRI מספר 24159).

אדם שביצע פעילות זו:

508-548-8700 x2274 (קול)
508-457-2310 (פקס)
[email protected]

מקורות נתונים המיוצרים בתהליך זה:

תאריך: 2009 (תהליך 8 מתוך 8) תמונות GeoTIFF צבעוניות ומוצלות בגבעה עם קובץ עולמי נוצרו בתוך DMagic ו- IVS Image Viewer. תאורת השמש היא מצפון ב 45 מעלות מעל האופק, והגזמה אנכית היא פי 4.

אדם שביצע פעילות זו:

508-548-8700 x2274 (קול)
508-457-2310 (פקס)
[email protected]

מקורות נתונים המיוצרים בתהליך זה:

עד כמה הנתונים מהימנים אילו בעיות נותרות במערך הנתונים?

המיקום האופקי של ההשקות לרכישת אמבטיות רב-קרן נקבע באמצעות GPS שתוקן על ידי תחנות משואות GPS של משמר החופים האמריקני במורישיס, ניו יורק וסנדי הוק, ניו ג'רזי. מיצוב בזמן אמת במהלך רכישת LIDAR הושג על ידי מקלט GPS של Ashtech GG24 בשילוב עם DGPS אזור רחב של Thales GeoSolutions. הרזולוציה האופקית המקורית של נתוני MBES הייתה 1 מ '. משטחי הבסיס המשולבים CARIS הסופיים עבור נתוני MBES הופקו בגודל תאים 4 מ' לסקר H11441 ובגודל 3 מ 'תאים לסקר H11442 גודל התא המקורי של נתוני LIDAR. היה בעיקר 4 מ '.

עמדת ההשקות (למשל המגרש, הגלגול וההפעלה) של רכישת אמבטיות רב-קרן רווחה על ידי מערכת ניווט בעזרת GPS של Applanix TSS POS / MV 320 גרסה 3. מיצוב בזמן אמת במהלך רכישת LIDAR הושג על ידי מקלט GPS של Ashtech GG24 בשילוב עם DGPS אזור רחב של Thales GeoSolutions. מקלטי GPS של אשטק Z12, המסופקים כחלק מהמערכת המוטסת ומערכות קרקעיות, רשמו גם נתוני GPS במטוס ובתחנת בסיס מקומית כדי לספק פתרונות מיקום של KGPS. אנרגיית לייזר אינפרא-אדום שהתקבלה, בתוספת מערכת הפניה לגובה כותרת (AHRS) והתייחסות לגובה אינרציאלי ו- GPS קינמטי, קבעו את גובה המטוס. הרזולוציה האנכית של נתוני רב הקורה היא כ- 0.5% מעומק המים. למרות שאין תכונות עומק הקשורות לתמונת GeoTIFF, ערכי הפיקסלים מעבירים ערכי RGB של תאים בודדים. צבעים חמים יותר (למשל אדום) הם עומקים רדודים יותר צבעים קרירים יותר עמוקים.

כל הנתונים שנאספו עובדו ושימשו להפקת מערך נתונים זה.

לא בוצעו בדיקות נוספות לגבי עקביות בנתונים אלה.

איך מישהו יכול להשיג עותק של מערך הנתונים?

(508) 548-8700 x2314 (קול)
(508) 457-2310 (פקס)
[email protected]

    זמינות בצורה דיגיטלית:

מי כתב את המטא נתונים?

