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Lisser le DEM avec GRASS ?

Lisser le DEM avec GRASS ?


J'ai un DEM SRTM et je veux créer un relief ombré à partir de celui-ci. J'ai créé le relief ombré en GRASS et le résultat est très joli, mais un peu approximatif car la zone est presque plate et le DEM a une résolution de 90m.

Ce que je veux, c'est rendre le DEM plus lisse afin de générer un relief ombré lisse. Existe-t-il un algorithme ou une méthode d'interpolation pour le faire?

Voici le relief ombré pour me faire une idée, je veux aplatir ces petites bosses :


Que diriez-vous de John Stevensonr.denoise, à partir du wiki des modules complémentaires GRASS :

r.denoise débruite (lisse/nettoie) les données topographiques, en particulier les DEM dérivés des données radar (y compris SRTM), en utilisant l'algorithme de débruitage de Xianfang Sun. Il est conçu pour préserver les arêtes vives et débruiter avec des modifications minimales des données d'origine.

J'ai lu plus loin sur ce site Web (que je crédite également pour l'animation ci-dessus) qu'une méthode plus générique consisterait à utiliser un fichier Esri ASCII Grid. L'emplacement demdenoise(téléchargé depuis le site Web de Sun) doit être dans votre variable PATH (par exemple, les utilisateurs de Windows : déposezMDenoise.exedans lepoubelledossier avec votre installation OSGeo4w ou FWTools). Ensuite, par exemple, vous pouvez utiliser la commande shell suivante pour traiter le fichier de grille ASCII :

# gdal_translate -of AAIGrid my_dem.tif my_dem.asc # convertir en .asc mdenoise -i my_dem.asc -n 5 -t 0.99 -o my_dem_DN.asc # denoise # gdal_translate -of GTiff my_dem_DN.asc my_dem_DN.tif # reconvertir en .tif

Denoise est sous licence GNU, voir ici


Tom Patterson, le cartographe en chef du Service des parcs nationaux des États-Unis, propose d'excellents didacticiels sur l'utilisation des données DEM pour créer de magnifiques reliefs ombrés. Une partie de son flux de travail consiste à utiliser Natural Scene Designer et Adobe Photoshop.

Pour mon propre flux de travail, j'aime utiliser GDAL pour rééchantillonner la taille du DEM avant de rendre un relief ombré. Cela aide souvent à réduire la quantité de détails et de bruit, sans parler de la taille du fichier. J'ai un tutoriel sur Github qui montre comment faire cela.

Fondamentalement, le processus consiste à spécifier une nouvelle largeur et/ou hauteur (en pixels) pour un DEM de sortie qui est plus petit que la taille du fichier d'origine. Par exemple en faisant :

gdalwarp -ts 3000 0 -r bilinéaire kings_canyon_2228.tif kings_canyon_2228_rs.tif

Réduira la largeur du DEM à 3000 pixels par rapport à la largeur originale de 3800 pixels. Régler la hauteur sur 0 permettra à GDAL de déterminer la meilleure hauteur du nouveau fichier en fonction du rapport hauteur/largeur de l'original.


J'ai utilisé l'outil de réduction du bruit des ondelettes du plugin GIMP et j'obtiens de bons résultats et rapidement :

Réduction du bruit des ondelettes du plugin GIMP


Vous pouvez exécuter un simple filtre sur le DEM - disons, un filtre moyen de fenêtre mobile 5x5.


Dans ArcMap, j'aime utiliser l'outil Spatial Analyst> statistiques focales pour lisser le lidar avant de créer des contours… cela peut également aider dans votre cas d'ombrage. C'est une fonction similaire au post ci-dessus, je crois.


Système d'aide à l'analyse des ressources géographiques, communément appelé GRASS GIS, est un système d'information géographique (SIG) utilisé pour la gestion et l'analyse de données géospatiales, le traitement d'images, la production de graphiques/cartes, la modélisation spatiale et la visualisation. GRASS est actuellement utilisé dans des milieux universitaires et commerciaux à travers le monde, ainsi que par de nombreuses agences gouvernementales et sociétés de conseil en environnement.

Ce manuel de référence détaille l'utilisation des modules distribués avec Geographic Resources Analysis Support System (GRASS), un système open source (GNU GPLed), de traitement d'images et d'information géographique (SIG).

