Determining the optimal grid resolution for topographic analysis on an airborne lidar dataset
Determining the optimal grid resolution for topographic analysis on an airborne lidar dataset
复制标题
确定机载激光雷达数据集地形分析的最佳网格分辨率
DOI：
--
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发表时间：
2019
影响因子：
3.4
通讯作者：
B. Bookhagen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Taylor Smith;A. Rheinwalt;B. Bookhagen
抽象的。数字高程模型 (DEM) 是以下内容的网格表示
地球表面，通常包含数据带来的不确定性
收集和处理。 DEM 的坡度和坡向估计包含
从表示中继承的错误和不确定性
连续表面作为网格（称为截断误差；TE）并由
任何 DEM 不确定性。我们详细分析了 TE 和传播的影响
坡度和坡向的高程不确定性（PEU）。使用合成数据作为对照，我们定义函数来量化 TE
和任意网格的 PEU。然后我们开发一个质量指标来捕获
TE 和 PEU 对地形计算的综合影响
指标。我们的质量指标使我们能够检查以下内容的空间模式：
地形指标的误差和不确定性，并比较计算
不同尺寸和精度的 DEM。使用点密度为 ∼10 pts m−2 覆盖的激光雷达数据
位于加利福尼亚州南部的圣克鲁斯岛，我们能够生成 DEM 并
多个网格分辨率下的不确定性估计。坡度（坡向）误差
1 m 数据集平均 0.3∘ (0.9∘) 来自 TE 和
5.5∘ (14.5∘) 来自 PEU。我们计算最佳 DEM 分辨率
对于我们 4 m 的 SCI 激光雷达数据集，它最大限度地减少了误差范围
由于 TE 和 PEU 的综合影响而进行的地形度量计算
用于整个 SCI 的坡度和坡向计算。平均坡度
4 m DEM 的（方面）误差为 0.25∘ (0.75∘)
来自 TE 和 5∘ (12.5∘) 来自 PEU。虽然最小的网格
高密度 SCI 激光雷达的分辨率不一定
最适合计算地形指标，高点密度数据是
对于测量各种分辨率的 DEM 不确定性至关重要。
Abstract. Digital elevation models (DEMs) are a gridded representation of
the surface of the Earth and typically contain uncertainties due to data
collection and processing. Slope and aspect estimates on a DEM contain
errors and uncertainties inherited from the representation of a
continuous surface as a grid (referred to as truncation error; TE) and from
any DEM uncertainty. We analyze in detail the impacts of TE and propagated
elevation uncertainty (PEU) on slope and aspect. Using synthetic data as a control, we define functions to quantify both TE
and PEU for arbitrary grids. We then develop a quality metric which captures
the combined impact of both TE and PEU on the calculation of topographic
metrics. Our quality metric allows us to examine the spatial patterns of
error and uncertainty in topographic metrics and to compare calculations on
DEMs of different sizes and accuracies. Using lidar data with point density of ∼10 pts m−2 covering
Santa Cruz Island in southern California, we are able to generate DEMs and
uncertainty estimates at several grid resolutions. Slope (aspect) errors on
the 1 m dataset are on average 0.3∘ (0.9∘) from TE and
5.5∘ (14.5∘) from PEU. We calculate an optimal DEM resolution
for our SCI lidar dataset of 4 m that minimizes the error bounds on
topographic metric calculations due to the combined influence of TE and PEU
for both slope and aspect calculations over the entire SCI. Average slope
(aspect) errors from the 4 m DEM are 0.25∘ (0.75∘)
from TE and 5∘ (12.5∘) from PEU. While the smallest grid
resolution possible from the high-density SCI lidar is not necessarily
optimal for calculating topographic metrics, high point-density data are
essential for measuring DEM uncertainty across a range of resolutions.
影响因子：
3.4
作者：
Grieve, Stuart W. D.;Mudd, Simon M.;Furbish, David J.
通讯作者：
Furbish, David J.