(508) 548-8700 x2314 (קול)
(508) 457-2310 (פקס)
[email protected]

נוצר באמצעות ממ"פ גרסה 2.9.6 ביום שלישי 08 Des 07:39:07 2009


NIANTIC_MBLIDAR_GEO.TIF: תמונת GeoTIFF בהקלה בצבע המציגה את משולב האתרים המשולב של 4 מ 'ו- LIDAR Bathymetry שנוצר מהסקרים הלאומיים של האוקיאנוס והאטמוספירה (NOAA) סקרי H11442 ו- H11225 מחוץ לניאנט, CT (Geographic, WGS84)

& lthttps: //pubs.usgs.gov/of/2009/1231/data/bathy/geotifs/niantic/niantic_mblidar_geo.jpg> (JPEG) תמונה ממוזערת של ה- GeoTIFF המציגה את ריבוע הקורות המשולב בגובה 4 מ 'בצבע גבעול ו- LIDAR badymetry שנאספו במהלך סקרי NOAA H11442 ו- H11225 בגיאוגרפיה, WGS84

ראשית תאריך: 20 בינואר 2004 סיום תאריך: 06 מאי 2005 Currentness_Reference: מצב קרקע (ראה ציטוט המקור בסעיף השושלת עבור תאריכים ספציפיים של רכיב בודד.)

Geospatial_Data_Presentation_Form: תמונה לחישה מרחוק

זהו מערך נתונים של Raster. הוא מכיל את סוגי נתוני הרסטר הבאים:

מיקומים אופקיים מוגדרים בקואורדינטות גיאוגרפיות, כלומר קו רוחב ואורך. קווי הרוחב ניתנים ל 0.000043 הקרוב ביותר. קווי האורך ניתנים ל 0.000043 הקרוב ביותר. ערכי קו רוחב ואורך מוגדרים במעלות עשרוניות.

הנתון האופקי המשמש הוא D_WGS_1984.
האליפסואיד המשמש הוא WGS_1984.
הציר החצי-מרכזי של האליפסואיד המשמש הוא 6378137.000000.
רידוד האליפסואיד המשמש הוא 1 / 298.257224.

Entity_and_Attribute_Overview: אין תכונות המשויכות לתמונת GeoTiff. ערכי פיקסל מעבירים ערכי RGB של תאים בודדים. צבעים חמים יותר (למשל אדום) הם עומקים רדודים יותר צבעים קרירים יותר (למשל בלוז) עמוקים יותר.

מי הפיק את מערך הנתונים?

(508) 548-8700 x2314 (קול)
(508) 457-2310 (פקס)
[email protected]

מדוע נוצר מערך הנתונים?

כיצד נוצר מערך הנתונים?