Commandes raster :

r.bassins.remplir Génère une carte raster des sous-bassins versants.
r.blend Mélange les composants de couleur de deux cartes raster selon un rapport donné.
r.buffer Crée une carte raster montrant les zones tampons entourant les cellules qui contiennent des valeurs de catégorie non NULL.
r.buffer.lowmem Crée une carte raster montrant les zones tampons entourant les cellules qui contiennent des valeurs de catégorie non NULL.
r.buildvrt Créez un VRT (Virtual Raster) à partir de la liste des cartes raster en entrée.
r.carve Génère des canaux de flux.
r.catégorie Gère les valeurs de catégorie et les étiquettes associées aux couches de carte raster spécifiées par l'utilisateur.
r.cercle Crée une carte raster contenant des anneaux concentriques autour d'un point donné.
r.clump Recatégorise les données dans une carte raster en regroupant les cellules qui forment des zones physiquement discrètes dans des catégories uniques.
r.coin Tabule l'occurrence mutuelle (coïncidence) des catégories pour deux couches de carte raster.
r.couleurs Crée/modifie la table des couleurs associée à une carte raster.
r.colors.out Exporte la table des couleurs associée à une carte raster.
r.colors.stddev Définit des règles de couleur basées sur stddev à partir de la valeur moyenne d'une carte raster.
r.composite Combine des cartes raster rouges, vertes et bleues en une seule carte raster composite.
r.compresser Compresse et décompresse les cartes raster.
r.contour Produit une carte vectorielle des contours spécifiés à partir d'une carte raster.
r.coût Crée une carte raster montrant le coût cumulé du déplacement entre différents emplacements géographiques sur une carte raster en entrée dont les valeurs de catégorie de cellule représentent le coût.
r.covar Génère une matrice de covariance/corrélation pour les couches de carte raster spécifiées par l'utilisateur.
r.croix Crée un produit croisé des valeurs de catégorie à partir de plusieurs couches de carte raster.
r.décrire Imprime une liste succincte des valeurs de catégorie trouvées dans une couche de carte raster.
r.distance Localise les points les plus proches entre les objets dans deux cartes raster.
r.drain Trace un flux à travers un modèle d'altitude ou une surface de coût sur une carte raster.
r.externe Liens GDAL pris en charge les données raster sous forme de pseudo carte raster GRASS.
r.externe.out Redirige la sortie raster vers un fichier en utilisant la bibliothèque GDAL plutôt que de la stocker au format raster GRASS.
r.fill.dir Filtre et génère une carte d'altitude sans dépression et une carte de direction d'écoulement à partir d'une carte raster d'altitude donnée.
r.fill.stats Remplit rapidement les cellules « pas de données » (NULL) d'une carte raster avec des valeurs interpolées (IDW).
r.fillnulls Remplit les zones sans données dans les cartes raster à l'aide de l'interpolation spline.
r.flow Construit des lignes de flux.
r.geomorphon Calcule les géomorphons (formes de terrain) et la géométrie associée à l'aide d'une approche de vision industrielle.
r.grandir.distance Génère une carte raster contenant les distances jusqu'aux entités raster les plus proches et/ou la valeur de la cellule non nulle la plus proche.
grandir Génère une couche de carte raster avec des zones contiguës développées par une cellule.
r.gwflow Programme de calcul numérique pour les écoulements souterrains transitoires, confinés et non confinés en deux dimensions.
r.son Génère des couches de carte raster rouge, verte et bleue (RVB) combinant les valeurs de teinte, d'intensité et de saturation (HIS) à partir de couches de carte raster en entrée spécifiées par l'utilisateur.
r.horizon Calcule la hauteur de l'angle de l'horizon à partir d'un modèle d'élévation numérique.
r.import Importe des données raster dans une carte raster GRASS à l'aide de la bibliothèque GDAL et reprojette à la volée.
r.in.ascii Convertit un fichier raster GRASS ASCII en carte raster binaire.
r.in.aster Géoréférencez, rectifiez et importez les images Terra-ASTER et les DEM relatifs à l'aide de gdalwarp.
r.in.bin Importez un fichier raster binaire dans une couche de carte raster GRASS.
r.in.gdal Importe des données raster dans une carte raster GRASS à l'aide de la bibliothèque GDAL.
r.in.gridatb Importe le fichier de carte GRIDATB.FOR (TOPMODEL) dans une carte raster GRASS.
r.in.lidar Crée une carte raster à partir de points LiDAR LAS à l'aide de statistiques univariées.
tapis Importe un fichier MAT binaire (v4) dans un raster GRASS.
r.in.png Importe une image au format PNG non géoréférencée.
r.in.poly Crée des cartes raster à partir de fichiers de données de polygones/lignes/points ASCII.
r.in.srtm Importe les fichiers SRTM HGT dans la carte raster.
r.in.wms Télécharge et importe les données des serveurs de cartographie Web OGC WMS et OGC WMTS.
r.in.xyz Crée une carte raster à partir d'un assemblage de nombreuses coordonnées à l'aide de statistiques univariées.
r.info Génère des informations de base sur une carte raster.
r.kappa Calcule la matrice d'erreur et le paramètre kappa pour l'évaluation de la précision du résultat de la classification.
r.lac Remplit le lac à un point donné à un niveau donné.
r.latlong Crée une carte raster de latitude/longitude.
r.li.cwed Calcule l'indice de densité des bords pondéré en contraste sur une carte raster
r.li.daemon Module de support pour les calculs d'indice de paysage r.li.
