TRI, TPI ou Rugosidade

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Estou trabalhando em uma projeção de seleção de locais em que não poderei realizar nenhuma observação in situ. Um componente-chave do processo de seleção é a robustez do terreno subjacente.

Planejo usar o GDALdem para criar os mapas de robustez derivados. Eu li tanto o Wilson, et al. Documento de 2007 e a documentação do GDALdem . Embora ambos ofereçam informações sobre os algoritmos usados ​​para gerar os índices, apenas o artigo de Wilson oferece uma avaliação da adequação do índice.

É essencial, porque não posso realizar observações in situ, que o índice selecionado superestime a rugosidade da superfície.

Na sua experiência, qual índice você utilizou, para qual aplicativo e por quê?

Jay Laura
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Respostas:

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O artigo "Análise em várias escalas da rugosidade da superfície topográfica no vale de Midland, na Escócia", de Grohmann et al., 2011 descreve as diferenças entre os seis métodos de cálculo das medidas de rugosidade da superfície da topografia digital 2D. Seu artigo foi útil, pois ele fornece uma comparação quantitativa de cada método usando uma única região de teste em várias resoluções espaciais e tamanhos de janela. No final de seu trabalho, ele afirma:

O desvio padrão da inclinação continua sendo a medida mais eficaz da rugosidade da superfície devido à simplicidade do cálculo, detecção de escala fina / relevo regional e desempenho em uma variedade de escalas.

Ele também recomenda o uso da dispersão vetorial e o desvio padrão da curvatura do perfil, com base em sua capacidade de representar as características do terreno. Ele diminuiu o voto do método da proporção de área, uma vez que "não consegue distinguir entre formas de relevo em áreas de baixo relevo". O método da razão de área é semelhante ao índice de Rugosidade de Lundblad et al., Mas pode haver uma pequena diferença no cálculo (não examinei o código para o índice de Rugosidade versus o método de razão de área usado em Grohmann et al.) .

Eu escolhi dois métodos: desvio padrão da inclinação e dispersão do vetor; desvio padrão da inclinação para simplicidade / precisão e dispersão do vetor, pois é sensível a variações locais de elevação, o que é adequado para minhas áreas de estudo.

sbraden
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