¿Cómo registrar (verticalmente) un DEM en las lecturas de GPS?

Question

No sé si lo que pido es posible o no, pero lo vamos a intentar...

Tengo dos conjuntos de datos:

• DEM como una nube de puntos en una coordenada relativa del sistema, construido con 3D algoritmo de estructura-de-movimiento.

• 20 puntos de control con absoluta elevaciones de los valores (entre 130 y 140 metros) tomadas con un GPS.

• 20 puntos de la nube de puntos que representa la Gcp relativo en el sistema de coordenadas (georeferenciación de los objetivos visible en la nube de puntos).

Me gustaría limitar la elevación de mi nube de puntos DEM con el GPS de la verdad debido a la elevación, con el fin de tener un DEM con absoluta elevación calibrado a mi área de estudio.

Por el momento, el área de estudio es de aproximadamente 1 hectárea y con pendientes en torno a max. 20%, pero el objetivo es la exportación de la metodología en la captación del río con un tamaño de unos kilómetros cuadrados y con max. pendientes en torno al 60%.

Cualquier ayuda es bienvenida, preferiblemente en ArcGIS o R pero yo puedo lidiar con otros softwares si es necesario!

Gracias por la ayuda.

Answer 1

Usando Kriging existen varios métodos para limitar la interpolación basado en otros datos:Kriging de Regresión/Kriging con externos a la deriva.

http://spatial-analyst.net/book/Regressionkriging

sobre las diferencias entre los métodos: http://www.itc.nl/library/Papers_2003/misca/hengl_comparison.pdf

Para un problema similar, he utilizado el de Kriging con Externos a la Deriva método de uso de la g-stat paquete en R. En R usando el gstat paquete, algo como:

Krig_res <- krige(val~constraint,locations,data,model=variogram)

donde la restricción es una collumn en su 'datos' dataframe.

espero que ayude Annette

Answer 2

Finalmente, he encontrado la solución a mi pregunta...

Así que, básicamente, la georreferencia de una nube de puntos basado en mediciones GPS, necesitamos encontrar una transformación lineal (matriz de rotación, el vector de translación y el factor de escala) entre las coordenadas relativas de la Gcp visible en la nube de puntos y las coordenadas del mundo de las mediciones GPS. Y aplicar esta transformación para cada punto de la nube de puntos...

Para ello, la procrustes() método, disponibles tanto en R y MATLAB, puede ser utilizado. Devuelve el 3 parámetros que se necesitan para la transformación lineal a hacer. Entonces, las coordenadas de cada punto de la nube de puntos puede ser transformado en coordenadas del mundo basados en esta ecuación:

Mundo Coordenadas del punto = Escala * Rotación * Coordenadas Relativas del punto + Traducción

Espero que esto está claro!