A beépítettség kimutathatósága digitális felszínmodelleken, Debrecen példáján
ASTER GDEM V2
Az ASTER GDEM programot a NASA, illetve a japán Gazdasági, Kereskedelmi és Ipari Minisztérium (METI) végezte 2009-ben, a TERRA műholdra helyezett
Abstract: Nowadays, there are so many precision digital surface models (DEM) available on Earth.
These models differ in resolution, and accuracy as well. The aim of this paper was to compare these surface models. The highest accuracy was given by the WorldDEM (the value of mean error in the urban area is 3.08 m). The lowest accuracy was by the ASTER GDEM (mean error: 7.75 m), which was unable to detect the built-in areas.
ASTER szenzorral (Hengl – Reuter 2007; Telbisz et al. 2013). Lefedettsége az É.sz. 83°-tól a D.sz. 83°-ig terjed. A modellt fotogrammetriai módszerrel, több színképi sávban készült űrfelvételekből hozták létre. Felbontása a jelenlegi verziónak 1 szögmásodperc, így e tekintetben összemérhető az SRTM modellel (Tachikawa 2011; Hirt 2014; Internet2).
Airbus WorldDEM
A WorldDEM a Német Légi és Űrrepülési Központ (DLR) és az Airbus Defence and Space programja, mely során két kötelékben keringő műhold adataiból készült felszínmodell. Két, különböző felbontású modell született: egy ingyenes, 3 szögmásodperces, a TanDEM-X 90m; illetve egy kereskedelmi célú, 0,4 szögmásodperces, a WorldDEM (Hirt 2014; Internet3). Az analízisbe mindkét modellt bevontuk.
ALOS AW3D30M
A Japán űrügynökség (JAXA) 2015-ben tette közzé az első felszínmodelljét, melyet a DAICHI műhold készített 2006 és 2011 között (Takaku – Tadono 2013;
Tadono et al. 2015). A modell horizontális felbontása 1 szögperc (Hirt 2014;
Tadono et al. 2015; Internet4).
Alkalmazott módszerek
A munka során a beépítettség kimutathatóságát vizsgáltuk a kiválasztott mintaterületeken. Vizsgálatainkat Global Mapper 17, ESRI ArcMap 10.1, Past 3.21, GIMP és Microsoft Excel 2013 szoftverekben végeztük. A modellek statisztikai vizsgálatához a három, beépítettség típusa szerint eltérő jellegű mintaterületről, véletlenszerűen vettünk fel pontokat, összevetve a magassági értékeiket egymással és a referencia felülettel. A vizsgálatba vont felszínmodelleket vertikálisan korrigáltuk úgy, hogy a szántóterületek esetében az átlagos hiba értéke 0 legyen (a referencia-modellhez képest). A generált magassági metszet egy 10 méter széles sávot ölel fel, és három vizsgált beépítési típus területén (szántó, kertvárosi beépítettség, valamint sűrűn beépített terület, panelházakkal) halad át, típusonként egymáshoz megközelítőleg egyenlő arányban (1. ábra).
Eredmények
A vizsgált felszínmodellek a beépítés tükrében eltérő eredményeket adtak. A statisztikai vizsgálathoz területenként 400, véletlenszerűen felvett pontból nyertük ki a magassági értékeket. Ezeket kivontuk a referencia-modell értékeiből. A magassági hibákat a 2. ábrán látható boxplot-diagram, ezek átlag- és szórásértékeit az 1. táblázat mutatja.
