Методика. В основе лежит цифровая модель рельефа Copernicus DEM, где удалены артефакты зданий и лесов. Для создания регрессионной модели использовались данные для обучения и предикторы – входные переменные (высококачественные общедоступные наборы данных). Методика работы состояла из трех основных этапов:
1) подготовка данных (обучающей выборки, предикторов и др.);
2) удаление лесов и зданий с помощью алгоритма Random forest;
3) постобработка (коррекция, сглаживание, заполнение пустых фрагментов).
Схема методики представлена на рисунке 1. В качестве проверки новой ЦМР сравнивались значения высот по эталонным источникам (LIDAR и ICESat), а также по другим ЦМР из 12 стран. Подробная методика валидации результатов описана в самой статье.
Рис. 1. Методика коррекции лесных и застроенных территорий
Источник: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ac4d4f
Применение. Данные о высотах играют огромную роль в практическом применении особенно в науках о Земле. Авторы заявляют, что полученный геопродукт обладает более высокой точностью, чем аналоги (SRTM, ASTER GDEM и др.), это позволит улучшить работу моделей, где требуется представление рельефа местности без покрытия. Так, например, точность ЦМР особенно важна для прогнозирования паводков и наводнений. Рельеф местности является ключевым фактором, так как определяет направление потоков воды, а следовательно, при более точных морфометрических данных о рельефе, получится точнее определить места наводнений.
Набор данных FABDEM для некоммерческого использования находится в открытом доступе сайте Бристольского университета.
Если вам интересна тема геотехнологий и новости в ГИС-сфере, у нас есть рассылка с лучшими статьями блога и полезными ссылками от команды Картетики. Письма приходят по вторникам, раз в две недели.
Источник: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ac4d4f