نوشته ها
ارزیابی و تصحیح مدل‌های سطح دیجیتال (DEM) در مناطق شهری
مدل‌های سطح دیجیتال (DEM) ابزارهای حیاتی در تحلیل‌های توپوگرافی، هیدرولوژی و برنامه‌ریزی شهری هستند. در مناطق شهری، کیفیت DEMها می‌تواند تحت تأثیر عواملی مانند ساختمان‌ها، پوشش گیاهی و ناهنجاری‌های سطح زمین قرار گیرد. بنابراین، تصحیح و بهبود دقت این مدل‌ها امری ضروری است.
۱. چالش‌ها در مناطق شهری
وجود ساختمان‌ها و سازه‌های بلند: ساختمان‌ها می‌توانند باعث ایجاد اختلال در سیگنال‌های LiDAR و تصاویر ماهواره‌ای شوند، که منجر به خطا در داده‌های ارتفاعی می‌شود.
- پوشش گیاهی متراکم: درختان و پوشش گیاهی می‌توانند سیگنال‌های LiDAR را جذب یا پراکنده کنند، که باعث کاهش دقت داده‌های ارتفاعی می‌شود.
- سطوح نامنظم و ناهنجاری‌های مصنوعی: وجود سطوح نامنظم مانند جاده‌ها، پارکینگ‌ها و دیگر سازه‌های شهری می‌تواند باعث ایجاد ناهنجاری در مدل‌های DEM شود.
۲. روش‌های تصحیح و بهبود DEM
استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین: الگوریتم‌هایی مانند XGBoost می‌توانند برای تصحیح خطاهای ارتفاعی در DEMها با استفاده از ویژگی‌هایی مانند پوشش اراضی، شیب، و پارامترهای زمین‌شناسی به کار روند. مطالعات نشان داده‌اند که این الگوریتم‌ها می‌توانند خطای RMSE را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.
arXiv
- ترکیب داده‌های مختلف: ترکیب داده‌های LiDAR، تصاویر ماهواره‌ای و اطلاعات زمینی می‌تواند به بهبود دقت DEM کمک کند.
- پردازش پیشرفته داده‌ها: استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر مانند فیلترهای کالمن و شبکه‌های عصبی می‌تواند به تصحیح داده‌های جمع‌آوری‌شده و بهبود دقت DEM کمک کند.
۳. کاربردهای DEM تصحیح‌شده در مناطق شهری
مدل‌سازی هیدرولوژیکی: DEMهای دقیق می‌توانند در مدل‌سازی جریان‌های سطحی، پیش‌بینی سیلاب‌ها و مدیریت منابع آب شهری به کار روند.
- برنامه‌ریزی شهری: اطلاعات دقیق ارتفاعی می‌توانند در طراحی زیرساخت‌ها، مدیریت فضای سبز و توسعه پایدار شهری مفید باشند.
- مدیریت بحران: در مواقع بحران، DEMهای دقیق می‌توانند در ارزیابی آسیب‌ها، برنامه‌ریزی امداد و نجات و بازسازی مناطق آسیب‌دیده به کار روند.
۴. نتیجه‌گیری
تصحیح و بهبود دقت مدل‌های سطح دیجیتال در مناطق شهری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ترکیب داده‌های مختلف می‌تواند به ارتقاء کیفیت تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌ها در زمینه‌های مختلف شهری منجر شود. این رویکردها می‌توانند به توسعه پایدار و مدیریت مؤثرتر منابع شهری کمک کنند.