Eu já tive que mapear valas de DEMs derivados de LiDAR de 1 m de paisagens agrícolas antes. Certamente, é uma tarefa desafiadora criar um fluxo de trabalho adequado. Sua capacidade de extrair com êxito uma rede de valas dependerá de vários fatores. Por exemplo, você está interessado apenas em valas na estrada? Em caso afirmativo, as estradas estão em aterros (como geralmente ocorre em ambientes agrícolas) e você possui um arquivo de vetor de estrada preciso (isso pode ser crítico para esta tarefa)? Ou você também está interessado em valas de drenagem em campo? Você tem a nuvem de pontos LiDAR em bruto ou apenas um DEM interpolado? Se você tiver a versão mais recente, é fundamental que você não aplique nenhum tipo de filtro de suavização, o que infelizmente é comumente feito com os LiDAR DEMs devido à sua rugosidade excessiva da superfície antes da análise. Infelizmente, uma vala à beira da estrada é facilmente removida com um filtro médio de 3 x 3 em um DEM de 1 m. Se você possui a nuvem de pontos LiDAR, recomendo interpolar sua grade DEM usando um esquema de interpolação de vizinho mais próximo (assumindo uma alta densidade de pontos) porque, embora isso aumente a rugosidade da superfície em comparação com algo como IDW, preservará melhor as valas .
Agora, supondo que você tenha um vetor de estrada e que esteja interessado apenas em valas na estrada, aqui está um fluxo de trabalho que você pode usar:
Realize um filtro de elevação com diferença da média. Nas ferramentas de análise geoespacial GIS Whitebox de código aberto , que usei para esta tarefa, existe literalmente uma ferramenta chamada 'Diferença da elevação média' (DFME), ideal para esse fluxo de trabalho. No entanto, se por algum motivo não puder usar o Whitebox, execute um filtro médio tradicional (filtro de carro) e subtraia o resultado do DEM original (também pode ser usado um filtro 'passa-alto'). Pode ser necessário experimentar o tamanho do filtro, que depende da largura dos recursos da vala, mas deve ser um pouco maior que a vala. Para meus dados, defino o parâmetro 'Search Neighborhood Size' da ferramenta DFME para 5 células, o que criaria um filtro 11 x 11.
Você precisará limitar a varredura do DFME para extrair todas as células da grade com um valor 'baixo' do DFME. Novamente, isso dependerá dos seus dados e, principalmente, da profundidade das valas no seu DEM. Simplesmente usei a Calculadora de varredura do Whitebox para isso, com uma expressão de [células baixas] = [DFME] <(- 0,15). As unidades desse parâmetro '0,15' no limite são as mesmas que as unidades z do seu DEM. Isto está efetivamente dizendo, me dê todas as células da grade que ficam pelo menos 15 cm (meu DEM está em metros) abaixo do ambiente.
Coloque seu vetor de estrada no buffer, de modo a criar uma máscara de estrada que seja larga o suficiente para incluir a estrada e suas valas à beira da estrada. Isso vai depender da largura da sua estrada. Se você possui um local extenso, pode haver várias larguras de estrada, por exemplo, as estradas principais são geralmente mais largas que as estradas secundárias. No meu caso, um buffer de estrada de 10 m funcionou bem.
Converta esse polígono de buffer de estrada em uma varredura, usando o DFME ou DEM como a imagem base da qual a varredura de saída obterá sua resolução e extensão. Talvez você queira prender seu buffer de estrada anteriormente à área de cobertura da grade de varredura para acelerar esse processo, se você tiver uma rede de estradas vetoriais mais extensa do que o site do DEM, que foi o meu caso. Dependendo de como a conversão de vetor para varredura funcione, você pode reatribuir os valores na varredura de buffer de estrada como 1 para estradas e 0 para todo o resto. Mais uma vez, a Calculadora Raster pode ser útil para isso.
Multiplique seu último raster booleano de buffer de estrada pela sua imagem DFME com limite.
Se você é realmente elegante, pode aplicar um algoritmo de redução de linha à varredura resultante da etapa 5 para criar uma boa rede de linhas finas de valas na estrada.
Na imagem abaixo, a rede de valas na estrada é mostrada em preto, sobreposta na parte superior da imagem do DFME com a colina do DEM mostrando transparentemente. Eu acho que funcionou razoavelmente bem neste caso, mas, novamente, requer um pouco de delicadeza e brincar com vários parâmetros.
Se você não estiver interessado apenas em valas na estrada, existe uma ferramenta no Whitebox chamada Map Gully Depth, que poderia ser usada para essa tarefa dependendo dos dados e da paisagem. É difícil de usar, por isso, envie-me um e-mail se você decidir seguir esse caminho. Ficaremos felizes em dar algumas orientações. A questão principal é que é difícil usar padrões de fluxo de superfície (por exemplo, imagens de acumulação de fluxo) para mapear valas porque, diferentemente dos córregos, as valas em ambientes agrícolas são usadas tanto para armazenamento temporário de água quanto para transporte de água. Geralmente, eles não têm os gradientes encontrados em fluxos naturais. No entanto, desenvolvi um algoritmo de violação de depressão no Whitebox que pode ser usado para melhorar a drenagem através de valas, o que também pode ser útil para o mapeamento de valas em campo.