使用LIDAR DTM（1m分辨率）提取沟渠
Answers:
之前，我必须绘制1 m LiDAR衍生的农业景观DEM的沟渠。提出合适的工作流程无疑是一项艰巨的任务。您能否成功提取沟渠网络将取决于许多因素。例如，您只对路边沟渠感兴趣吗？如果是这样，路堤上的道路（在农业环境中通常是这种情况）是否存在，并且您是否有准确的道路矢量文件（这对于完成此任务可能至关重要）？还是您对野外排水沟感兴趣？您有原始的LiDAR点云，还是只有插值的DEM？如果您使用的是后者，那么至关重要的是，不要使用任何类型的平滑滤波器，不幸的是，在分析之前，由于LiDAR DEM表面粗糙度过大，通常会使用这种滤波器。不幸，在1 m DEM中使用3 x 3均值过滤器可轻松去除低洼的路边沟渠。如果您有LiDAR点云，那么我建议您使用最近邻插值方案（假设高点密度）对DEM网格进行插值，因为尽管与IDW之类的方法相比，这会增加表面粗糙度，但会更好地保留沟渠。
现在，假设您有道路矢量并且只对路边的沟渠感兴趣，则可以使用以下工作流程：
执行平均差高程过滤器。在我用于此任务的开源GIS Whitebox Geospatial Analysis Tools中，确实有一个名为“平均高度差”（DFME）的工具，非常适合此工作流程。但是，如果由于某种原因不能使用Whitebox，请执行传统的均值滤波器（盒车滤波器），然后从原始DEM中减去结果（也可以使用“高通”滤波器）。您可能必须试验一下过滤器的尺寸，该尺寸取决于您的沟渠特征的宽度，但应略大于沟渠。对于我的数据，我将DFME工具的“搜索邻域大小”参数设置为5个像元，这将创建一个11 x 11的过滤器。
您将需要对DFME栅格进行阈值处理，以提取DFME值较低的所有网格像元。同样，这将取决于您的数据，特别是取决于DEM中沟槽的深度。我为此简单地使用了白盒栅格计算器，其表达式为[低格] = [DFME] <（-0.15）。阈值中“ 0.15”参数的单位与DEM的z单位相同。这就是说，给我所有位于其周围至少15厘米（我的DEM以米为单位）的网格单元。
缓冲道路矢量，使其创建足够宽的道路遮罩，以包括道路及其路边的沟渠。这将取决于您的道路宽度。如果您的站点范围很广，则实际上可能会有多个道路宽度，例如，主要道路通常比次要道路宽。就我而言，10 m的道路缓冲效果很好。
使用DFME或DEM作为基础图像，将此道路缓冲区多边形转换为栅格，输出栅格将从中获取其分辨率和范围。如果您拥有比DEM站点更广泛的矢量道路网络，则可能需要预先将道路缓冲区剪切到栅格网格的图层足迹上，以加快此过程的速度，对我而言就是这种情况。根据矢量到栅格转换的工作方式，您可能已将道路缓冲区栅格中的值重新分配为1（道路）和0（其他所有值）。同样，栅格计算器对此很有用。
将最终的布尔道路缓冲区栅格乘以阈值DFME图像。
如果您确实很经典，则可能想对第5步得到的栅格应用细线算法，以创建路边沟渠的细线网络。
在下面的图像中，路边的沟渠网络以黑色显示，覆盖在DFME图像的顶部，DEM的山体阴影透明显示。在这种情况下，我认为它工作得相当不错，但是同样，它需要一点点的灵活性，并且需要使用各种参数。
如果事实证明您不仅对路边沟渠感兴趣，那么Whitebox中有一个名为Map Gully Depth的工具，可能会根据您的数据和地形用于此任务。使用起来很困难，因此，如果您决定走这条路，请给我发送电子邮件，我很乐意提供一些指导。主要问题在于，很难使用地表水流模式（例如，水流堆积图像）来绘制沟渠图，因为与溪流不同，农业环境中的沟渠既用于临时蓄水，又用于水输送。它们通常不具有您在自然流中发现的渐变。尽管如此，我已经在Whitebox中开发了一种抑制凹陷的算法，该算法可用于改善通过沟渠的排水，这对于绘制野外沟渠也很有用。