A szántóterületeknél a magassági korrekció miatt nem releváns az eltérés, a kertvárosi övezetben már 2 méteres pozitív irányú eltérést tapasztalunk, ami a sűrűn
1. ábra A Debrecen területén vizsgált mintaterületek és az összehasonlító szelvény elhelyezkedése, a jellemző beépítettség-típusokkal
1. táblázat A vizsgált felszínmodellek magassági hibáinak átlag és szórásértékei
Típus Szántó Családi házas
beépítettség Sűrű beépítés, magas épületekkel
Átlag ASTER GDEM 0,00 3,86 7,75
ALOS 0,00 2,10 3,73
SRTM 0,00 2,13 3,78
WorldDEM 0,00 2,26 3,08
TanDEM 0,00 2,20 2,93
Szórás ASTER GDEM 6,37 3,87 4.37
ALOS 0,57 1,13 1,67
SRTM 0,64 1,23 1,85
WorldDEM 0,41 1,43 3,05
TanDEM 0,31 0,71 1,28
beépített, magas épületekkel rendelkező mintaterületen 2,5–3 méterre nő. Ezeknél a valós magasságok az épületek közti nagy kiterjedésű felszínek, pl. utak, parkolók, udvarok miatt nagyobbak. A szórásértékek a kertvárosi beépítettség esetén kisebb-, míg a sűrűn beépített, nagyvárosi jellegű mintaterület esetén nagyobb mértékben térnek el a szántóterületéhez képest. A sűrűn beépített területeknél a WorldDEM boxplot-jának alsó kvartilise negatív irányban jelentős kiterjedésű. Mindhárom mintaterület diagramjain (2. ábra) jól látható, hogy az ASTER GDEM igen nagy szórással rendelkezik és interkvartilisa is nagy terjedelmű, továbbá mindhárom területen nagy hibával terhelt.
A keresztszelvényeket vizsgálva elmondható, hogy a beépítettség eltérő mértékben mutatható ki. Az SRTM és az ALOS néhány méterrel alacsonyabb magasságokat produkál, mint a WorldDEM és TanDEM, görbéik amplitúdója is kisebb, ez a kisebb felbontással és a pixelek egymást átlagoló hatásával magyarázható (Szabó 2018). A WorldDEM és a TanDEM magassági értékei a szántóterületen már jobban közelítenek a referencia-modellhez, a beépítettséget azonban a nagyobb felbontású WorldDEM képes jól kimutatni, a nála kisebb felbontású TanDEM esetén az eredeti felszín, illetve a lakó- és panelházak közti különbségek átlagolják egymást.
Az SRTM és az ALOS egymáshoz közeli magassági értékeket vesz fel. Az ASTER GDEM nemcsak a beépített-, de a szántóterületen is nagy kilengéseket produkál, ez az árnyékhatás mellett a modell elkészítésének módszerére vezethető vissza (Szabó 2018). Ennél a modellnél nem mutatható ki egyértelműen a beépített területek elhelyezkedése.
Konklúzió
Az eredmények függvényében kijelenthető, hogy a beépítettség kimutatására az Airbus WorldDEM a legalkalmasabb. A vizsgálat alapján, ilyen jellegű beépítés esetén, az ASTER GDEM nem képes a beépítettség kimutatására. A kutatás megerősítette a korábbi hasonló jellegű vizsgálat (Szabó 2018) eredményeit, miszerint a globális felszínmodellek a beépítés tükrében eltérő eredményeket adnak.
2. ábra A vizsgált felszínmodellek eltérései a debreceni mintaterületen
Köszönetnyilvánítás
A kutatást az NKFIH által támogatott KH 130427, valamint az EFOP-3.6.1-16-2016-00022 számú projekt támogatta. A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósult meg.
A felhasznált adatbázisokért köszönet illeti a Budapest Főváros Kormányhivatala Földmérési Távérzékelési és Földhivatali Főosztályt (BFKH FTFF), a Japán Űrügynökséget (JAXA), a német Airbus Defence and Space-t és az Amerikai Egyesület Államok Nemzeti Légügyi és Űrhajózási Hivatalát (NASA).
Felhasznált irodalom
Farr, T. G. – Rosen, P. A. – Caro, E. – Crippen, E. R. – Duren, R. – Hensley, S. – Kobrick, M. – Paller, M. – Rodriguez, E. – Roth, L. – Seal, D. – Shaffer, S. – Shimada, J. – Umland, J. – Werner, M. – Oskin, M. – Burbank, D. – Alsdorf, D. (2007): The Shuttle Radar Topography Mission, Reviews of Geophysics, pp. 1–3.
Hengl, T. – Reuter, H. I. (2007): Geomorphometry – Concepts, Software, Applications, Elsevier, ISBN 9780123743459, p. 81.
Hirt, C. (2014): Digital Terrain Models, