地形转栅格的工作原理

需要 Spatial Analyst 许可。

需要 3D Analyst 许可。

地形转栅格工具属于一种插值方法,专门用于创建符合真实地表的数字高程模型 (DEM)。 它基于 Michael Hutchinson(1988、1989、1996、2000、2011)开发的 ANUDEM 程序。 请参阅 Hutchinson 和 Dowling (1991) 和澳大利亚国立大学芬纳环境与社会和地球科学学院 (2008) 有关 ANUDEM 在全大陆 DEM 生产中的应用的信息。 Hutchinson 和 Gallant (2000),以及 Hutchinson (2008) 讨论了 DEM 在环境建模中的应用。 Hutchinson et al 对 ANUDEM 的后续开发进行了讨论(2009、2011)。 ArcGIS 中使用的当前 ANUDEM 版本是 5.3。

在施加约束的同时,地形转栅格会为栅格内插高程值,从而确保:

  • 地形结构连续
  • 准确呈现输入等值线数据中的山脊和河流

因此,它是唯一专为智能处理等值线输入而设计的 ArcGIS 插值器。

通过文件实现地形转栅格工具在多次执行地形转栅格工具的情况下非常有用,因为更改参数文件中的单个条目然后重新运行工具通常要比每次都重新填充工具对话框方便。

插值过程

插值程序旨在利用通常可用的输入数据类型和已知的高程表面特征。 该方法使用迭代有限差分插值技术。 它经过优化,具有局部插值方法(例如反距离加权 (IDW) 插值)的计算效率,同时不会丢失全局插值方法(例如 Kriging 和 Spline)的表面连续性。 它本质上是一种离散化的薄板样条技术 (Wahba, 1990),已对其修改了粗糙度惩罚以允许拟合的 DEM 随沿地形突变,例如溪流、山脊和悬崖。

水体是决定大多数景观总体形状的主要侵蚀力。 出于这个原因,大多数景观都有很多山顶(局部最大值)和很少的汇(局部最小值),从而生成连接的排水模式。 地形转栅格将利用有关表面的这方面知识对插值过程施加约束,从而使地形结构连续并准确呈现山脊和河流。 这种强加的排水条件可以使用较少的输入数据生成精度更高的表面。 输入数据的数量最多可以比充分描述具有数字化等值线的表面所需的数量少一个数量级,从而进一步减少获得可靠 DEM 的费用。 全局地形条件约束实际上也消除了为移除生成表面中伪汇而进行编辑或后处理的需要。

该程序将以保守方式移除汇,并且不会在与输入高程数据相矛盾的位置强加排水条件。 这些位置通常作为接收器出现在诊断文件中。 使用此信息来更正数据错误,尤其是在处理大型数据集时。

地形强化过程

排水强化过程的目的是移除输出 DEM 中尚未被识别为输入汇要素数据集中汇的所有汇点。 该程序假设所有未识别的汇都是错误的,因为汇在自然景观中通常很少见(Goodchild 和 Mark,1987)。

排水强化算法试图通过修改 DEM 来清除伪汇,通过每个伪汇周围排水区域中的最低凹点推断排水线。 它不会尝试清除汇函数提供的真实汇。 由于汇间隙受高程容差的制约,因此该程序采取保守方式尝试清除伪汇。 换句话说,它不会清除与输入高程数据的矛盾超过容差 1 值的伪汇。

排水强化也可以通过结合流线数据来进行补充。 当需要更准确地放置流时,这将非常有用。 通过允许每个像元具有最多两个下游方向来对河流支流进行建模。

可以关闭排水强化,在这种情况下,汇清理过程将被忽略。 如果您想要创建表面的等值线数据不是高程(例如,温度),这将非常有用。

等值线数据的使用

等值线最初是存储和表示高程信息的最常用方法。 遗憾的是,这种方法很难与常规插值技术配合正确使用。 其缺点在于轮廓之间的信息采样不足,尤其是在低起伏区域。

插值过程初期,地形转栅格将使用等值线中固有的信息来构建初始的概化地形模型。 这是通过识别每条等值线中的局部最大曲率点来完成的。 然后使用初始高程网格导出与这些点相交的曲线河流和山脊网络(Hutchinson,1988)。 这些线的位置随着 DEM 高程的迭代更新而迭代更新。 此信息用于确保输出 DEM 的适当水文地貌属性,也可用于验证输出 DEM 的准确性。

