De nauwkeurigheid van de hoogtegegevens van Google testen - Verrassing!

Google Earth biedt toegang tot uw hoogtegegevens met een gratis Google Elevation API-sleutel. Civil Site Design maakt gebruik van dit potentieel met zijn nieuwe Satellite to Surface-functionaliteit. Met deze functie kunt u een gebied en de afstand tussen de punten van het raster selecteren, het geeft een oppervlak weer met curven van niveau geïntegreerd met de Civil Site Design-software en een luchtfoto.

Lance Maidlow van ChasmTech LLC heeft deze zaak gebouwd van gebruik dat werd gepubliceerd in de TwinGEO-magazine

Ik was altijd nieuwsgierig naar de juistheid van de door Google verstrekte gegevens. Er waren twee mogelijke use-cases die ik in gedachten had:

  • Conceptueel / voorlopig ontwerp voor nieuwe onderverdelingen.
  • Toegang tot de topografie van het bekken voor de analyse van uiterwaarden met HEC-RAS 2

Voor evaluatiedoeleinden heb ik twee sites geselecteerd:

  • De 1-site was een zeer hoge onderverdeling in Dunedin, Florida. Hiervoor had ik oorspronkelijk 2 miljoenen LiDAR-punten gedownload en verwerkt van de NOAA-website.
  • De 2-site was een voorgestelde commerciële onderverdeling in Lake County, Florida, waar we onderzoeksgegevens hadden in een 100-netwerk, evenals gedetailleerde overzichten van de bestaande infrastructuur.

De functie van satelliet naar oppervlakte, gegenereerde oppervlakken voor de twee testgebieden in minder dan 10 minuten elk. Oppervlakken gegenereerd op basis van de hoogtegegevens van Google waren verrassend nauwkeurig bij het vergelijken van LiDAR- en meetgegevens.

Het zou echter uiterst nuttig zijn als Google de bron en de datum van uw hoogtegegevens heeft opgegeven.

De resultaten lijken erg op elkaar, maar de oorspronkelijke LiDAR-punten waren 8.5 lagere voeten in vergelijking met het niveau van een bekend meer. Deze aanpassing is toegevoegd aan de LiDAR-gegevens in Civil Site Design voordat de contouren zijn gemaakt, zoals hieronder wordt getoond in de gedetailleerde vergelijking van de oppervlaktegegevens tussen de twee bronnen. De gemiddelde hoogte van 1 / 2, 1 / 3 en 2 / 3 zijn vrijwel identiek. De gewogen gemiddelde lengte is 3 meter hoger dan die van de LiDAR-gegevens. Dit verschil wordt toegeschreven aan het feit dat de punten dichter zijn in open gebieden in vergelijking met bomen bedekt. De satellietgegevens zijn gegenereerd in een 20-raster.

Vervolgens wordt een visuele inspectie van de satellietgegevens gepresenteerd die gunstig afsteekt bij de werkelijke omstandigheden van het terrein.

In dit specifieke geval moest een knoop worden geplaatst op de hoogte van Google, in termen van ruwe nauwkeurigheid en de algemene vorm van bochten in verhouding tot bestaande wegen en de locatievoorwaarden van de huizen.

Onderverdeling van commerciële zone

In het volgende voorbeeld, commerciële indeling, hoogtelijnen werden gegenereerd uit een raster van 20 'met satellietgegevens werden de rode curves verkregen gegevensherkenning in een raster van 100'.

Lokale kennis is echter belangrijk, omdat de hoogtegegevens geen vastgestelde datum hebben. Een depressie is voltooid en een reservering is gemaakt nadat ze de Google-hoogtegegevens hebben verzameld. Evenzo werd in het noordoostelijke deel van de site een opslagvijver gebouwd, nadat alle hoogtegegevens waren verzameld.

De bron van de hoogtegegevens van Google is afhankelijk van uw locatie. Hoewel er van sommige bronnen meer informatie over de hoogtegegevens van Google kan worden verkregen, blijft dit een raadsel.

Hoewel deze analyse niet wetenschappelijk is, kan dit erop duiden dat Google Elevation-gegevens acceptabel zijn en kan worden overwogen voor het conceptuele ontwerp van urbanisaties of om een ​​bekkenoppervlak te genereren, dat kan worden gebruikt voor overstromingsanalyse met toepassingen zoals HEC RAS 2.

Eén antwoord op "De nauwkeurigheid van de hoogtegegevens van Google testen - Verrassing!"

  1. Goedemiddag:
    Het is gecompliceerd om de goedheid / nauwkeurigheid van de hoogtemeters die door verschillende bronnen zijn verkregen te vergelijken.
    Het probleem ligt in de proces / berekeningsmethode waarmee de DEM- of lidar-gegevens die worden vergeleken zijn verkregen -> maasstap, beschouwd als geoïde model, controlepunten enz.
    Ik zal in Spanje een studie uitvoeren om z orthometrische Lidar van de IGN te vergelijken, GPS RTK-onderzoek ondersteund in High precision leveling en google earth -> in mijn blog zal ik vertellen wat er uitkomt ....http://autodidactaengeomatica.blogspot.com/
    Een groet en bedankt voor uw bijdragen ...
    Raul

Laat een reactie achter

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd.

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.