DSM, DTM, और सामान्यीकृत ऊंचाई: सही ऊंचाई उत्पाद का चयन

एक मॉडल का नाम उसकी इच्छित सतह को परिभाषित करता है

एक डिजिटल सतह मॉडल आम तौर पर देखी गई सतहों का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें छत, वृक्षावरण और जमीन के ऊपर की अन्य वस्तुएं शामिल हैं। एक डिजिटल भू-भाग मॉडल का लक्ष्य अपनी परिभाषा और प्रसंस्करण विधि के अनुसार जमीन का प्रतिनिधित्व करना है। सामान्यीकृत ऊँचाई वस्तुओं की तुलना चुनी हुई अंतर्निहित सतह से करती है। सभी एक जैसे रंग के रेखापुंज के रूप में दिखाई दे सकते हैं, इसलिए अर्थ समझाने के लिए फ़ाइल नाम पर्याप्त नहीं है। पूछें कि उपयोगकर्ता को किस सतह की आवश्यकता है और परिणाम कैसे लागू किया जाएगा। गलत मॉडल का चयन करने से प्रशंसनीय दिखने वाला विश्लेषण उत्पन्न हो सकता है जो एक अलग प्रश्न का उत्तर देता है, खासकर जब जमीन के आकार और जमीन के ऊपर की संरचनाओं को स्पष्ट अंतर के बिना मिश्रित किया जाता है।

स्रोत का जमीनी दृश्यता से मिलान करें

फोटोग्राममेट्री कई छवियों में दिखाई देने वाली सतहों का पुनर्निर्माण करती है; घनी छतरी के नीचे की ज़मीन कभी नहीं देखी जा सकती। वर्गीकरण उन विस्तृत मापों को पुनर्प्राप्त नहीं कर सकता जिन्हें कैप्चर नहीं किया गया था। LiDAR विभिन्न अवसर प्रदान करता है जहां लेज़र पल्स अंतराल से जमीन तक पहुंचती हैं, लेकिन प्रदर्शन कवर, ज्यामिति और सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन पर निर्भर करता है। कुल बिंदु घनत्व के बजाय जमीनी अवलोकनों की जांच करें। दोनों दृष्टिकोण खुली भूमि पर उपयोगी हो सकते हैं, जबकि अस्पष्ट क्षेत्रों में पूरक सर्वेक्षण की आवश्यकता हो सकती है। वास्तविक स्थितियों और इच्छित सतह के आधार पर पेलोड का चयन करें, न कि यह धारणा कि एक सेंसर स्वचालित रूप से हर जगह एक पूर्ण और सही भू-भाग मॉडल तैयार करता है।

किसी लेबल पर भरोसा करने के बजाय वर्गीकरण का मूल्यांकन करें

भू-भाग निर्माण के लिए जमीनी अवलोकनों को अन्य वस्तुओं से अलग करने की आवश्यकता होती है। एल्गोरिदम ऊंचाई, ढलान और पड़ोसी बिंदुओं के बीच विशेष संबंधों का उपयोग करते हैं; समतल भूमि के लिए उपयुक्त सेटिंग्स छतों, चट्टानों या सीढ़ीदार संरचनाओं पर खराब व्यवहार कर सकती हैं। मूल और वर्गीकृत संस्करण बनाए रखें. पूरे प्रोजेक्ट में सेटिंग्स लागू करने से पहले प्रतिनिधि क्रॉस-सेक्शन का परीक्षण करें। निचली वस्तुओं को जमीन के रूप में स्वीकार किया जा सकता है, जबकि तेज लकीरों को गलत तरीके से हटाया जा सकता है। व्याख्या के लिए साइट फॉर्म की समझ की आवश्यकता होती है। उद्देश्य एक सहज दिखने वाला रेखापुंज नहीं है, बल्कि जमीनी आकार का संरक्षण है जो प्रेक्षणों से समर्थित है और उपयोगकर्ता के कार्य के लिए प्रासंगिक है।

अवलोकन संबंधी सहायता से ग्रिड आकार चुनें

एक छोटी कोशिका सूचना नहीं बनाती। जहां ग्राउंड रिटर्न विरल हैं, छोटे सेल वाला भूभाग रैस्टर में बड़े पैमाने पर अंतर्वेशन शामिल हो सकते हैं। हालाँकि, एक मोटा ग्रिड परियोजना के लिए महत्वपूर्ण खाइयों या लकीरों को समतल कर सकता है। स्थानिक समर्थन का निरीक्षण करें और सेल आकार को इच्छित विश्लेषण से जोड़ें। औसत परियोजना घनत्व पर निर्भर रहने के बजाय कमजोर क्षेत्रों की जाँच करें। रिकॉर्ड इंटरपोलेशन विधि, खोज व्यवहार, और लापता अवलोकनों का उपचार। प्राप्तकर्ताओं को अधिक दूर के पड़ोसियों का उपयोग करके अनुमानित स्थानों से घनी मापी गई सतहों को अलग करने की आवश्यकता है, खासकर जहां स्पष्ट विवरण अन्यथा विश्वास के स्तर का संकेत दे सकता है जो स्रोत डेटा का समर्थन नहीं करता है।

