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Posts Tagged ‘mtn’

Comparación de DTM usando Global Mapper 17.0.1

2016/02/12

Hagamos hoy algo sencillo, comparar, primero cualitativamente (visualmente) y después cuantitativamente dos DTM. Por un lado elegimos una fuente muy usual, SRTM de 3 arc sec (aproximadamente 90m) con un DTM derivado de Fotogrametría Stereo.

  • Comparación CUALITATIVA (i.e visual)
  • Comparación CUANTITATIVA (i.e RMSE)

Abrimos por un lado un DTM cuya fuente sea SRTM, en este caso me he conectado via WMS (Web Mapping Service) a través del data online disponible dentro de la misma aplicación Global Mapper (File/Download Online Imagery/data). La resolución es de aproximadamente 90m (3 arc sec).

DTM-COMPARISON-20160212

Por otro lado he encontrado este DTM cuya fuente conozco (Stereo Photogrammetry). La resolución es de 5m.

DTM-COMPARISON-20160212-02

A través de la herramienta ‘digitizer tool’ (Tools/Digitizer) seleccionamos una línea dibujada al azar sobre los dos. Botón derecho del ratón-> analysis/measurement/path profile. Exporto ambas imágenes (es importante en path setup definir un mismo mínimo y máximo para poder compararlas adecuadamente).

Con Photoshop superpongo (Layer display/ multiply) ambas imágenes y veo cuán diferente son.

DTM-COMPARISON-20160212-03

Esto nos da una primera idea de la comparación, pero vayamos un poco más allá: ¿Cuál es el RMSE (Error medio cuadrático, Root Mean Square Error) entre ambas bases de datos?.

DTM-COMPARISON-20160212-04

Esta es una medida de desviación que nos va a definir mucho más exactamente que una simple visualización. Podéis ver algo más desarrollado este punto en este link de esta misma página:

https://geovisualization.net/2010/06/30/using-excel-to-calculate-the-rmse-for-lidar-vertical-ground-control-points/

DTM-COMPARISON-20160212-05

Ahora tan solo hemos de verificar que esta cifra sea la correcta teniendo en cuenta los valores de precisión prometidos en la entrega.

Espero que os haya resultado interesante, si así es, no olvidéis comentar, compartir o simplemente decir Hola. Cualquiera de estas opciones es apreciada.

Un saludo cordial,
Alberto CONCEJAL
MSc GIS and Remote Sensing

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Descargas del CNIG. Open Source bien hecho!

2016/02/08

Hola amigos del GIS,
Por motivos de trabajo que no vienen al caso, he tenido que bucear de manera sistemática la web de descargas del CNIG. http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/inicio.do
Una maravilla.

cnig-20160208-01

Por motivos que tampoco viene al caso, he de hacer esto mismo de vez en cuando en todos los Institutos cartográficos del mundo y el del CNIG es sin duda en el que me resulta más fácil, en el que el modelo de datos en más lógico y en el que los links son más fiables de todo el mundo. La única obligación es la atribución obligatoria de los datos. ¿No es mucho pedir, no? Desde el día 27 de diciembre, los datos del IGN son libres CC By 4.0.
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Por tanto es obligatorio que mencione la procedencia a pie de imagen, créditos, etc.., sobre todo en publicaciones, usos comerciales, artículos, etc… (Por ejemplo puede poner “<tal dato> CC by instituto Geográfico Nacional” o más bien “derivado de <tal dato” CC by ign.es” o similares…).

cnig-20160208-02

Ya sea porque necesitemos las imágenes del PNOA (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea), un modelo digital del terreno de alta resolución o imágenes históricas de nuestro pueblo… tan solo hay que bucear un poco en el catálogo de geodatos del Instituto Geográfico Nacional (Centro Nacional de Información Geográfica) y los conseguiremos.

Por ejemplo, la semana pasada tuve que encontrar datos sobre algunas ciudades españolas para hacer varios escenarios 3D para un cliente y aquí encontré por un lado un DSM 5m elaborado con fuentes LIDAR, por otro lado me bajé de Cartociudad los datos relativos a vectores lineales, manzanas y luego desde la web de CATASTRO (https://www.sedecatastro.gob.es/OVCFrames.aspx?TIPO=TIT&a=masiv) me bajé las geometrías de todos los edificios de la ciudad (que planeo geoprocesar para eliminar las formas no deseadas y para adjudicar alturas precisas gracias al LIDAR bajado con anterioridad).