dominance r.li. Calcule l'indice de diversité de dominance sur une carte raster
r.li.edgedensity Calcule l'indice de densité des contours sur une carte raster, à l'aide d'un algorithme à 4 voisins
r.li Ensemble d'outils pour l'analyse multi-échelle de la structure du paysage
r.li.mpa Calcule l'indice d'attribut de pixel moyen sur une carte raster
r.li.mps Calcule l'indice de taille de patch moyen sur une carte raster, à l'aide d'un algorithme à 4 voisins
r.li.padcv Calcule le coefficient de variation de la zone de patch sur une carte raster
r.li.padrange Calcule la plage de taille de zone de patch sur une carte raster
r.li.padsd Calcule l'écart type de la zone de patch d'une carte raster
r.li.patchdensity Calcule l'indice de densité de patch sur une carte raster, à l'aide d'un algorithme à 4 voisins
r.li.patchnum Calcule l'indice de numéro de patch sur une carte raster, à l'aide d'un algorithme à 4 voisins.
r.li.pielou Calcule l'indice de diversité de Pielou sur une carte raster
r.li.renyi Calcule l'indice de diversité de Renyi sur une carte raster
r.li.richesse Calcule l'indice de richesse sur une carte raster
r.li.shannon Calcule l'indice de diversité de Shannon sur une carte raster
r.li.forme Calcule l'indice de forme sur une carte raster
r.li.simpson Calcule l'indice de diversité de Simpson sur une carte raster
r.mapcalc Calculatrice de carte raster.
r.mapcalc.simple Calcule une nouvelle carte raster à partir d'une simple expression r.mapcalc.
r.masque Crée un MASQUE pour limiter l'opération raster.
r.mfiltre Effectue un filtre matriciel de carte raster.
r.mode Recherche le mode des valeurs dans une carte de couverture dans les zones affectées à la même valeur de catégorie dans une carte de base spécifiée par l'utilisateur.
r.voisins Rend chaque valeur de catégorie de cellule fonction des valeurs de catégorie attribuées aux cellules qui l'entourent et stocke les nouvelles valeurs de cellule dans une couche de carte raster en sortie.
r.null Gère les valeurs NULL d'une carte raster donnée.
r.out.ascii Convertit une couche de carte raster en un fichier texte GRASS ASCII.
r.out.bin Exporte un raster GRASS vers un tableau binaire.
r.out.gdal Exporte les cartes raster GRASS dans les formats pris en charge par GDAL.
r.out.gridatb Exporte la carte raster GRASS vers le fichier de carte GRIDATB.FOR (TOPMODEL).
r.out.mat Exporte un raster GRASS vers un fichier MAT binaire.
r.out.mpeg Convertit la série de cartes raster en film MPEG.
r.out.png Exportez une carte raster GRASS en tant qu'image PNG non géoréférencée.
r.out.pov Convertit une couche de carte raster en un fichier de champ de hauteur pour POV-Ray.
r.out.ppm Convertit une carte raster GRASS en un fichier image PPM.
r.out.ppm3 Convertit 3 couches raster GRASS (R, V, B) en un fichier image PPM.
r.out.vrml Exporte une carte raster vers le langage de modélisation de réalité virtuelle (VRML).
r.out.vtk Convertit les cartes raster au format VTK-ASCII.
r.out.xyz Exporte une carte raster vers un fichier texte sous forme de valeurs x,y,z en fonction des centres des cellules.
r.pack Exporte une carte raster en tant que fichier d'archive spécifique à GRASS GIS
r.param.scale Extrait les paramètres de terrain d'un MNT.
r.patch Crée une couche de carte raster composite en utilisant des valeurs de catégorie connues d'une (ou plusieurs) couche(s) de carte pour remplir les zones « sans données » dans une autre couche de carte.
chemin.r Trace les chemins à partir des points de départ en suivant les directions d'entrée.
r.plane Crée une carte de plan raster en fonction de l'inclinaison (inclinaison), de l'aspect (azimut) et d'un point.
r.profil Renvoie les valeurs de couche de carte raster se trouvant sur des lignes définies par l'utilisateur.
r.proj Re-projette une carte raster d'un emplacement donné vers l'emplacement actuel.
r.quant Produit le fichier de quantification pour une carte à virgule flottante.
r.quantile Calculez les quantiles en utilisant deux passes.
r.random.cells Génère des valeurs de cellule aléatoires avec dépendance spatiale.
r.aléatoire Crée une couche de carte raster et une carte de points vectoriels contenant des points situés de manière aléatoire.
r.surface.aléatoire Génère des surfaces aléatoires avec une dépendance spatiale.
r.reclass.zone Reclasse une carte raster supérieure ou inférieure à la taille de zone spécifiée par l'utilisateur (en hectares).
r.reclasser Reclasser la carte raster en fonction des valeurs de catégorie.
r.recoder Recode les cartes raster catégoriques.
r.région Définit les définitions des limites d'une carte raster.
r.regression.line Calcule la régression linéaire à partir de deux cartes raster : y = a + b*x.
r.regression.multi Calcule la régression linéaire multiple à partir de cartes raster.
r.relief Crée une carte en relief ombré à partir d'une carte d'altitude (DEM).
r.rapport Rapports statistiques pour les cartes raster.
r.resamp.bspline Effectue une interpolation spline bilinéaire ou bicubique avec régularisation de Tykhonov.
r.resamp.filter Rééchantillonne les couches de carte raster à l'aide d'un noyau analytique.
r.resamp.interp Rééchantillonne la carte raster sur une grille plus fine à l'aide de l'interpolation.
r.resamp.rst Réinterpole et calcule éventuellement l'analyse topographique de la carte raster en entrée vers une nouvelle carte raster (éventuellement avec une résolution différente) en utilisant une spline régularisée avec tension et lissage.