תאריך: לא ידוע (תהליך 1 מתוך 8) שני שיגורי ג'נסן מאלומיניום באורך 8.5 מ 'שנפרסו מספינת NOAA תומאס ג'פרסון שימשו לרכישת נתונים א-קוליים מרובי-קרן (MBES) עבור סקרים H11441 ו- H11442 במהלך אפריל - מאי 2005 מחוץ לונדון החדשה, קונטיקט. . למרות שרוב החלקים העמוקים יותר של סקרים אלה כוסו לחלוטין במהלך רכישת MBES, הכיסוי באזורים הרדודים יותר (& lt10 מ ') הוגבל להתפתחויות' חותמת דואר 'סביב אזורי יעד וסיורי רוחב. נתוני MBES נאספו באמצעות מערכות מים רדודים המותקנות בגוף RESON SeaBat 240-kHz 8101 ו- 455-kHz 8125. These systems measure two-way sound travel time across a 150-degree swath and 120-degree swath, respectively. The SeaBat 8101 has 101 beams at a 1.5-degree beam spacing. The SeaBat 8125 has 240 beams with a cross-track beam width of 0.5 degrees at nadir. Original horizontal resolution of the MBES data was 1 m vertical resolution of the MBES data is about 0.5% of the water depth. The bathymetric data were acquired in XTF (extended Triton data format) and processed by NOAA using CARIS HIPS (Hydrographic Image Processing System) software for quality control, to incorporate sound velocity and tidal corrections, and to produce the continuous digital terrain model. Navigation was by TSS POS/MV 320 differential GPS-assisted inertial navigation systems the differential GPS beacons used were from Moriches, New York, and Sandy Hook, New Jersey. HYPACK MAX was used for acquisition line navigation. Sound velocity corrections were derived using frequent SEACAT CTD (conductivity-temperature-depth) profiles. Typically, a CTD cast was conducted every four to six hours of MBES acquisition. Tidal zone corrections were calculated from data acquired from National Water Level Observation stations at New London, Connecticut and Montauk, New York. Vertical datum is mean lower low water. Individuals interested in detail descriptions of the MBES acquisition and processing should consult the descriptive reports. Eleven reconnaissance cruises were conducted aboard a leased lobster boat to monitor water clarity prior to commencement of airborne LIDAR operations of surveys H11224 and H11225. These cruises, which utilized Secchi disks to determine water clarity, were conducted between the Connecticut River and Fishers Island during May 9, 2003 and January 11, 2004, when water clarity was deemed adequate. The LIDAR (light detection and ranging) data were acquired by Tenix LADS, Inc. during January 25 - March 3, 2004 with a LADS Mk II system. Airborne survey operations were conducted aboard a Dash 8-202 series aircraft with a Nd:YAG laser at heights between 1,200 and 2,200 feet, at ground speeds between 140 and 210 knots, and at 4x4 and 3x3-m laser-spot spacings. Green laser pulses were scanned beneath the aircraft in a rectilinear pattern. The returned green-laser energy reflected from the sea surface and seafloor were captured and digitally recorded. Received infrared laser energy, supplemented by an Altitude Heading Reference System (AHRS) inertial height reference and kinematic GPS, determined the height of the aircraft. Real-time positioning was provided by WADGPS (wide area differential global positioning system). Acquired data were processed with CARIS HIPS. Individuals interested in detail descriptions of the LIDAR acquisition and processing should consult the descriptive reports. Vertical datum is mean lower low water X and Y units are meters UTM Zone 18, NAD83. The final CARIS combined base surfaces were produced at a 4-m cell size for surveys H11441, H11224, and H11225 the final CARIS combined base surface for survey H11442 was produced at a 3-m cell size.

Person who carried out this activity:

757-441-6746 (voice)
[email protected]

  • H11442 CARIS HIPS database
  • H11225 CARIS HIPS database
  • H11441 CARIS HIPS database
  • H11224 CARIS HIPS database

Date: 2009 (process 2 of 8) The CARIS field sheets for four surveys were inspected to determine if there was vertical and/or horizontal offsets where the surveys overlapped. NOAA LIDAR surveys (H11224 and H11225) showed no relative offset in either the vertical or horizontal direction. The same was found for the two adjacent NOAA multibeam surveys (H11441 and H11442). However, a consistent 25-cm vertical offset was found between the multibeam and LIDAR data sets, with the multibeam data being consistently 25 cm shallower than the overlapping LIDAR survey. To correct this problem, it was decided that multibeam surveys H11441 and H11442 would be offset (deeper) by 25 cm and thus referenced to LIDAR surveys H11224 and H11225. After reviewing the Data Acquisition and Processing Reports (DAPR) in addition to the Descriptive Report (DR) for each of the 4 surveys, 25 cm is within the vertical error budget as reported by Tenix for the LADS system, and as reported for the Reson 8101 and 8125 systerms installed on the NOAA launches. Vertical control was the same for all surveys. Since the 25 cm offset was not outside of the error analyses for all surveys, it was decided to reference the multibeam data to the LIDAR data by lowering the multibeam depth soundings, mainly to keep the 0 LIDAR depth contour (sea surface as obtained by the LADS system) at sea level, but also because the Tenix LADS surveys were conducted using real-time kinematic GPS techniques and judged to be accurate in the vertical dimension.