等值线数据点还可用于每个像元的高程值插值。 读取并概化所有等值线数据。 最多可以从每个像元内的等值线读取 100 个数据点,平均高程值用作与等值线数据相交的每个像元的唯一高程数据点。 在每个 DEM 分辨率下,每个像元仅使用一个临界点。 出于这个原因,具有多个等值线交叉输出像元的等值线密度为冗余的。

确定表面的常规形态后,等值线数据也可用于每个像元的高程值插值。

当等值线数据用于插入高程信息时,将读取和概化所有等值线数据。 最多可从每个像元内的这些等值线中读取 50 个数据点。 在最终分辨率下,每个像元仅使用一个临界点。 出于这个原因,具有多个等值线交叉输出像元的等值线密度为冗余的。

湖泊数据的使用

早期版本的地形转栅格中的湖泊面是用于将每个湖泊表面的高程设置为与湖泊紧邻的所有 DEM 值的最小高程的简单掩膜。 湖泊边界算法已升级,可以自动确定与连接河流和相邻高程值完全兼容的湖泊高度。

修订后的湖泊边界方法还将每个湖泊边界视为具有未知高程的等值线,并根据湖泊边界上的像元值迭代估计该等值线的高程。 同时,使每个湖泊边界的高程与上游和下游任何湖泊的高程一致。 每个湖泊边界的高程也与邻近 DEM 值一致。 紧邻湖泊外的像元值位于湖泊边界的高程以上,而湖泊内部的像元值位于湖泊边界的高程以下。

允许湖泊边界包括湖中岛和岛中湖。 由湖泊边界面确定的所有位于湖泊内部的 DEM 值均设置为湖泊边界上 DEM 的估计高度。

悬崖数据的使用

悬崖线允许数据悬崖线每一侧相邻像元值之间的连续性完全中断,因为它们将被编码到输出栅格中。 悬崖线必须以有向直线形式提供,每条悬崖线的低侧位于左侧,高侧位于右侧。 这允许移除位于悬崖错误一侧的高程数据点,因为它们将被编码到栅格上,并且可以根据河流线更好地放置悬崖。

此外,在将河流和悬崖并入栅格时对其施加的微小位置变化可能会导致这些数据之间出现伪交互。 因此开发了一种自动化方法来对栅格中的河流和悬崖线的位置进行小幅调整,以最大限度地减少这些伪交互。

海岸线数据的使用

位于此面要素类指定的面之外的最终输出 DEM 中的像元将被设置为内部确定的特殊值,该值小于用户指定的最小高度限制。 这样,可将一个完整的沿海面用作输入,它会自动裁剪到处理范围。

多分辨率插值

该程序使用多分辨率插值方法,适用范围从粗糙栅格开始,到精细分辨率和用户指定的分辨率。 在每个分辨率下,强化排水条件,执行插值,并将剩余汇的数量记录在输出诊断文件中。

处理河流数据

地形转栅格工具要求河流网络数据中的所有弧线均指向下坡方向,并且网络中没有面(湖泊)。

河流数据应由树枝状模式的单个弧组成,具有各种平行河岸、湖泊面等,并通过交互式编辑进行清理。 在网络外编辑湖泊面时,应从蓄水区的起点到终点放置一条弧线。 如果已知或存在,弧线应遵循历史河床的路径。 如果已知湖泊的高程,则湖泊面及其高程可作为等值线输入数据。

创建和镶嵌相邻栅格

有时需要从相邻的输入数据切片创建 DEM。 通常情况下,当输入要素来自地图系列时,或者由于内存限制,输入数据必须分成几部分进行处理时,会发生这种情况。

插值过程使用来自周围区域的输入数据来定义表面的形态和排水系统并插值输出值。 但是,任何输出 DEM 边缘的像元值不如中心区域的像元值可靠,因为它们使用一半的信息进行插值。

要在感兴趣区域的边缘做出最准确的预测,输入数据集的范围应大于感兴趣区域。 像元间距参数提供了一种根据用户指定的距离修剪输出 DEM 边缘的方法。 重叠区域的边缘至少应为 20 个像元宽。

当要将多个输出 DEM 组合成一个栅格时,相邻区域的输入数据应该有一些重叠。 如果没有这种重叠,合并后的 DEM 边缘可能不平滑。 来自每个插值的输入数据集的范围应该比仅对单个插值进行插值时具有更大的区域,以确保可以尽可能准确地预测边缘。

