Estou planejando trabalhar com um conjunto de dados LiDAR para o Oeste da Carolina do Norte (trabalhando apenas com um subconjunto agora para aprender) para completar uma análise de floresta ripária e estou tentando fazer isso em uma resolução muito detalhada. Usar LiDAR para obter características da vegetação é algo com que estou familiarizado, mas o problema com a vegetação ripária é saber onde estão as margens reais do riacho. Todos os conjuntos de dados existentes para a linha central do riacho (polilinha) e área do riacho (polígonos) são bastante imprecisos, às vezes mais de 100 metros afastados de onde o riacho realmente está. Isso provavelmente se deve a alterações antropogênicas na rede, mas, mesmo assim, esses conjuntos de dados não produzem uma avaliação precisa da vegetação ripária. Então, estou tentando usar dados LiDAR dos anos recentes para determinar onde estão as margens do riacho. Isso é fácil o suficiente em pequena escala, mas estou travado tentando fazer isso em escala de paisagem. Acho que a solução pode ser algum tipo de machine learning, mas não estou familiarizado com como isso funcionaria.<\/P>
Até agora, tentei usar um DEM de alta resolução para recriar a rede do riacho, mas isso ainda apresenta algumas imprecisões evidentes e identifica apenas a linha central do riacho em vez das margens. Estou ciente de ferramentas como o River Bathymetry Tools, mas não consegui encontrar nada nelas para determinar a localização das margens do riacho em escala de paisagem. <\/P>
Algum conselho por aí? <\/P>