Person who carried out this activity:

508-548-8700 x2274 (voice)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

  • H11441 CARIS HIPS database
  • H11442 CARIS HIPS database
  • H11224 CARIS HIPS database
  • H11225 CARIS HIPS database

Date: 2009 (process 3 of 8) The field sheets from surveys H11442 and H11225 (average depths, not the shoal based field sheets) were imported into the Fledermaus v6.7 program DMagic to make equivalent digital terrain model (DTM) files. The floating piont format for each sounding depth point is preserved during data import. Additionally, these fieldsheets were imported into DMagic as "gridded data", therefore re-gridding of data did not occur during the import process and thus preserved the original resolutions of the CARIS fieldsheets: H11442 3 meter cell size H11225 4 meter cell size The H11442 DTM file was then exported as an ESRI ASCII raster file from the DMagic program. The export process preserves the floating point values of the grid cell nodes.

Person who carried out this activity:

508-548-8700 x2274 (voice)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Data sources produced in this process:

Date: 2009 (process 4 of 8) The ESRI ASCII raster files were imported into ArcMap v9.3 using the ASCII to Raster tool (ArcToolbox, Conversion Tools, To Raster). The only option set here is to import each sounding grid cell value as a floating point number. Subsequently, 25 cm was added to the H11442 raster grid cells, creating a new raster that could now be combined with the LIDAR data set. The H11442 raster file was then exported out of ArcMap using the Raster to ASCII tool (ArcToolbox, Conversion Tools, From Raster).

Person who carried out this activity:

508-548-8700 x2274 (voice)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Data sources produced in this process:

Date: 2009 (process 5 of 8) The adjusted multibeam raster was imported back into the Fledermaus v6.7 DMagic program in order to create new DTM files that could be combined with the LIDAR DTM files. The floating piont format for each sounding depth point is preserved during data import. Additionally, the data from the ArcGIS ASCII raster files were imported into DMagic as "gridded data", therefore re-gridding of data did not occur during the import process and thus preserved the original resolutions of the CARIS fieldsheets.

Person who carried out this activity:

508-548-8700 x2274 (voice)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Data sources produced in this process:

Date: 2009 (process 6 of 8) The DTM files from surveys H11442 (now 25 cm deeper) and H11225 were combined into one 4-m grid file using the Fledermaus command line option dtmmerge, and the combined H11442-H11225 grid was exported from DMagic as an ESRI ASCII raster file. The dtmmerge option combines the input grid files and sets the resolution of the output combined grid to the lowest resolution input grid, in this case the LIDAR grid. Additionally the output soundings for the combined grid is based on the average of the nearest input grid soundings for a particular output grid cell. The command line used was:
dtmmerge -in h11225.dtm h11442.dtm -out niantic.dtm -cellsize 4.0 -mode average

Person who carried out this activity:

508-548-8700 x2274 (voice)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Data sources produced in this process:

Date: 2009 (process 7 of 8) The ESRI ASCII raster file was then converted into raster within ArcToolbox v9.3 using the ASCII to Raster conversion tool, and reprojected using the data management tool Project Raster (ArcToolbox, Data Management Tools, Projections and Transformations) from UTM Zone 18N, NAD 83 to Geographic, WGS84. The options specified in the Project Raster tool were: 1. Input coordinate system: NAD_1983_UTM_Zone_18N 2. Output coordinate system: GCS_WGS_1984 3. Geographic transformation method: NAD_1983_WGS_1984_5 4. Resampling technique: BILINEAR 5. Output cell size: 0.000043 (decimal degrees, default as calculated by ArcMap for a 4 meter cell size) The geographic transformation selected is the most accurate one provided by ESRI as it ties in WGS84 with ITRF96, thus reflecting the earth centered offset (x-y-z) between WGS84 and NAD83 (from the ESRI Knowledge Base Document Number 24159).

Person who carried out this activity:

508-548-8700 x2274 (voice)
508-457-2310 (FAX)
[email protected]

Data sources produced in this process:

Date: 2009 (process 8 of 8) A color, hill-shaded GeoTIFF images with world file was created within DMagic and IVS Image Viewer. Sun illumination is from the north at 45 degrees above the horizon, and vertical exaggeration is 4x.


