Extraction des berges (berges) du LiDAR

Existe-t-il un moyen d'extraire automatiquement une limite de rivière (berge) à partir des données LiDAR et de ses produits (DEM, image d'intensité et pente)? La numérisation prend beaucoup de temps.

— Leila
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L'extraction automatique des lignes de rupture est le Saint Graal de la production de LiDAR. Le milieu universitaire a produit plusieurs approches (regardez ici et ici pour commencer). Des questions similaires ont également été posées sur GIS SE ( ici et ici ).

— Barbarossa

oui, certains sont absorbés par l'eau. Je recherche une approche pour extraire automatiquement les limites du fleuve. il existe de nombreux travaux de recherche, mais aucun d'entre eux ne fournit une vraie solution pour les projets industriels (avec une précision prédéfinie, ..)

— Leila

@Barbarossa J'adore la tournure existentielle que vous y mettez. : p

— elrobis

Je suis avec @Barbarossa sur celui-ci, je numérise des plans d'eau hors photo aérienne / intensité / DEM LiDAR depuis environ 6 semaines maintenant. Le problème est que le bord de la berge est implicite et n'existe pas réellement, dans de nombreux cas, il est sous les arbres car (sans surprise) les arbres poussent haut sur les berges et obscurcissent la photo aérienne. Nous utilisons un laser rouge qui ne pénètre pas dans l'eau, cela se voit assez bien dans l'image d'intensité, dans certains cas l'eau n'est pas de retour mais directement sous la trajectoire de vol, une intensité élevée est produite; avec DEM montre l'intensité de l'eau et la photo aérienne confirme que ce n'est pas l'ombre d'un arbre.

— Michael Stimson

Je suis dans le traitement LiDAR depuis quelques années maintenant. La meilleure approche que nous ayons trouvée consiste à classer les points d'eau suspects à autre chose qu'au sol. Cela devrait être facile de simplement classer en fonction de l'intensité (les points proches du nadir auront une intensité élevée, tandis que l'eau trouble sera proche de 0) et les tirs laser sont généralement absorbés près du rivage de toute façon. Cependant, une interprétation et une modification manuelle sont encore nécessaires

Une fois les points d'eau classés comme non souterrains, exportez un MNT au sol représentant l'intensité. Les vides de données dans le DEM auront 0 valeurs, représentant les plans d'eau probables. Avec un peu de bricolage (je ne dévoile pas tous mes secrets) dans le générateur de modèles, vous pouvez convertir le raster en polygone, appliquer un lissage et le tour est joué ... lignes de rupture extraites semi-automatiques.

Soyez averti que cela prend encore du temps et un œil attentif pour le faire correctement. Rien n'est aussi précis que l'œil humain. Bonne chance. Les résultats peuvent varier.

— Barbarossa
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@Barbarossa: merci, j'ai travaillé avec la courbure des données et j'ai obtenu des résultats intéressants. sur votre méthode, quelle est la précision des résultats?

— Leila

Comme je l'ai dit, ils ne sont aussi précis que là où vous les faites. En ce qui concerne la précision du nuage de points jusqu'aux polygones / polylignes de ligne de rupture générés, cela dépendra de la résolution (taille de cellule) que votre nuage de points prendra en charge. Je génère généralement des DEM de 1 mètre, mais uniquement parce que le nuage de points le prend en charge (c'est-à-dire l'espacement nominal des points). Donc, avec un DEM de 1 m, mes lignes de fracture sont généralement avec 1 mètre de l'endroit où se trouve le littoral (si je dis que c'est là). Mes clients ne se sont jamais plaints de l'exactitude.

— Barbarossa

J'ai essayé un `` remplissage des puits '', puis une différence combinée à l'absence de cellules de retour ou à une valeur focale supérieure (ne fonctionne que pour les bords) et j'ai obtenu 80% d'ish ... ; ce processus fonctionnerait mieux dans une zone pas aussi plate que la zone que j'ai utilisée comme test, le problème étant qu'il n'y avait pas beaucoup de différence entre le sol et l'eau à remplir et au moment où je les ai inclus, des valeurs parasites ont été introduites. Cela ressemble-t-il au début d'un bon processus @Barbarossa? Au final, rien n'est aussi bon que l'œil humain à 100%!

— Michael Stimson