Por qué no añadir geometrías de Open Street Maps (https://www.openstreetmap.org/export) o de la propia Base Topográfica Nacional BTN25 para completar dicho escenario?

barcelona-bldg-osm-capture-20160112
MADRID-GISDATA

La verdad amigos es que desde que empezó a funcionar el Open Data, los Geógrafos y derivados tenemos mucho con lo que ‘jugar’ para hacer nuestros análisis.
http://idee.es/

Espero que os resulte interesante.

Un saludo cordial,

Alberto
Geógrafo/ Máster SIG UAH/ Diseñador Multimedia

DTM validation using Google Earth (and RMSE extraction)

2015/03/10

Hi guys,

Surfing the internet is great when you need to figure out something. I needed to validate some DTM from unknown sources against an also unknown source (but at least a kind of reliable one, Google Earth).

All we need is

  • Google Earth
  • TCX converter
  • ARcGIS
  • Excel

This is the procedure i have followed:

  1. First of all we draw a path over our AOI using Google Earth, we save this as KML,
  2. This KML is opened by TCX converter, added heights and exported as CSV,
  3. CSV is imported by ArcGIS,
  4. We use the tool ‘extract multi values to points‘ to get in the same table the values of our DTM and the values from Google Earth,
  5. We use Excel to calculate the RMSE and get a quantitative result,

These are the values in our DTM

dtm-validation-02

This is the path we have to draw in Google Earth

dtm-validation-03

Using TCX converter we get the heights out of Google Earth’s DTM

dtm-validation-01

Using the tool ‘extract multi values to points‘ we get the heights out of our DTM

dtm-validation-04

We measure the differences and extract the RMSE.
Are we within our acceptance threshold or expected level of accuracy?.

You guys have to figure this out for yourselves!!!

Lost regarding RMSE calculation?. Think you have to take a look at this other post.

dtm-validation-05

dtm-validation-06

Hope you guys have enjoyed this post, if so, don’t forget sharing it.

Alberto Concejal
MSc GIS and QCQA expert (well this is my post and i say what i want :-))

HTML High resolution DTM visualization using Quantum GIS (Qgis)

2014/11/03

This QGIS Plugin, Qgis2threejs, exports terrain data, map canvas image and vector data to your web browser!!

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103

All you have to do is opening the DTM in Qgis (2.4.0 Chugiak), go to plugins library and install Qgis2threejs.

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103-03

Once its installed you will see this icon on screen iconand you will need to clic on it.

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103-04

Then choosing the parameters of the visualization and voilá!!

I have used a 5m DTM which source was LIDAR so the quality is very good

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103-05

Hope you guys like it. Feedback would be greatly appreciated.

Alberto Concejal
MSc GIS and Quality Control
albertoconcejal [at] gmail.com

DTM from SRTM? Let’s compare sources using RMSE (Root Mean Square Error) and a gaussian kernell density map

2014/10/29

I guess we all can make a DTM out of many sources but SRTM is one of the most common ones, right?. Then let’s learn from this very simple approach how close we are from the SRTM raw data.

  1. Selecting a not very big representative area to be able to handle it,
  2. exporting raster to polygon (from SRTM 3 arcsec/90m) dataset 1
  3. exporting raster to polygon 30m (our DTM dataset) dataset 2
  4. exporting to POIs 30m (our DTM dataset) dataset 2b
  5. Spatial join POIs dataset 2b vs dataset 1
  6. RMSE
  7. visualizing delta using a density map/gaussian kernell +appropriate symbolization

In yellow we see theres a full correspondence between SRTM and our DTM dataset and in blue there’s a ‘hole’ and in red there’s a ‘mountain’, this means it’s in here where the shift is more important.

This way we can highlight if sources are OK.

It’s simple but it works. How do you like it?. Please feel free to send some feedbak.
(Software used: ArcGIS 10.1, Global Mapper 13.2)

Cheers,
Alberto Concejal
MSc GIS, QC

DENSITY-MAP-V1-VS-SRTM-20141021

density maps parameters

rmse-sierra-leone-20141008-02

Spatial join between both DTM datasets

blog-20141029

Density map for highlighting differences between both datasets (ours and SRTM’s)

blog-20141029-03

RMSE. It’s not too big so there’s need to visualize to find potential bizarre spots

blog-20141029-02

bizarre DTM heights