r.resamp.stats Rééchantillonne les couches de carte raster sur une grille plus grossière à l'aide de l'agrégation.
r.resample Capacité de rééchantillonnage des données de la couche de carte raster GRASS.
r.rescale.eq L'histogramme de remise à l'échelle a égalisé la plage de valeurs de catégorie dans une couche de carte raster.
r.remise à l'échelle Redimensionne la plage de valeurs de catégorie dans une couche de carte raster.
r.rgb Divise une carte raster en cartes rouges, vertes et bleues.
r.ros Génère le taux de propagation des cartes raster.
r.series.accumuler Fait de chaque valeur de cellule en sortie une fonction d'accumulation des valeurs affectées aux cellules correspondantes dans les couches de carte raster en entrée.
série r Rend chaque valeur de cellule en sortie fonction des valeurs affectées aux cellules correspondantes dans les couches de carte raster en entrée.
r.series.interp Interpole les cartes raster situées (temporelles ou spatiales) entre les cartes raster en entrée à des positions d'échantillonnage spécifiques.
r.ombre Drapé un raster de couleur sur un relief ombré ou une carte d'aspect.
r.sim.sédiment Simulation du transport des sédiments et de l'érosion/dépôt en utilisant la méthode d'échantillonnage par chemin (SIMWE).
r.sim.eau Simulation hydrologique d'écoulement de surface à l'aide de la méthode d'échantillonnage de trajectoire (SIMWE).
aspect.de.la.pente.r Génère des cartes raster de pente, d'aspect, de courbures et de dérivées partielles à partir d'une carte raster d'altitude.
r.solute.transport Programme de calcul numérique pour le transport de soluté transitoire, confiné et non confiné en deux dimensions
r.propagation Simule l'étalement elliptiquement anisotrope.
r.spreadpath Trace récursivement le chemin de moindre coût vers les cellules à partir desquelles le coût cumulé a été déterminé.
r.statistiques Calcule les statistiques orientées catégorie ou objet.
r.stats Génère des statistiques de zone pour la carte raster.
r.stats.quantile Calculez les quantiles de catégorie en utilisant deux passes.
r.stats.zonal Calcule les statistiques orientées catégorie ou objet (statistiques basées sur l'accumulateur).
r.stream.extract Effectue l'extraction du réseau de flux.
r.soleil Irradiance solaire et modèle d'irradiation.
r.sunhours Calcule l'élévation solaire, l'azimut solaire et les heures d'ensoleillement.
r.sunmask Calcule les zones d'ombre portée à partir de la position du soleil et de la carte raster d'altitude.
r.support Permet la création et/ou la modification de fichiers de support de couche de carte raster.
r.support.stats Mettre à jour les statistiques de la carte raster
r.surf.zone Imprime l'estimation de la surface pour la carte raster.
r.surf.contour Génère une carte raster de surface à partir de contours rastérisés.
r.surf.fractal Crée une surface fractale d'une dimension fractale donnée.
r.surf.gauss Génère une carte raster à l'aide du générateur de nombres aléatoires gaussiens.
r.surf.idw Fournit une interpolation de surface à partir des données de point raster par la pondération au carré de la distance inverse.
r.surf.random Produit une carte de surface raster d'écarts aléatoires uniformes avec une plage définie.
r.terraflow Effectue le calcul de flux pour les grilles massives.
r.texture Générez des images avec des caractéristiques de texture à partir d'une carte raster.
r.mince Amincit les cellules non nulles qui désignent des entités linéaires dans une couche de carte raster.
tuile Divise une carte raster en tuiles.
r.tileset Produit des pavages de la projection source à utiliser dans la région et la projection de destination.
r.timestamp Modifie un horodatage pour une carte raster.
r.à.rast3 Convertit des tranches de carte raster 2D en une carte de volume raster 3D.
r.à.rast3elev Crée une carte de volume 3D basée sur des cartes raster d'altitude et de valeur 2D.
r.à.vect Convertit une carte raster en une carte vectorielle.
r.topidx Crée une carte raster d'indice topographique (indice d'humidité) à partir d'une carte raster d'altitude.
r.topmodel Simule TOPMODEL qui est un modèle hydrologique basé sur la physique.
r.transect Renvoie les valeurs de couche de carte raster situées le long des lignes de transect définies par l'utilisateur.
r.univar Calcule des statistiques univariées à partir des cellules non nulles d'une carte raster.
r.unpack Importe un fichier d'archive raster spécifique à GRASS GIS (intégré avec r.pack) en tant que carte raster
r.uslek Calcule le facteur d'érodabilité du sol USLE (K).
r.usler Calcule le facteur USLE R, l'indice d'érosivité des précipitations.
r.vue Calcule le champ de vision d'un point sur une carte raster d'altitude.
r.volume Calcule le volume de données "blocs".
r.marcher Crée une carte raster montrant le coût cumulé anisotrope du déplacement entre différents emplacements géographiques sur une carte raster en entrée dont les valeurs de catégorie de cellule représentent le coût.
sortie.eau.r.eau Crée des bassins versants à partir d'une carte de direction de drainage.
bassin versant Calcule les paramètres hydrologiques et les facteurs RUSLE.
r.quoi.couleur Interroge les couleurs d'une couche de carte raster.
r.quoi Interroge les cartes raster sur leurs valeurs de catégorie et leurs étiquettes de catégorie.