创建多个 DEM 后,最好使用镶嵌地理处理工具的混合选项或平均值选项将它们合并。 此函数提供用于处理重叠区域以平滑数据集之间的过渡的选项。

评估输出

应对每个创建的表面进行评估,以确保提供给程序的数据和参数可以生成表面的真实表示。 有多种方法可以评估输出表面的质量,具体取决于可用于创建表面的输入类型。

最常见的评估方法是使用等值线工具根据新表面创建等值线,然后将这些等值线与输入等值线数据进行比较。 最好以原始等值线间隔的二分之一创建这些新等值线,以检查等值线之间的结果。 原始等值线和新建等值线叠在一起绘制将有助于识别插值误差。

另一种视觉比较方法是将可选的输出排水覆盖物与已知的河流和山脊进行比较。 排水要素类包含程序在排水强化过程中生成的河流和山脊。 这些河流和山脊应该与该地区已知的河流和山脊重合。 如果将河流要素类用作输入,则输出河流应该几乎完美地覆盖输入河流,尽管其概化程度可能略高。

评估生成表面质量的常用方法是从插值过程中保留一定百分比的输入数据。 生成表面后,可以从生成的表面中减去这些已知点的高度,以检查新表面与真实表面的接近程度。 这些差异可用于计算表面的误差度量,例如均方根 (RMS) 误差。

地形转栅格提供了一套完整的步骤,用于评估拟合后的 DEM 的质量、优化 DEM 分辨率以及检测输入数据中的错误。

  • 可选输出诊断文件可用来评估容差设置清除输入数据中的汇的有效程度。 减小容差的值可能会造成程序在清除汇点时表现得更谨慎。

  • 输出其余汇点要素类包含所有其余伪汇的位置。 它应该与输出河流折线要素一起检查,以检查所有输入地形数据中的错误。

  • 输出残差点要素类包含所有大高程数据残差的位置,正如局部离散误差缩放所得一样。 较大的缩放残差表示输入高程数据和河流线数据之间存在冲突。 这可能也与不良的自动地形强化有关。 这些冲突可以通过在首次检查和纠正现有输入数据中的错误后提供附加的流线和/或点高程数据来进行修复。 较大的未缩放残差通常表示输入高程误差。

  • 输出等值线错误点要素类包含输出等值线上的点的位置,该等值线具有来自拟合后的 DEM 中的具有明显偏差的残差。 ErrorValue 为 1 通常表示连接具有不同高程的等值线的点的位置,这是等值线标注错误的明确指示。

  • 输出河流和悬崖错误点要素类是一个表示河流线和悬崖线数据质量的重要指标,尤其是河流方向错误和悬崖方向错误,应始终对其进行检查。

    要素类具有以下代码:

    1. 数据河流线网络中的真回路。

    2. 以外栅格编码的河流网络中的回路。

    3. 通过连接湖泊的河流网络中的回路。

    4. 支流点。

    5. 悬崖上的河流(瀑布)。

    6. 表示从湖泊流出多条河流的点。

    7. 未使用代码。

    8. 悬崖旁高度与悬崖方向不一致的点。

    9. 未使用代码。

    10. 已移除圆形支流。

    11. 无流入河流的支流。

    12. 不同于出现数据河流线支流位置的输出像元中的栅格化支流。

    13. 处理边条件时出错 - 非常复杂的河流线数据的指示符。

  • 输出河流折线要素类包含由地形转栅格施加的所有地形约束,正如基于输入河流线数据、河流线和山脊线所确定的一样,这些数据和线是基于通过自动地形强化获得的等值线数据和河流线推断而来的。 可以检查这些以检查输入河流线中的位置错误,并验证与输入河流线和自动排水强化相关的约束一致性是否适合。 每种类型的派生流线都有不同的代码。 穿过悬崖线的河流线由长度较短的河流线表示,一个带有单独代码的像元。 该要素类还包括通过连接超过第二高程容差的河流线和湖泊标记大型源高程数据间隙的线。 这些可以作为源高程数据错误的有用指标。

    折线要素按如下方式编码:

    1. 不在悬崖上的输入河流线。

    2. 在悬崖上的输入河流线(瀑布)。

    3. 清除伪汇的地形强化。

    4. 从等值线拐角确定的河流线。

    5. 从等值线拐角确定的山脊线。

    6. 未使用代码。

    7. 数据河流线边条件。

    8. 未使用代码。

    9. 表示大型高程数据间隙的线。

等值线偏差

插值算法中存在一个小偏差,导致输入等值线对等值线位置的输出表面产生更强的影响。 这种偏差会导致输出表面在穿过等值线时略微变平。 这可能会在计算输出表面的剖面曲率时产生误导性结果,但不会引起注意。

