测试Google高程数据的准确性-惊喜!
Google地球可通过免费的Google Elevation API密钥访问您的海拔数据。 Civil Site Design利用其新的Satellite to Surface功能利用这一潜力。 此功能允许您选择一个区域和网格点之间的距离,它返回一个表面,其中包含与Civil Site Design软件集成的水平曲线和一个航拍图像。
Lance Maidlow ChasmTech LLC建立了这个案例 在...中发表的使用情况 TwinGEO杂志
我一直很好奇Google提供的数据的准确性。 我想到了两个可能的用例:
- 新细分的概念/初步设计。
- 利用HEC-RAS 2进入流域地形,分析洪泛平原
出于评估目的,我选择了两个站点:
- 1网站是佛罗里达州达尼丁的一个非常高的细分区域。 为此,我最初从NOAA网站上下载并处理了数百万个LiDAR点数的2。
- 2站点是佛罗里达州莱克县的一个商业分区,我们在100网格中有调查数据,以及对现有基础设施的详细调查。
功能 卫星到地面,生成两个测试区域的表面,每个测试区域的时间小于10分钟。 在比较LiDAR和调查数据时,Google的高程数据生成的曲面非常准确。
但是,如果Google提供了高程数据的来源和日期,那将非常有用。
结果非常相似,但是,与已知湖泊的水平相比,最初的LiDAR点是8.5较低的英尺。 在创建轮廓之前,此调整已添加到Civil Site Design中的LiDAR数据中,如下面两个来源之间的表面数据的详细比较所示。 1 / 2,1 / 3和2 / 3的平均高度几乎相同。 加权平均高度比LiDAR数据高3英尺。 这种差异归因于这样的事实:与树木覆盖的区域相比,开放区域中的点更密集。 卫星数据是在20'网格中生成的。
接下来,呈现卫星数据的视觉检查,其与地形的真实条件相比是有利的。
在这种特殊情况下,在原始精度和与现有道路相关的曲线的一般形状以及房屋的位置条件方面,必须将节点放置在Google的高度。
商业区的细分
在以下商业细分示例中,轮廓是从具有卫星数据的20'网格生成的,红色曲线是从100'网格中的识别数据获得的。
然而,本地知识很重要,因为高程数据没有确定的日期。 完成抑郁症并在收集Google高程数据后创建预约。 同样,在收集了所有高程数据后,在场地的东北部建造了一个保持池。
Google的海拔数据来源因您所在地而异。 尽管可以从某些来源获得有关Google高程数据的更多信息,但它仍然是一个谜。
虽然这种分析不科学,但它可以表明Google Elevation数据是可接受的,可以考虑用于城市化的概念设计或生成盆地表面,可用于HEC RAS等应用的洪水分析2。
下午好:
比较由不同来源获得的高度数据的良好性/精确性是复杂的。
问题在于计算过程/方法,通过该方法/方法,可以获取正在比较的DEM或激光雷达数据->网格步长,考虑的大地水准面模型,控制点等。
我将在西班牙进行一项研究,以比较IGN的Lidar z正交测量,RTK GPS测量和高精度水准仪以及Google Earth的支持->在我的博客上,我将告诉您结果。http://autodidactaengeomatica.blogspot.com/
问候和感谢您的贡献...
劳尔