© 2003-2021 Équipe de développement GRASS, Manuel de référence GRASS GIS 7.9.dev


Geo-MHYDAS : Un outil de discrétisation du paysage pour la modélisation hydrologique distribuée des zones cultivées ☆

La représentation des variabilités du paysage au moyen d'une discrétisation adéquate du paysage est d'une importance majeure dans la modélisation hydrologique distribuée. Dans cet article, nous présentons Geo-MHYDAS, un outil de discrétisation du paysage qui permet une représentation explicite des caractéristiques du paysage, en particulier celles créées par l'homme, qui sont connues pour avoir un impact important sur l'eau et les débits massiques à travers le paysage. Les discrétisations de paysage qui sont produites comprennent des unités irrégulières, linéaires ou surfaciques délimitées par l'utilisateur et connectées les unes aux autres le long d'une structure arborescente.

Geo-MHYDAS comprend trois étapes : (i) le traitement (c'est-à-dire l'importation ou la création), suivi des modifications des objets géographiques dont les limites sont considérées dans la modélisation comme des discontinuités hydrologiques, (ii) la création de la zone et des unités linéaires pour la modélisation hydrologique par une procédure de « nettoyage sélectif » après superposition qui préserve autant que possible les limites de l'objet définies à l'étape précédente, tout en ayant des tailles et des formes qui restent compatibles avec l'application des fonctions d'écoulement de l'eau modèle hydrologique et (iii) construire une topologie orientée entre des unités surfaciques et linéaires de forme irrégulière qui permet le routage des flux d'eau simulés à travers le paysage. Geo-MHYDAS a été développé à l'aide du logiciel libre et open source de systèmes d'information géographique (SIG) GRASS.

L'utilisation de Geo-MHYDAS a été illustrée en exécutant le modèle hydrologique MHYDAS pour différents scénarios d'éléments artificiels, leur présence et leur organisation spatiale au sein d'un petit bassin viticole situé dans le sud de la France (le bassin de Roujan). Les comparaisons avec la modélisation hydrologique réalisée avec les discrétisations habituelles du paysage ont montré des différences significatives dans les hydrogrammes simulés. Cette comparaison illustre bien le fort impact des discrétisations du paysage sur la modélisation hydrologique, en particulier sur les caractéristiques paysagères artificielles représentées dans Geo-MHYDAS.


Modélisation spatiale

Fidélisation de la clientèle, analyse de la concurrence, propension aux défauts et sélection des supports publicitaires .

Modélisation spatiale: Procédures analytiques appliquées avec le SIG. Il existe trois catégories de modélisation spatiale fonctions pouvant être appliquées aux données géographiques au sein d'un SIG : modèles géométriques, tels que le calcul de la distance entre les entités, la génération de zones tampons, le calcul de zones et de périmètres, etc.

le modélisation spatiale les routines comprennent :
Risque de vol de voiture dans le comté de Baltimore produit par la routine de densité à double noyau de CrimeStat.