地形转栅格问题的可能原因

如果在运行地形转栅格时运到任何问题,都可以对以下几点内容进行检查以获得有关大多数常见问题的说明及解决方案。

  • 没有足够的可用系统资源。 处理期间,地形转栅格中使用的算法将尽可能多地在内存中保存信息。 这允许同时访问点、等值线、汇、河流和湖泊数据。 为了便于处理大型数据集,建议在运行该工具之前关闭不必要的应用程序以释放物理 RAM。 磁盘上最好也具备足够的系统交换区空间。
  • 等值线或点输入对于指定的输出像元大小可能过密。 如果一个输出像元覆盖多个输入等值线或点,则该算法可能无法确定该像元的值。 为解决此问题,请尝试执行以下任一操作:
    • 减小像元大小,然后在执行地形转栅格后重采样至较大的像元大小。
    • 使用输出范围像元间距对输入数据中各较小的组成部分进行栅格化。 使用镶嵌工具将生成的各栅格组成部分进行组合。
    • 将输入数据裁剪为多个重叠的部分,然后分别对每部分运行地形转栅格。 使用镶嵌工具将生成的各栅格组成部分进行组合。
  • 表面插值器的应用可能与输入数据集不一致。 例如,如果汇输入的点数多于输出栅格中的像元数,则该工具将失败。 密集采样的数据源(例如激光雷达数据)可能有类似的问题。 在这种情况下,使用不强制选项可能有一定的帮助,但最好先正确了解插值器的工作原理,这样才能防止误用。

参考资料

ANU Fenner School of Environment and Society and Geoscience Australia, 2008. GEODATA 9 Second DEM and D8 Digital Elevation Model and Flow Direction Grid, User Guide. Geoscience Australia, 43 pp. See: http://www.ga.gov.au/image_cache/GA11644.pdf.

Goodchild, M. F., and D. M. Mark. 1987. The fractal nature of geographic phenomena. Annals of Association of American Geographers. 77 (2): 265–278.

Hutchinson, M. F. 1988. Calculation of hydrologically sound digital elevation models. Paper presented at Third International Symposium on Spatial Data Handling at Sydney, Australia.

Hutchinson, M. F. 1989. A new procedure for gridding elevation and stream line data with automatic removal of spurious pits. Journal of Hydrology, 106: 211–232.

Hutchinson, M. F., and T. I. Dowling. 1991. A continental hydrological assessment of a new grid-based digital elevation model of Australia. Hydrological Processes 5: 45–58.

Hutchinson, M. F. 1993. Development of a continent-wide DEM with applications to terrain and climate analysis. In Environmental Modeling with GIS, ed. M. F. Goodchild et al., 392–399. New York: Oxford University Press.

Hutchinson, M. F. 1996. A locally adaptive approach to the interpolation of digital elevation models. In Proceedings, Third International Conference/Workshop on Integrating GIS and Environmental Modeling. Santa Barbara, CA: National Center for Geographic Information and Analysis. 请参阅:http://www.ncgia.ucsb.edu/conf/SANTA_FE_CD-ROM/sf_papers/hutchinson_michael_dem/local.html。

Hutchinson, M.F. 2000. Optimising the degree of data smoothing for locally adaptive finite element bivariate smoothing splines. ANZIAM Journal 42(E): C774–C796.

Hutchinson, M.F. and Gallant, J.C. 2000. Digital elevation models and representation of terrain shape. In: J.P. Wilson and J.C. Gallant (eds) Terrain Analysis. Wiley, New York, pp. 29–50.

Hutchinson, M.F. 2008. Adding the Z-dimension. In: J.P. Wilson and A.S. Fotheringham (eds), Handbook of Geographic Information Science, Blackwell, pp 144–168.

Hutchinson, M.F., Stein, J.A., Stein, J.L. and Xu, T. 2009. Locally adaptive gridding of noisy high resolution topographic data. In Anderssen, R.S., R.D. Braddock and L.T.H. Newham (eds) 18th World IMACS Congress. Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand and International Association for Mathematics and Computers in Simulation, July 2009, pp. 2493–2499. 请参阅:http://www.mssanz.org.au/modsim09/F13/hutchinson.pdf。

Hutchinson, M.F., Xu, T. and Stein, J.A. 2011. Recent Progress in the ANUDEM Elevation Gridding Procedure. In: Geomorphometry 2011, edited by T. Hengel, I.S. Evans, J.P. Wilson and M. Gould, pp. 19–22. Redlands, California, USA. 请参阅:http://geomorphometry.org/HutchinsonXu2011。

Wahba, G. 1990. Spline models for Observational data. Paper presented at CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics. Philadelphia: Soc. Ind. Appl. Maths.

相关主题