¿Qué es mejor para medir la elevación real del terreno, el NED o el SRTM?

Question

Sé que las capas DEM del NED se crean utilizando principalmente nubes de puntos Lidar y que el SRTM obtiene sus datos de radares basados en lanzaderas. He cargado ambos en QGIS y puedo ver que en mi área de estudio, el área metropolitana de Tampa, las dos capas difieren bastante en algunas zonas. He leído que el SRTM a veces lee las cimas de las características del terreno, como los bosques, como la elevación del terreno. Esto perjudicaría mi investigación porque sólo estoy interesado en la elevación real del terreno. Mi problema con el NED es que a veces parece tener una medición que está por debajo de lo que yo esperaría que fuera la elevación, especialmente alrededor de la costa. ¿Es alguna de estas capas de elevación una fuente mejor para encontrar la elevación real de la superficie?

Answer 1

Esto no es en absoluto una respuesta a su problema específico, sino una explicación de los datos de elevación y la precisión vertical. Además, todo esto no cabría en un comentario.

Cuando se comprueba la precisión vertical de los datos lidar, sólo se utiliza un número selecto (dependiendo del área de cobertura lidar) de puntos de control de elevación. Yo no esperaría que todos los marcadores de elevación coincidieran con los datos de elevación, pero de 1 a 3 pies parece más de lo que cabría esperar. Sin embargo, considere Especificación de base USGS normas de precisión vertical absoluta asociadas a distintos niveles de calidad. Este documento es nuestra biblia a la hora de calibrar y clasificar nubes de puntos lidar, así como de generar derivados como MDE para el USGS.

Los datos ráster QL3 tienen un tamaño de celda mínimo de 2 m. Si utiliza un MDE NED de 3 m, podemos considerar que se trata de un ráster QL3. Los estándares mínimos de precisión vertical para un conjunto de datos lidar QL3 son un RMSEz menor o igual a 20cm (7.9in), y un NVA a un nivel de confianza de percentil 95 menor o igual a 39.2cm (15.4in). Esto significa que puede estar seguro al 95% de que cualquier punto lidar está 39,2 cm por encima o por debajo de su ubicación en el mundo real.

Además, considere la trama como una estructura de datos. El ráster agrega puntos a una cuadrícula regular y representa esa área agregada (3 metros cuadrados en el caso del NED) como un único valor, normalmente donde cae el centroide en el TIN que se utilizó para crear el MDE. Por lo tanto, si se compara un valor raster con un único punto, especialmente uno situado en una pendiente, hay que tener en cuenta estos factores que introducen error en los datos (recuerde que ningún dato está exento de error). Estoy seguro de que también existen normas de precisión vertical para los datos SRTM. Los pros y los contras de los datos de elevación deben tenerse en cuenta en cualquier tipo de análisis.