Méthodologie ou ensemble de procédures analytiques utilisées pour dériver des informations sur les relations spatiales entre des phénomènes géographiques.
Il serait également utile de se familiariser avec les termes généraux d'imagerie et de trame.

, le processus de formation d'une statistique à partir de données observées pour attribuer des paramètres optimaux dans un modèle ou une distribution.
Distance euclidienne
Distance en ligne droite entre deux points sur un plan. La distance euclidienne, ou distance « à vol d'oiseau », peut être calculée à l'aide du théorème de Pythagore.

Récemment, l'importance d'intégrer les perceptions et les préférences humaines dans la géo

a été largement reconnu.

modèle déterministe - [statistiques spatiales (utilisation pour la géostatistique)] Dans

, un type de modèle ou une partie d'un modèle dans lequel le résultat est complètement et exactement connu sur la base d'entrées connues des composantes fixes ou non aléatoires d'un modèle spatial.

GRASS : GRASS (Geographic Resource Analysis Support System) est un SIG raster open source du domaine public développé comme un

et trousse d'analyse (Neteler et Mitasova 2008). GRASS est un SIG raster/vecteur, un système de traitement d'images et un système de production graphique.

, la visualisation de données matricielles et vectorielles, la gestion et l'analyse de données géospatiales, et le traitement d'images satellitaires et aériennes. Il est livré avec un cadre temporel pour le traitement avancé des séries chronologiques et une API Python pour une programmation géospatiale rapide.

modèle Représentation de la réalité utilisée pour simuler un processus, comprendre une situation, prédire un résultat ou analyser un problème. Un modèle est structuré comme un ensemble de règles et de procédures, y compris

L'extension ArcGIS Geostatistical Analyst fournit une large gamme de puissants

et des capacités d'analyse. Avec la version 10.1, l'extension Geostatistical Analyst fournit deux nouvelles méthodes d'interpolation, une nouvelle transformation et deux nouvelles classes ArcPy.

et l'analyse est possible, ainsi que la cartographie thématique. Les images raster peuvent être importées dans l'environnement de travail, des tampons peuvent être créés et l'analyse de voisinage est possible avec ArcCAD. Le logiciel est disponible pour les PC exécutant Windows NT, '95 ou 3.X ainsi que DOS.

Mots-clés : ANN, DEM, SIG, interpolation, champs de fonction,

Le système de soutien à l'analyse des ressources géographiques, communément appelé GRASS, est un système d'information géographique (SIG) utilisé pour la gestion et l'analyse de données géospatiales, le traitement d'images, la production de graphiques/cartes,

2. Représentation des données de la réalité, par exemple, les modèles de données spatiales incluent arc-nœud, géorelationnel, raster (grille) et étain. Voir également

La topologie est utile dans les SIG car de nombreux

les opérations ne nécessitent pas de coordonnées, seulement des informations topologiques. Par exemple, pour trouver un chemin optimal entre deux points, il faut une liste des arcs qui se connectent les uns aux autres et le coût pour parcourir chaque arc dans chaque direction.


2.4 Dépôt par érosion de puissance de flux unitaires (USPED)

L'USPED estime l'érosion nette-dépôt comme la divergence du flux de sédiments dans un régime d'érosion des sols limité par la capacité de transport. La quantité de sol détaché est proche de la quantité de sédiments que l'écoulement de l'eau peut transporter. En tant que modèle limité par la capacité de transport, l'USPED prédit l'érosion là où la capacité de transport augmente et les dépôts là où la capacité de transport diminue. L'influence de la topographie sur l'écoulement des sédiments est représentée par un facteur de transport sédimentaire topographique, tandis que l'influence du sol et de la couverture terrestre est représentée par des facteurs adoptés de USLE et RUSLE (Mitasova et al., 1996) . Le flux de sédiments est estimé en calculant le facteur d'érosivité événementiel ( Re ) en utilisant l'éq. (19), la pente et l'aspect de la topographie, l'accumulation d'écoulement avec un algorithme de direction d'écoulement multiple, le facteur de transport sédimentaire topographique et l'écoulement sédimentaire à la capacité de transport. L'érosion nette–dépôt est ensuite calculée comme la divergence du flux de sédiments.

2.4.1 Facteur de transport sédimentaire topographique

En utilisant le concept de puissance unitaire du cours d'eau présenté par Moore et Burch (1986), le facteur topographique 3-D (Eq. 20) pour RUSLE3D est modifié pour représenter le facteur de transport topographique des sédiments (LS T ) – la composante topographique de l'écoulement de surface à capacité de transport sédimentaire :

où LS T est le facteur de transport topographique des sédiments, une est la surface contributive de la pente ascendante par unité de largeur [ m ], β est l'angle de la pente [ ∘ ], m est un coefficient empirique, et m est un coefficient empirique.

