Jerzy Królikowski
NMT z satelity
Ocena przydatności danych SRTM-3 do opracowań kartograficznych
Numeryczny model terenu jest dla kartografa narzędziem niezwykle przydatnym. Czynności, takie jak generowanie poziomic, cieniowania i blokdiagramów czy przeprowadzanie analiz przestrzennych, można dzięki NMT wykonać w kilka minut, podczas gdy w kartografii analogowej zajmowałyby w najlepszym przypadku wiele godzin. Nie należy się więc dziwić, że zamieszczony w internecie model SRTM-3 bardzo szybko znalazł wiele zastosowań w kartografii.
Google, Bing i Yahoo Maps, OpenStreetMap, NASA World Wind, Atlas Eoliczny Hiszpanii, GP Mapa Topo – to tylko kilka z wielu przykładów wykorzystania tych danych w praktyce. W literaturze polskiej i zagranicznej można odnaleźć dziesiątki artykułów poświęconych ocenie dokładności modelu SRTM-3 z punktu widzenia fotogrametry. Trudno doszukać się jednak publikacji analizujących przydatność tych danych w kartografii.
Nie licząc bezpłatności, podstawową zaletą modelu SRTM-3 jest homogeniczność danych oraz pokrycie większości obszarów lądowych. Wcześniej warunki te spełniał, co prawda, model GTOPO, ale jego rozdzielczość wynosiła 30˝ (czyli około 1 km). Do zalet SRTM należy więc zaliczyć także szczegółowość. Mankamentem jest przede wszystkim to, że mamy do czynienia z numerycznym modelem pokrycia terenu – dane obejmują więc budynki oraz roślinność, co jest szczególnie dokuczliwe na obszarach równinnych. Problemem są także tzw. luki danych (data voids), czyli obszary, dla których nie zostały zebrane dane wysokościowe. W skrajnych przypadkach mogą one obejmować nawet kilkanaście procent pliku.
Zagadnienie błędów danych SRTM najszerzej podejmuje dokumentacja misji [E. Rodriguez i inni, 2005]. Wykazano w niej m.in., że model ten jest dokładniejszy na wyższych szerokościach geograficznych (dla których pozyskano więcej danych) oraz bliżej oceanów (względem których kalibrowano model). Najważniejszym wnioskiem jest jednak potwierdzenie, że dla całego zobrazowanego obszaru dane spełniają z nawiązką postawione im wcześniej wymagania. Jak się okazało, błąd pionowy na poziomie prawdopodobieństwa 90% wynosi od 5,6 m (Afryka) do 9,0 m (Ameryka Południowa), a NASA jeszcze przed misją prognozowała, że będzie to około 16 m.
G.C. Milaresis [2007] wykazał natomiast, że dokładność modelu SRTM jest zależna w sposób liniowy od spadku terenu. O tym, czy błąd jest dodatni, czy ujemny, decyduje zaś ekspozycja. R. Passini i K. Jacobsen [2007] badali z kolei możliwości prostego poprawienia dokładności danych SRTM. Udowodnili, że można tego dokonać poprzez wyznaczenie i uwzględnienie błędu systematycznego (tj. odjęcie go od wartości wszystkich pikseli w pliku) lub dzięki wykorzystaniu prostych filtrów (ten sposób w niektórych przypadkach może jednak pogarszać dokładność modelu). Ciekawe okazały się ponadto efekty badań nad danymi SRTM-1 przeprowadzone przez P. Gutha [2006]. Wykazał on, że faktyczna szczegółowość tych danych wynosi nie 1˝, tylko około 2˝. Rozbieżność ta nie charakteryzuje jednak modelu SRTM-3, którego szczegółowość wynosi około 3˝ i – co ciekawe – jego dokładność okazuje się niekiedy lepsza niż w przypadku danych SRTM-1 (szczególnie dla terenów równinnych).
Dokładność modelu SRTM-3 badana była także w Polsce. A Karwel i I. Ewiak [2006] wykazali m.in., że średni błąd systematyczny tych danych na terenie kraju wynosi +3,7 metra (z wyłączeniem lasów i obszarów zabudowanych). Po jego uwzględnieniu błąd średni kwadratowy (RMSE) na terenach równinnych spada o 1,9 m, a na terenach pagórkowatych i falistych – o 2,7 m. Zależność błędu danych SRTM-3 od pokrycia terenu zbadał z kolei R. Zieliński [2006], porównując je do modelu DTED-2 oraz osnowy wysokościowej I i II klasy. W zależności od spadków i regionu Polski RMSE na obszarach rolniczych wynosił od 1,6 do 5,9 m, leśnych – od 3,7 do 7,2 m, a zabudowanych – od 2,2 do 6,0 m.
...
Pełna treść artykułu w kwietniowym wydaniu GEODETY
powrót
|
