TRI, TPI o Rugosidad


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Estoy trabajando en una proyección de selección de sitio donde no podré realizar ninguna observación in situ. Un componente clave del proceso de selección es la robustez del terreno subyacente.

Planeo usar GDALdem para crear los mapas de robustez derivados. He leído tanto el Wilson, et al. Documento de 2007 y la documentación de GDALdem . Si bien ambos ofrecen información sobre los algoritmos utilizados para generar los índices, solo el artículo de Wilson ofrece una evaluación de la idoneidad del índice.

Es esencial, porque no puedo realizar observaciones in situ, que el índice seleccionado sobreestime la rugosidad de la superficie.

En su experiencia, ¿qué índice ha utilizado, para qué aplicación y por qué?

Respuestas:



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El documento "Análisis multiescala de la rugosidad de la superficie topográfica en el valle de Midland, Escocia" de Grohmann et al., 2011 describe las diferencias entre seis métodos para calcular las mediciones de rugosidad de la superficie a partir de la topografía digital 2D. Su trabajo fue útil, ya que proporciona una comparación cuantitativa de cada método utilizando una sola región de prueba en varias resoluciones espaciales y tamaños de ventana. Al final de su artículo dice:

La desviación estándar de la pendiente sigue siendo la medida más efectiva de la rugosidad de la superficie debido a la simplicidad del cálculo, la detección de la escala fina / relieve regional y el rendimiento en una variedad de escalas.

También recomienda utilizar la dispersión de vectores y la desviación estándar de la curvatura del perfil, en función de su capacidad para representar características del terreno. Vota en contra del método de la relación de área ya que "no logra distinguir entre los accidentes geográficos en áreas de bajo relieve". El método de relación de área es similar al índice de rugosidad de Lundblad et al., Pero puede haber alguna pequeña diferencia en el cálculo (no he mirado el código para el índice de rugosidad versus el método de relación de área utilizado en Grohmann et al.) .

Elegí dos métodos: desviación estándar de pendiente y dispersión de vectores; Desviación estándar de pendiente para simplicidad / precisión y dispersión de vectores, ya que es sensible a las variaciones locales en la elevación, lo cual es adecuado para mis áreas de estudio.

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