2.4.2 Flux de sédiments limité au transport et érosion nette–dépôts

Le flux de sédiments à la capacité de transport est fonction du facteur de précipitations basé sur les événements, du facteur d'érodabilité du sol, du facteur de transport topographique des sédiments, du facteur de couverture des sols et du facteur de mesures de prévention :

T est le débit de sédiments à la capacité de transport [kg m −1 s −1 ], Re est le facteur pluviométrique événementiel [MJ mm ha −1 h −1 ], K est le facteur d'érodabilité du sol [t ha h ha −1 MJ −1 mm −1 ], C est le facteur d'occupation du sol sans dimension, et P est le facteur sans dimension des mesures de prévention.

L'érosion nette–dépôt est estimée comme la divergence du flux de sédiments, en supposant que le flux de sédiments est égal à la capacité de transport des sédiments :

s est l'érosion-dépôt nette [kg m −2 s −1 ], α est l'aspect de la topographie (c'est-à-dire la direction du flux) [ ∘ ]. Avec USPED, le dénivelé simulé Δzs=s est dérivé de l'équation. (2) pour l'évolution du paysage puis l'Eq. (3) pour la diffusion gravitationnelle.

L'activité militaire est une utilisation des terres à fort impact qui peut entraîner une altération physique importante du paysage. L'érosion est une préoccupation majeure pour les installations militaires, en particulier dans les bases d'entraînement, où la surface du sol est perturbée par les véhicules tout-terrain, la circulation piétonnière et les munitions. Les véhicules tout-terrain et la circulation piétonnière des soldats entraînent la perte de la couverture végétale, la perturbation de la structure du sol, le compactage du sol et une augmentation du ruissellement en raison de la capacité réduite du sol pour l'infiltration de l'eau (Webb et Wilshire, 1983 McDonald, 2004) . Les ravins – des canaux éphémères avec des murs de tête escarpés qui s'enfoncent dans le sol meuble à des profondeurs de plusieurs mètres – sont une manifestation de l'érosion commune aux installations d'entraînement militaire comme Fort Bragg en Caroline du Nord et le site de manœuvre de Piñon Canyon au Colorado. Alors que le développement local de ravines peut restreindre la manœuvrabilité des troupes et des véhicules lors des exercices d'entraînement, un ravinement envahissant à travers un paysage peut dégrader une zone d'entraînement entière (Huang et Niemann, 2014) . Pour tester l'efficacité des différents modèles dans r.sim.terrain, nous avons comparé l'évolution simulée d'un sous-bassin versant fortement érodé de la branche Patterson à Fort Bragg, en Caroline du Nord, avec une série chronologique de relevés lidar aéroportés. Les modèles – SIMWE, RUSLE3D et USPED – ont été testés en mode permanent et dynamique pour des tempêtes de conception avec des précipitations constantes.


Charge hydrologique saisonnière à partir des données observées par GPS à travers les États-Unis contigus à l'aide du cadre intégré R et Hadoop-GIS

La redistribution hydrologique de la masse d'eau à la surface de la Terre provoque une déformation de charge élastique. Dans cette étude, la déformation verticale de la croûte est évaluée par une approche spatio-temporelle intégrée basée sur le logiciel statistique R et le cadre Hadoop-GIS aux échelles régionale et locale. Plus précisément, l'étude examine la relation entre la déformation de charge verticale saisonnière et la charge hydrologique saisonnière due à la pluie et à la neige. La déformation de chargement vertical est caractérisée par des séries chronologiques estimées à partir du réseau continu du système de positionnement global (GPS) à travers les États-Unis contigus pour une période de 48 mois (du 1er janvier 2013 au 31 décembre 2016) qui coïncide avec la sécheresse récente la plus extrême de la Californie. Le traitement des données a utilisé des scripts de programmation R personnalisés et des bibliothèques spatiales intégrées au système de support d'analyse des ressources géographiques (GRASS), au système d'information géographique (SIG) et au cadre Hive qui est une extension d'entrepôt de données d'Apache Hadoop utilisée comme requête de base de données interface. Les relations de déplacement vertical sont explorées par des techniques de visualisation telles que des cartes spatiales et des tracés de cohérence d'ondelettes. Une analyse supplémentaire des relations peut être effectuée via une interface Web interactive.