Create GeoTIFF from LIDAR file

Generally I'm trying create raster from LIDAR cloud (files with extension .las) to geoTif. It is new to me and I don't know how I should start. For now I read all points from las file and I check all point by dimention 'Z' and each highest point draw in tif file. For create tif i use GDAL library from QGIS.

In LASTool and I found app which convert LAS to TIF but it is paid. I need something what is free. Maybe somebody had the same problem and he will share solution?

Moreover I need to my tiff file had tiles. So if somebody also had some code I will be grateful.

Thanks @chambbj , generally it is good suggestion because PDAL is great but this solution create me tif in grays colors. but I need something what will consider all colors in LAS file. I saw filters (colorization) but it not work :( maybe i'm doing some wrong? I don't know. Would be great, if I able to separet all point in cloud by max Z dimension and create tif file.

Example: For now I have something like this

but I need some like this:


Examples

Write Image from JPEG File to GeoTIFF File

Read JPEG image from file.

Derive world file name from image file name, read the world file, and construct a spatial referencing object.

Write image data and referencing data to GeoTIFF file.

Construct an empty map axes and display the map.

Convert Classic TIFF to Tiled BigTIFF

Convert a georeferenced classic TIFF file to a tiled BigTIFF file by extracting information from the classic TIFF file. First, import a classic TIFF image of Boston and a map cells reference object. Get metadata from the file using geotiffinfo .

Specify tags to include in the tiled BigTIFF file. To do this, extract the GeoKey directory tag from the metadata. Then, create tags specifying the length and width of the tiles.

Write the data to a new GeoTIFF file. Specify the file format as BigTIFF using the 'TiffType' name-value pair. Include tags by specifying the 'GeoKeyDirectoryTag' and 'TiffTags' name-value pairs.

Verify you have written the BigTIFF file by reading the file and querying the tags.

Write WMS Image to GeoTIFF File

Read data from WMS server.

Write data to GeoTIFF file.

Write Concord Orthophotos to Single GeoTIFF File

Read the two adjacent orthophotos and combine them.

Construct referencing objects for the orthophotos and for their combination.

Write the combined image to a GeoTIFF file. Use the code number, 26986, indicating the PCS_NAD83_Massachusetts Projected Coordinate System.

Write Subset of GeoTIFF File to New GeoTIFF File

Import a GeoTIFF image and map cells reference object for an area around Boston using readgeoraster .

Crop the data to the limits specified by xlimits and ylimits using mapcrop .

Get information about the GeoTIFF image using geotiffinfo . Extract the GeoKey directory tag from the information.

Write the cropped data and GeoKey directory tag to a file. Verify the cropped data has been written to a file by displaying it.

Write Elevation Data to GeoTIFF File

Write elevation data for an area around South Boulder Peak in Colorado to a GeoTIFF file. First, import the elevation data and a geographic postings reference object.

Specify GeoKey directory tag information for the GeoTIFF file as a structure. Indicate the data is in a geographic coordinate system by specifying the GTModelTypeGeoKey field as 2. Indicate that the reference object uses postings (rather than cells) by specifying the GTRasterTypeGeoKey field as 2. Indicate the data is referenced to a geographic coordinate reference system by specifying the GeographicTypeGeoKey field as 4326.

Write the data and GeoKey directory tag to a file.

Verify the data has been written to a file by displaying it on a map.

The elevation data used in this example is courtesy of the US Geological Survey.

Write TIFF File Containing RPC Metadata

Create a sample TIFF file with RPC metadata. To do this, create an array of zeros and an associated reference object.

Then, create an RPCCoefficientTag metadata object and set some fields with typical values. The RPCCoefficientTag object represents RPC metadata in a readable form.

Write the image, the associated referencing object, and the RPCCoefficientTag object to a file.

Write Raw RPC Coefficient Metadata to GeoTIFF File

This example shows how to write RPC coefficient metadata to a TIFF file. In a real workflow, you would create the RPC coefficient metadata according to the TIFF extension specification. This example does not show the specifics of how to create valid RPC metadata. To simulate raw RPC metadata, the example creates a sample TIFF file with RPC metadata and then uses imfinfo to read this RPC metadata in raw, unprocessed form from the file. The example then writes this raw RPC metadata to a file using the geotiffwrite function.

