Questions tagged «hydrography»

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从预计的DEM数据与未预计的DEM数据计算流向并描绘盆地
这是一个理论上的问题,源于与同事进行的一些讨论,该问题涉及用从NAD 83中的一千万个DEM导出的预计(例如Albers等面积)与未投影(NAD 83)数据来描绘盆地。 有人说这不是问题,因为如果您决定投影,则可以根据未投影数据计算出的值只需进行调整。 但我不确定情况是否如此,因为地理坐标系中的数据与投影数据之间存在固有差异。我尝试了一个从非投影DEM数据开始的例程示例,然后使用投影DEM数据测试了同一站点。使用10m DEM数据完成了这两个步骤(在ArcGIS 9.3.1中完成了所有工作)。 一次运行使用NAD 83中的DEM完成,第二次运行通过将相同的DEM投影到USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic_USGS_version中进行。 使用地理处理FlowDirection_sa工具导出流向 使用FlowDirection_sa工具得出流量累积 使用50米的距离捕捉倾点 使用Watershed_sa工具描绘分水岭 通过比较两者,我可以注意到“流向”网格显示之间的视觉差异。 注意:经过更多后续研究,我认为分条效果是由于未使用CUBIC重采样,而是错误地使用了ArcGIS Project Raster工具中的默认NEAREST。我不认为这可以为这场辩论提供任何解决方案... 使用非投影DEM的流向 使用投影DEM的流向 我了解视觉比较不是100%科学的,但可以是一个很好的起点。 因此,倾点与每次运行的捕捉方式之间存在差异。而且,鉴于捕捉倾点工具是如何根据相应的投影/未投影数据集决定捕捉的,在派生分水岭上存在一定的差异。绿色显示的分水岭是使用投影DEM和后续投影得出的高程导数数据得出的分水岭。紫色轮廓中显示的分水岭是使用未投影的DEM数据得出的分水岭。 分水岭 我在旧的ESRI论坛中遇到了另外两个GIS论坛线程(下面的链接),这些线程讨论了此问题,但对于流向工具相对于投影数据还是非投影数据的工作方式,我仍然不清楚(我理解水文流量和流量方向的概念)。如果在投影的DEM与未投影的DEM中每个像元仍具有相同的标高值(这是正确的吗?),为什么在NAD83中从投影数据派生的流向栅格与从DEM数据派生的流向栅格有差异? http://forums.esri.com/Thread.asp?c=93&f=995&t=292503 http://forums.esri.com/Thread.asp?c=93&f=995&t=290652 而且,如果在较高纬度上进行划定,例如在弗吉尼亚州的谢南多厄国家公园进行划界,而不是在德克萨斯州进行划界,从理论上讲,任何差异都不会成为问题吗? 我曾与一位制图专家交谈,他认为,当您离开赤道时所产生的东西向失真可能是一个问题(例如在某些地图上加拿大极度膨胀和扭曲),因为如果您超过如果您担心精度问题,他们认为投影数据是远离赤道的纬度10度。 一个主要的未知数是盆地的不确定性水平,该盆地使用我们试图处理的非投影数据来描绘。有区别,但是幅度是多少? 感谢任何能够为该讨论提供直接答案或对此有所帮助的人。 编辑 我们感兴趣/关注的主要问题是,由于使用未计划的DEM启动流程而导致划定的分水岭是否存在准确性问题。 因此,如果我理解答复,那么就代表倾泻点的流域而言,划定的盆地应该很好吗?但是,如果流向错误,似乎会在最终划定的分水岭上导致某些错误。 这是一个非常有趣且非常重要的主题-我尚未看到报告或文档说明可以使用联合国投影数据来描绘分水岭。我已经完成了由Spatial Analyst扩展(其中包含水文工具)的首席开发工程师带领的ESRI用户会议技术讲座,他们说您也应该使用等面积投影(例如Albers等面积)。 同样,似乎没有任何权威的“圣经”标准来解决此问题-似乎这是在计算高程导数之前投影数据的几乎公认的事实上的方法。 关于这如何影响流向计算以及随后的分水岭划分,我无法找到一个简明而直接的答案。 而且,如果最终使用未投影的DEM数据划定了分水岭,然后又投影了这些分水岭,那么是否还不准确(例如,在确定分水岭面积或其他任何特征(如土地覆盖率等)方面)? 此外,我假设投影从未投影的DEM派生的流向栅格不会校正错误,因为源数据是未投影的。 谢谢-感谢您可以提供的其他见解 编辑-20110331 @whuber: 感谢您的广泛讨论。我们已经对这个问题进行了更多的研究,并且实际上遇到了一些参考资料,这表明最好不要在获取流量目录,流量累积和描绘轮廓之前投影DEM。 提出以下问题时,来自一位匿名来源(但名气很好的人)的一封电子邮件回复:1.)项目DEM 2.)生成派生对象或1.)产生派生对象2.)项目DEM说: 简而言之,它取决于导数。对于将要可视化的连续导数,您应该导出然后进行投影-这样可以降低(或通过投影算法)增强或引入图块边界伪像(如果要先投影DEM则传递给导数)的风险。例外情况是,您还使用距离或面积作为导数计算的基础。当然,这是相对于距离/区域有多大以及您可以远离赤道的可接受距离。因此,想象一下,对于依赖于像元大小的诸如坡度或山体阴影之类的衍生物,会产生后果。这些导数在赤道处将最精确,并且在向北或向南超过60度时,精确度将大大降低。在这两种情况下,我都假定DEM覆盖的区域非常大(大于1.5个UTM区域),并且采用的是传统的基于图块的方法,其中图块是任意的或符合现有标准(例如USGS四边形边界)。因此可以说,这意味着很多想法早于镶嵌数据集,而我对此无能为力。我主要关心的是想知道DEM瓦片的匹配程度。如果它们匹配得很好(如NED),那么我希望事情能够很好地进行,派生自图块的派生类(作为应用于镶嵌数据集的函数),然后即时显示它们。如果它们不匹配,则进行垃圾回收,然后进行垃圾回收。回到您最初的问题,我认为这仅仅是分水岭的边界, 他们接着说: 我坚持使用非投影方法的原因是,我们使用的栅格本身就是DEM的派生类(我们通常没有,但通常认为是LiDAR点云)。对于覆盖非常大区域的栅格,例如分辨率相对较高的大洲,当栅格使用常规尺寸的像元时,投影到像Albers这样的东西会导致信息丢失或引入(如Esri的栅格那样)。这意味着像Flow Accumulation这样的工具将根据部分或内插信息产生结果。基本上,所有应用于栅格的投影算法都会在出现扩展或缩小大于像素宽度距离的情况下引起问题(像Albers这样的投影会通过在两个旧像素之间引入新像素而引入误差)。从这些中得出意味着累积误差的可能性很高。 这似乎暗示了相反的情况-投影会引入更多的噪音,除非您的纬度超过60度。 我们还遇到了一些已公开的消息来源,这些数据表明,针对GIS的分布式水文模型(Vieux,2004):http://www.springerlink,未投影是较小流域的可接受方法(第1.6节的最后2段) …