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Interpolation des variables climatiques et modélisation de la température

Les systèmes d'information géographique (SIG) et la modélisation deviennent des outils puissants dans la recherche agricole et la gestion des ressources naturelles. Cette étude propose une méthodologie empirique de modélisation et de cartographie de la température de l'air mensuelle et annuelle à l'aide de techniques de télédétection et de SIG. La zone d'étude est le Gangetic West Bengal et ses environs dans l'est de l'Inde, où un certain nombre de systèmes météorologiques se produisent tout au long de l'année. Le Bengale occidental gangétique est une région de surface fortement hétérogène avec plusieurs perturbations météorologiques. Cet article examine également les approches statistiques pour l'interpolation des données climatiques sur de grandes régions, fournissant différentes techniques d'interpolation pour l'utilisation des variables climatiques dans la recherche agricole. Trois approches d'interpolation, comme la moyenne pondérée en fonction de la distance inverse, les splines de lissage des plaques minces et le co-krigeage sont évaluées pour une zone de 4° × 4°, couvrant la partie orientale de l'Inde. L'utilisation des terres/la couverture terrestre, la texture du sol et le modèle numérique d'élévation sont utilisés comme variables indépendantes pour la modélisation de la température. L'analyse de régression multiple avec la méthode standard est utilisée pour ajouter des variables dépendantes dans l'équation de régression. La prévision de la température moyenne pour la saison des moussons est meilleure que pour la saison hivernale. Enfin, les erreurs d'écart-type sont évaluées après avoir comparé la température prédite et la température observée de la zone. Pour une meilleure amélioration, la distance par rapport au littoral et la configuration des vents saisonniers sont soulignées pour être incluses en tant que variables indépendantes.

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ANOVA LISSE AVEC EFFETS SPATIAL COMME CONCURRENT DE MCAR DANS LE LISSAGE SPATIAL MULTIVARIABLE

Les développements rapides des systèmes d'information géographique (SIG) continuent de susciter l'intérêt pour l'analyse d'ensembles de données spatiales complexes. Un domaine d'activité consiste à créer des cartes de maladies lissées pour décrire la variation géographique de la maladie et générer des hypothèses pour les différences apparentes de risque. Avec plusieurs maladies, un modèle multivarié d'autorégression conditionnelle (MCAR) est souvent utilisé pour lisser l'espace tout en tenant compte des associations entre les maladies. Le MCAR, cependant, impose des structures de covariance complexes qui sont difficiles à interpréter et à estimer. Cet article développe une approche alternative beaucoup plus simple en s'appuyant sur les techniques d'ANOVA lissée (SANOVA). Au lieu de simplement réduire les effets sans aucune structure, nous utilisons ici SANOVA pour lisser les effets aléatoires spatiaux en tirant parti de la structure spatiale. Nous étendons SANOVA aux cas dans lesquels un facteur est un réseau spatial, qui est lissé à l'aide d'un modèle CAR, et un deuxième facteur est, par exemple, le type de cancer. Les ensembles de données manquent généralement d'informations suffisantes pour identifier la structure supplémentaire de MCAR. SANOVA offre une structure plus simple et plus intelligible que le MCAR tout en étant performant. Nous démontrons notre approche avec des études de simulation conçues pour comparer SANOVA avec différentes matrices de conception par rapport à MCAR avec différents a priori. Par la suite, un ensemble de données de surveillance du cancer, décrivant l'incidence de 3 cancers dans les 87 comtés du Minnesota, est analysé en utilisant les deux approches, montrant la compétitivité de l'approche SANOVA.

Les figures

Comparaison des matrices de précision antérieures pour…

Comparaison des matrices de précision antérieures pour φ dans MCAR et SANOVA.

MBIAS pour les simulations normales et…

MBIAS pour les données normales et de Poisson simulées.

Taux PI pour la normale simulée…

Taux PI pour les données normales et de Poisson simulées.

Données sur le cancer du poumon et appareillage…

Données sur le cancer du poumon et valeurs ajustées.

Données sur le cancer du larynx et appareillage…

Données sur le cancer du larynx et valeurs ajustées.

Données sur le cancer de l'œsophage et appareillage…

Esophagus cancer data and fitted values.

Comparing data and fitted values…

Comparing data and fitted values for each cancer. The “Data” panel shows the…


Mitasova, H. and Mitas, L., 1993. Interpolation by regularized spline with tension: I. Theory and implementation, Mathematical Geology No.25 p.641-656.

Mitasova, H. and Hofierka, L., 1993. Interpolation by regularized spline with tension: II. Application to terrain modeling and surface geometry analysis, Mathematical Geology No.25 p.657-667.

Talmi, A. and Gilat, G., 1977. Method for smooth approximation of data, Journal of Computational Physics , 23, pp 93-123.

Wahba, G., 1990. Spline models for observational data, CNMS-NSF Regional Conference series in applied mathematics, 59, SIAM, Philadelphia, Pennsylvania.