Create Raw RPC Coefficient Metadata

To simulate raw RPC metadata, create a simple test file and write some RPC metadata to the file. For this test file, create a toy image and a referencing object associated with the image.

Create an RPCCoefficientTag metadata object and set some of the fields. The toolbox uses the RPCCoefficientTag object to represent RPC metadata in human readable form.

Write the image, the associated referencing object, and the RPCCoefficientTag object to a file.

Read Raw RPC Coefficient Metadata

Read the RPC coefficient metadata from the test file using the imfinfo function. When it encounters unfamiliar metadata, imfinfo returns the data, unprocessed, in the UnknownTags field. Note that the UnknownTags field contains an array of 92 doubles. This is the raw RPC coefficient metadata, read from the file in unprocessed form.

Write Raw RPC Metadata to a File

Write the raw RPC metadata to a file. First, extract the RPC coefficient metadata from the info structure.

Then, construct an RPCCoefficientTag object, passing the raw RPC metadata (array of 92 doubles) as an argument.

Pass the RPCCoefficientTag object to the geotiffwrite function and write the RPC metadata to a file.

To verify that the data was written to the file, read the RPC metadata from the TIFF file using geotiffinfo . Compare the returned RPC metadata with the metadata written to the test file.


Keywords

Theme Keywords

Thesaurus Keyword
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords DOD/USARMY/USACE/SAM/MOBILE/OPJ/JALBTCX > Department of Defense
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords EARTH SCIENCE > OCEANS >COASTAL PROCESSES > COASTAL ELEVATION
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords HUMAN DIMENSIONS > LAND USE/LAND COVER > LAND USE CLASSES
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords LAND SURFACE > TOPOGRAPHY> TERRAIN ELEVATION
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords OCEANS > BATHYMETRY/SEAFLOOR TOPOGRAPHY > BATHYMETRY
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords OCEANS > BATHYMETRY/SEAFLOOR TOPOGRAPHY > SEAFLOOR TOPOGRAPHY
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords SOLID EARTH > GEOMORPHOLOGY > COASTAL LANDFORMS/PROCESSES
ISO 19115 Topic Categories imageryBaseMapsEarthCover
ISO 19115 Topic Categories location
ISO 19115 Topic Categories oceans
ISO 19115 Topic Category elevation
None Bathymetry
None Bathymetry/Topography
None Classified LAS
None Coastal Zone Mapping Imaging Lidar (CZMIL)
None Joint Airborne Lidar Bathymetry Technical Center of eXpertise (JALBTCX)
None Mobile District
None Topography
None U.S. Army Corps of Engineers (USACE)

Temporal Keywords

Spatial Keywords

Thesaurus Keyword
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords Continent > North America > United States Of America
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords Continent > North America > United States Of America > New Jersey
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords Continent > North America >United States Of America > New York
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords VERTICAL LOCATION > LAND SURFACE
Global Change Master Directory (GCMD) Location Keywords VERTICAL LOCATION > SEA FLOOR

Instrument Keywords

Thesaurus Keyword
Global Change Master Directory (GCMD) Instrument Keywords Earth Remote Sensing Instruments > Active Remote Sensing > Profilers/Sounders > Lidar/Laser Sounders > LIDAR > Light Detection and Ranging

Platform Keywords


Creating DEM from geoTIFF or asciiGRID LiDAR data? - Geographic Information Systems

Dataset resources

The Louisiana Statewide Lidar Project provided high-resolution elevation data for the entire state—the first to do so with lidar. The dataset is available online through Atlas for public access. Extensive details of the project can be found in the publication, “The Louisiana Statewide Lidar Project“.