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如何制图表示水流量?
我正在为陡坡上的水流建模以进行侵蚀研究。您可以从屏幕快照中看到基于ArcGIS的流量分析的结果。为了生成这些流线,我生成了一个无凹陷的DEM,计算了流向,最后生成了流累积。用ArcScan对栅格流积积进行矢量化处理。 尽管此方法在显示水路方面做得很好,但它并不能提供任何可视的量级或累积量度。我如何更好地表示陡峭表面上的水流,以便表示大小和/或堆积?

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使用非投影数据与投影数据进行的计算的错误评估
该问题以主题行“根据投影数据与非投影数据计算流向并描绘盆地”为主题而建立。: 根据投影数据与非投影DEM数据计算流向并描绘盆地。 但是,这是一个完全独立的问题,因为前面提到的问题已经确定在使用算法(例如,ArcGIS Flow Direction)时存在一些问题,这些算法假设球面/非实际地理坐标系中数据的欧几里得距离。 我们知道地图投影有点像拿橘子皮,然后试图将其弄平在桌子上-您会在地图投影中固有地引入一些错误。但是,投影的好处似乎可以抵消所引入的任何误差,尤其是在运行以笛卡尔/投影平面为前提的计算时。在这种情况下,我感兴趣的算法是ArcGIS Flow Direction算法,它确实假设您的数据已经投影(这是根据我的研究,大多数应用程序都采用的假设),因为它使用欧几里德方法来计算距离。 我的问题是:如何利用未投影的DEM数据(地理坐标系中的DEM数据)与投影数据(适当的投影中的DEM数据)来量化在给定研究区域中计算流动方向时可能引入的误差? UTM或保形的东西? 当然,您可以使用未投影,然后再投影相同的DEM数据来导出流向栅格。但是那又怎样呢?由于我们的目标是尽可能精确地对地球表面进行建模(并且我们并未解决在创建原始DEM等过程中可能引入的任何错误-就我而言,这是一个常数) ....我们只是假设从投影DEM得出的流向数据更好,然后比较两个栅格的各个像元值以识别哪些像元具有不同的方向值(在正常D-8模型的背景下) )?我猜想要这样做,那么您将必须采用从非投影数据得出的流向栅格,然后应用与流向投影栅格相同的投影。 什么才是最合理的,应将未投影的DEM与准确度的基准进行比较? 对于那些了解数学方程式的细节,对于那些理解它的人来说,可能会为您提供基本的证明,并且足以满足某些要求,但同时也可能将错误传达给没有经验的人。对数学有深入的了解,但可能只知道足够的地理/ GIS危险就好了(理想情况下,两个级别都很好,这将与铁杆地理极客和一般的GIS爱好者产生共鸣)。对于更高级别的人来说,说数学上的证明可能会使它有些争议-我正在寻找更切实的东西(例如,类似于将美元数字附加到某种政府的低效率上)。 关于如何量化这一点的任何想法或想法将不胜感激。 汤姆

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确定流梯度的工作流程?
就数据而言,我正在处理NHD .shp文件,1000万个DEM和一些LIDAR数据。 我的目标是确定流网络中100m段的坡度。 我已经能够做到这一点,但是我希望我的工作流程不理想,尤其是因为我根本无法处理分支网络。 如果所有人都打算这样做,那么您将使用哪种步骤? 另外,我在这里发布了有关该问题的文章,我认为我在描述我的目标方面做得更好。
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