현장 관찰을 수행 할 수없는 사이트 선택 투영을 진행 중입니다. 선택 과정의 핵심 요소는 기본 지형의 견고성입니다.
파생 된 견고성 맵을 만들기 위해 GDALdem을 사용할 계획입니다. 나는 Wilson, et al. 2007 년 논문 및 GDALdem 문서 . 두 지수 모두 지수를 생성하는 데 사용 된 알고리즘에 대한 통찰력을 제공하지만 Wilson 논문 만이 지수 적합성 평가를 제공합니다.
현장 관찰을 수행 할 수 없기 때문에 표면 거칠기를 추정하기 위해 선택한 지수를 선택하는 것이 중요합니다.
경험상 어떤 인덱스를 어떤 용도로 활용했으며 그 이유는 무엇입니까?
답변:
실제로 Lundblad et al.의 Rugosity 지수를 사용하는 것이 좋습니다. http://dusk.geo.orst.edu/esri04/p1208_cc.html http://proceedings.esri.com/library/userconf/proc04/docs/pap1208.pdf
(이것은 논문 발표로만 출판 된 것으로 생각되지만 해양학에서 가장 많이 인용되는 포스터 중 하나입니다.)
Grohmann et al., 2011의 논문 "스코틀랜드의 미들랜드 계곡에서 지형 표면 거칠기의 다중 스케일 분석"은 2D 디지털 지형에서 표면 거칠기 측정을 계산하는 6 가지 방법의 차이점을 설명합니다. 그의 논문은 다양한 공간 해상도와 창 크기에서 단일 테스트 영역을 사용하여 각 방법의 정량적 비교를 제공하기 때문에 도움이되었습니다. 그의 논문의 마지막 부분에서 그는 다음과 같이 말합니다.
기울기의 표준 편차는 계산의 단순성, 미세 스케일 / 영역 릴리프 감지 및 다양한 스케일에서의 성능으로 인해 표면 거칠기를 측정하는 가장 효과적인 단일 지표입니다.
또한 지형 지형을 묘사하는 능력에 따라 벡터 분산 및 프로파일 곡률의 표준 편차를 사용하는 것이 좋습니다. 그는 면적이 낮은 방법으로 지형을 구별하지 못하기 때문에 면적비 방법을 하향 조정했다. 면적 비율 방법은 Lundblad 등의 Rugosity 지수와 유사하지만 계산에 약간의 차이가있을 수 있습니다 (Groohman 등에서 사용되는 면적 비율 방법에 대한 Rugosity 지수의 코드는 보지 않았습니다) .
나는 두 가지 방법을 선택했다 : 기울기와 표준 분산의 표준 편차; 단순성 / 정확도 및 벡터 분산에 대한 기울기의 표준 편차는 지역의 고도 변화에 민감하기 때문에 연구 분야에 적합합니다.