संगत ग्रिड पर ऊंचाई को सामान्य करें

सापेक्ष ऊंचाई अक्सर सतह मॉडल से इलाके के संदर्भ को घटाकर प्राप्त की जाती है। निर्देशांक प्रणाली, इकाइयां, ऊंचाई संदर्भ, विस्तार और ग्रिड संरेखण संगत होना चाहिए। एक छोटा सा स्थितिगत बेमेल छत या वृक्षावरण किनारों के साथ बड़े मूल्य उत्पन्न कर सकता है। नकारात्मक परिणाम स्वचालित रूप से भौतिक नहीं होते हैं: पंजीकरण, अंतर्वेशन और डेटा संग्रह-समय के अंतर उन्हें समझा सकते हैं। मूल्यों को संपादित करने से पहले वितरण और क्रॉस-सेक्शन का निरीक्षण करें। किसी भी पुन: नमूने को रिकॉर्ड करें और उपयोग किए गए भू-भाग संस्करण को बनाए रखें। सामान्यीकरण एक विश्लेषणात्मक ऑपरेशन है जिसमें जांच की आवश्यकता होती है, न कि केवल संबंधित नामों या सतही रूप से समान रंग डिस्प्ले के साथ दो रेखापुंजों का घटाव।

पानी और विशेष संरचनाओं को स्पष्ट रूप से संभालें

पानी से बहुत कम विश्वसनीय प्रेक्षण मिल सकते हैं। पुल और अन्य संरचनाएं भी एक परिभाषा प्रश्न उठाती हैं: क्या भूभाग एक अंतर्निहित जमीन की सतह का प्रतिनिधित्व करना चाहिए, और क्या वह सतह वास्तव में देखी गई है? सहमत उत्पाद परिभाषा और उपलब्ध साक्ष्य का पालन करें। केवल पूर्ण रास्टर बनाने के लिए व्यापक छूटे हुए क्षेत्रों को चुपचाप न भरें। यदि ब्रेकलाइन या पूरक माप का उपयोग किया जाता है, तो उनके स्रोत और विधि को सुरक्षित रखें। नदी और क्रॉसिंग उपचार जल निकासी विश्लेषण को दृढ़ता से प्रभावित कर सकते हैं। स्पष्ट करें कि क्या कोई मॉडल उस विशेष उद्देश्य के लिए तैयार किया गया है या यह एक सामान्य ऊँचाई उत्पाद बना हुआ है जिसका आवश्यक हाइड्रोलॉजिकल उपचार नहीं हुआ है।

उस सतह को मान्य करें जिसका उपयोगकर्ता विश्लेषण करेंगे

परीक्षण के तहत मॉडल के साथ संगत संदर्भों का उपयोग करें। एक ग्राउंड जाँच बिंदु की तुलना DSM में झाड़ियों के शीर्ष से नहीं की जानी चाहिए। खुले मैदान, ढलानों और प्रासंगिक कवर स्थितियों का आकलन करें जहां उपयुक्त संदर्भ प्राप्त किए जा सकते हैं। जब उनका व्यवहार अलग हो तो परिणाम अलग करें। उड़ान लाइनों के पार टाइल जोड़ों और प्रोफाइलों का भी निरीक्षण करें। चिकनापन पूर्वाग्रह को छिपा सकता है, जबकि खुरदरी बनावट का स्वचालित रूप से यह मतलब नहीं है कि पूरा डेटासेट गलत है। कोई उत्पाद स्वीकार्य प्रतीत होता है या नहीं, यह निर्धारित करने के लिए एक चुने हुए रंग रैंप की अनुमति देने के बजाय दृश्य जांच, क्रॉस-सेक्शन, मेटाडेटा और स्वतंत्र बिंदुओं को मिलाएं।

मेटाडेटा में सीमाओं का वर्णन करें

सतह की परिभाषा, स्रोत और तारीख, वर्गीकरण, ग्रिड आकार, अंतर्वेशन, ऊंचाई संदर्भ और मूल्यांकन परिणाम रिकॉर्ड करें। सीमा या स्पष्टीकरण के माध्यम से पर्याप्त जमीनी समर्थन के बिना क्षेत्रों की पहचान करें। बिना सीमाएँ बताए «उच्च सटीकता» जैसे दावों से बचें। व्युत्पन्न उत्पादों को अपने स्रोत मॉडल और संस्करणों से लिंक बनाए रखना चाहिए। इससे प्राप्तकर्ता इलाके के अवलोकन, वस्तु माप या आगे के विश्लेषण के लिए उपयुक्तता का आकलन कर सकते हैं। जब परियोजना कर्मचारी बदलते हैं तो रिकॉर्ड उपयोगिता बरकरार रखता है और किसी को याद नहीं रहता कि विशेष प्रसंस्करण सेटिंग्स क्यों चुनी गईं। स्पष्ट मेटाडेटा बाद के उपयोगकर्ता को सतही उत्पाद को भू-भाग मॉडल के रूप में मानने से रोकता है, केवल इसलिए क्योंकि इसमें ऊंचाई मान शामिल हैं।