Metadata

Collection date: beginning in 2000 (see metadata packaged with each format)
פתרון הבעיה: 5 meters
Coordinate reference: NAD83 (GRS80) horizontal and NAVD88 (GEOID99) vertical
Coverage: Statewide
Downloadable data format: DEM as .dem, contours as .shp, breaklines as .shp, points as .csv
Metadata included with imagery
There are additional metadata files packaged with each zip file for breaklines, contours, DEM, and points.

Map + Downloads

Individual lidar panels can be located and downloaded from the Atlas Louisiana lidar map.

FTP Bulk Download

To download files in bulk, connect to the Atlas Louisiana lidar FTP site (ftp://data.ga.lsu.edu/lidar/2000_state) with software like WinSCP or Filezilla.

Web Services

Atlas Louisiana lidar web services provide a statewide digital elevation model mosaic, including an ArcGIS ImageServer suitable for image analysis.

What is lidar?

Lidar stands for LIght Detection and Ranging. It uses the same principle as radar except that it uses a laser instead of radio waves. One of the principle uses for lidar is for the measurement of elevation.

When was this lidar dataset collected?

The first flights took place in 1999. Check the metadata that is stored within each downloadable zip file for further details.

What is the resolution of the data?

5-meter DEM files, 2-foot contours.

What are the coordinate systems and units of the data?

The vertical datum is NAVD88 (GEOID99) in feet. The horizontal datum is NAD 83, UTM Zone 15 N (WKID 26915) in meters.

What areas of the state are covered?

As of April 2009, the LIDAR data on Atlas cover all land areas of the state of Louisiana.

In what file format are the lidar panels stored?

The file format will depend on the form of representation of elevation data. In its raw form, lidar is a series of points stored as x, y, z where x and y can be longitude and latitude z is the elevation in meters or feet. A simple ASCII file where each line has a coordinate (x,y,z) separated by commas (tabs, spaces, etc.) can be used to represent the data.

Another representation for lidar data is as contour lines. The lines can be stored in a number of different CAD and GIS file formats.

A third representation for lidar data is as a digital elevation model (DEM). This is a raster format with a matrix (grid) with rows and columns. Each cell is of a fixed sized relative to Earth’s surface each cell holds the average elevation calculated from lidar points for that area of Earth’s surface represented by the cell.

There are additional ways to represent lidar data such as triangular irregular networks (TIN) and profiles.

Currently, Atlas has lidar data in four formats: contours, digital elevation models, edited points, and raw points. The contour data is in shapefile format. The digital elevation models are in the USGS DEM format. The point data – both raw and edited – are in ASCII csv (comma separated value) files.

Also, Atlas has the breakline data that was used in the process to create the contour data. This breakline data is available as a shapefile coverage and is downloadable along with the other data formats.

What programs can I use to view the DEM files?

QGIS, ERDAS Imagine, Esri ArcGIS, and Geomedia are a few of the programs that can read USGS DEM files.

CAD programs such as AutoDesk AutoCAD and Bentley MicroStation can not read DEM files directly, but there are extensions (or companion products) that allow a CAD user to use DEM files with these CAD programs. Examples are Bentley’s Inroads and AutoCAD Civil 3D. Most Civil Engineering applications read USGS DEMs.

What is the difference between “raw” lidar data and “modified” lidar data?

The elevation points of the “raw” lidar data include elevations for buildings, highway overpasses, forest canopy, and anything else that prevented the laser beam from reaching “bare earth.” Using post-processing methods, analysts can remove the obstructions and create a set of modified elevations points.

Where can I find more information on lidar data for Louisiana?

The Louisiana Oil Spill Coordinators Office (LOSCO) along with LSU and 3001, Inc., has created a document titled “The Louisiana Statewide Lidar Project” to provide further information about the lidar available on Atlas. The document includes such information as pre-processing steps, acquisition, post-processing steps, and future procurements.

The QA/QC reports for the 55 task areas are available for downloading on Atlas via the lidar downloader. Each lidar panel belongs to one of the 55 task areas. Download all 55 reports in one zip file.