Add
Google Earth / mapytopografia

Testowanie dokładności danych wysokościowych Google - niespodzianka!

Google Earth zapewnia dostęp do danych o wysokości za pomocą bezpłatnego klucza Google Elevation API. Civil Site Design, wykorzystuje ten potencjał dzięki nowej funkcji Satellite to Surface. Ta funkcja pozwala wybrać obszar i odległość między punktami siatki, zwraca powierzchnię z krzywymi poziomu zintegrowanymi z oprogramowaniem do projektowania obiektów cywilnych i obrazem lotniczym.

Lance Maidlow z ChasmTech LLC zbudował tę sprawę użycia opublikowanego w Magazyn TwinGEO

Zawsze byłem ciekawy dokładności danych dostarczanych przez Google. Miałem na myśli dwa możliwe przypadki użycia:

  • Projekt koncepcyjny / wstępny dla nowych podpodziałów.
  • Dostęp do topografii basenu w celu analizy obszarów zalewowych za pomocą HEC-RAS 2

Do celów oceny wybrałem dwie witryny:

  • Witryna 1 była bardzo wysokim podziałem w Dunedin na Florydzie. W tym celu pierwotnie pobrałem i przetworzyłem ponad 2 miliony punktów LiDAR ze strony NOAA.
  • Witryna 2 była proponowanym działem handlowym w Lake County na Florydzie, gdzie mieliśmy dane z ankiety w sieci 100, a także szczegółowe badania istniejącej infrastruktury.

Funkcja satelita do powierzchni, wygenerowane powierzchnie dla dwóch obszarów testowych w czasie krótszym niż 10 minut. Powierzchnie wygenerowane z danych elewacji Google były zaskakująco dokładne podczas porównywania danych LiDAR i danych z badań.

Byłoby jednak bardzo przydatne, gdyby Google podał źródło i datę swoich danych dotyczących wysokości.

Wyniki są jednak bardzo podobne, oryginalne punkty LiDAR były niższymi stopami 8.5 w porównaniu do poziomu znanego jeziora. Korekta ta została dodana do danych LiDAR w Civil Site Design przed utworzeniem konturów, jak pokazano poniżej w szczegółowym porównaniu danych powierzchni między dwoma źródłami. Średnia wysokość 1 / 2, 1 / 3 i 2 / 3 jest praktycznie identyczna. Średnia ważona wysokość jest 3 stóp wyższa niż danych LiDAR. Różnica ta wynika z faktu, że punkty są gęstsze na otwartych obszarach w porównaniu z obszarami pokrytymi drzewami. Dane satelitarne zostały wygenerowane w sieci 20.

Następnie prezentowana jest wizualna kontrola danych satelitarnych, która wypada korzystnie w porównaniu z rzeczywistymi warunkami terenu.

W tym konkretnym przypadku należało umieścić węzeł na wysokości Google, w kategoriach surowej dokładności i ogólnego kształtu krzywych w odniesieniu do istniejących dróg i warunków lokalizacji domów.

Podział strefy handlowej

W następującym przykładzie podziału handlowego kontury zostały wygenerowane z siatki 20 z danymi satelitarnymi, czerwone krzywe otrzymano z danych rozpoznawania w siatce 100.

Wiedza lokalna jest jednak ważna, ponieważ dane dotyczące wysokości nie mają określonej daty. Zakończono depresję i utworzono rezerwację po zebraniu danych o wysokości Google. Podobnie zbudowano staw gospodarstwa w północno-wschodniej części terenu, po zebraniu wszystkich danych wysokościowych.

Źródło danych o wysokości Google różni się w zależności od lokalizacji. Chociaż więcej informacji na temat danych elewacji Google można uzyskać z niektórych źródeł, pozostaje to tajemnicą.

Chociaż ta analiza nie jest naukowa, może wskazywać, że dane Google Elevation są akceptowalne i mogą być brane pod uwagę przy projektowaniu koncepcyjnym urbanizacji lub generowaniu powierzchni dorzecza, która może być wykorzystana do analizy powodziowej w zastosowaniach takich jak HEC RAS 2.

Golgiego Alvareza

Pisarz, badacz, specjalista w zakresie modeli zarządzania gruntami. Uczestniczył w konceptualizacji i wdrażaniu modeli takich jak: Krajowy System Zarządzania Nieruchomościami SINAP w Hondurasie, Model Zarządzania Wspólnymi Gminami w Hondurasie, Zintegrowany Model Zarządzania Katasterem – Rejestr w Nikaragui, System Administracji Terytorium SAT w Kolumbii . Redaktor bloga wiedzy Geofumadas od 2007 roku i twórca Akademii AulaGEO, która obejmuje ponad 100 kursów z zakresu GIS - CAD - BIM - Digital Twins.

Powiązane artykuły

Jeden komentarz

  1. Dzień dobry:
    Porównywanie dobroci / precyzji danych altymetrycznych uzyskanych przez różne źródła jest skomplikowane.
    Problem tkwi w procesie / metodologii obliczeniowej, za pomocą której uzyskano porównywane dane DEM lub lidar -> krok siatki, uwzględniony model geoidalny, punkty kontrolne itp.
    Przeprowadzę badanie w Hiszpanii w celu porównania ortometrycznego badania GPS RTK Lidar z firmy IGN, wspieranego przez niwelację o wysokiej precyzji i Google Earth -> na swoim blogu opowiem, co z tego wyjdzie….http://autodidactaengeomatica.blogspot.com/
    Pozdrowienia i podziękowania za wkład ...
    Raul

Zostaw komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.

Powrót do góry przycisk