अलग-अलग प्रश्नों के लिए अलग-अलग उत्पाद चुनें

सापेक्ष वृक्षावरण की ऊँचाई का अध्ययन करने वाली एक वानिकी टीम को उपयुक्त ऊपरी सतह और ज़मीनी संदर्भ की आवश्यकता होती है। भूमि ढलान का अध्ययन करने वाली एक निर्माण टीम को मुख्य रूप से ऊपरी वस्तुओं के प्रबंधन को समझाने वाले भूभाग निरूपण की आवश्यकता होती है। इसलिए एक ही साइट को अलग-अलग आउटपुट की आवश्यकता हो सकती है। दोनों आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करें और तदनुसार पेलोड, संदर्भ और प्रसंस्करण का चयन करें। आवश्यक अवलोकनों के संदर्भ में NiVO RGB या LiDAR कॉन्फ़िगरेशन पर चर्चा करें, केवल सेंसर नाम के आधार पर विस्तृत इलाके का वादा नहीं। प्रतिनिधि क्रॉस-सेक्शन और परीक्षण दिखाएं ताकि प्राप्तकर्ता समझ सकें कि प्रत्येक सतह का निर्माण कैसे हुआ और आगे सत्यापन कहाँ आवश्यक है।

उदाहरणात्मक परिदृश्य: एक ढलान के बगल में नकारात्मक वृक्षावरण की ऊँचाई

एक काल्पनिक वनस्पति परियोजना पर विचार करें जो सापेक्ष वृक्षावरण की ऊंचाई का अनुमान लगाने के लिए सतह रेखापुंज से इलाके को घटाती है। अधिकांश परिणाम प्रशंसनीय लगते हैं, लेकिन पहाड़ी के किनारे एक बैंड में अप्रत्याशित नकारात्मक मूल्य होते हैं। विश्लेषक प्रत्येक नकारात्मक सेल को तुरंत शून्य से प्रतिस्थापित नहीं करता है। टीम दोनों इनपुट के लिए निर्देशांक संदर्भ, ऊंचाई परिभाषा, सेल आकार, ग्रिड उत्पत्ति और वैध सीमा की जांच करती है। यह स्रोत तिथियों और ग्राउंड-वर्गीकरण संस्करणों की भी तुलना करता है। पूरे बैंड में एक प्रोफ़ाइल संरेखण समस्याओं को पुनर्निर्मित सतहों में अनिश्चितता से अलग करने में मदद करती है। मूल इनपुट को बरकरार रखा जाता है ताकि जांच अप्रलेखित संपादनों का क्रम बनने के बजाय पुन: प्रस्तुत करने योग्य बनी रहे।

विश्लेषक ग्राउंड-पॉइंट समर्थन का निरीक्षण करते हैं और पहचानते हैं कि इलाके के मॉडल में इंटरपोलेशन कहां योगदान देता है। कोई भी उचित सुधार एक नया संस्करण बन जाता है, जिसमें सटीक सामान्यीकरण स्रोत संरक्षित होते हैं। उपयुक्त स्वतंत्र साक्ष्य प्रासंगिक सतह का आकलन करता है; केवल सहज उपस्थिति ही मान्यता नहीं है। वितरित परिणाम में शेष अनुपयुक्त क्षेत्रों की पहचान की गई है। उपयोगकर्ता तब समझ सकते हैं कि सापेक्ष ऊंचाई घटाव फ़ंक्शन से अधिक क्यों है। इसके मान दोनों रैस्टर्स से संदर्भ, सतह-परिभाषा, संरेखण और अवलोकन-समर्थन निर्णय प्राप्त करते हैं, तब भी जब प्रत्येक फ़ाइल सफलतापूर्वक खुलती है और प्रसंस्करण सॉफ़्टवेयर में अलग से देखने पर उचित दिखाई देती है।

हैंडओवर के लिए, टीम दो संभावित उत्पादों की तुलना करती है: असमर्थित प्रतिस्थापन के साथ एक दृष्टि से पूर्ण ऊंचाई वाली परत, या एक परत जो एक स्पष्ट वैध-क्षेत्र मुखौटा बनाए रखती है और अनिश्चितता को समझाती है। यह संपूर्णता को एकमात्र मानदंड मानने के बजाय सहमत विश्लेषण के लिए उपयुक्त उत्पाद का चयन करता है। इनपुट-संस्करण तालिका और प्रोफ़ाइल स्थान परिणाम के साथ आते हैं। यदि बाद में जमीनी सर्वेक्षण से इलाके के आधार में सुधार होता है, तो उपयोगकर्ता अंतिम रैस्टर में अप्रलेखित मैन्युअल संपादनों को उलटने की कोशिश करने के बजाय संरक्षित स्रोतों से सापेक्ष ऊंचाइयों की पुन: गणना कर सकते हैं।