Ich plane, mit einem LiDAR-Datensatz für Western NC zu arbeiten (arbeite gerade an einem Teilbereich, um zu lernen), um eine Analyse des Auenwaldes durchzuführen, und ich versuche, dies in sehr feiner Auflösung zu tun. Die Verwendung von LiDAR zur Erfassung von Vegetationseigenschaften ist mir vertraut, aber das Problem bei der Auenvegetation besteht darin, zu wissen, wo die tatsächlichen Flussufer sind. Alle vorhandenen Datensätze für Flussmittelachse (Polylinie) und Flussgebiet (Polygone) sind ziemlich ungenau, manchmal über 100 Meter entfernt von der tatsächlichen Lage des Flusses. Dies liegt höchstwahrscheinlich an anthropogenen Veränderungen des Netzwerks, aber dennoch liefern diese Datensätze keine genaue Bewertung der Auenvegetation. Daher versuche ich, LiDAR-Daten aus den letzten Jahren zu verwenden, um die Lage der Flussufer zu bestimmen. Das ist auf kleiner Skala recht einfach, aber ich stecke fest, wenn ich das im Landschaftsmaßstab machen möchte. Ich denke, die Lösung könnte eine Art Machine Learning sein, aber ich bin sehr unerfahren darin, wie das funktionieren würde.<\/P>
Bisher habe ich versucht, ein fein aufgelöstes DEM zu verwenden, um das Flussnetzwerk nachzubilden, aber das weist immer noch einige deutliche Ungenauigkeiten auf und identifiziert nur die Flussmittelachse statt der Flussufer. Ich kenne Werkzeuge wie die River Bathymetry Tools, aber ich konnte nichts finden, womit man die Lage der Flussufer im Landschaftsmaßstab bestimmen kann. <\/P>
Hat jemand einen Rat? <\/P>
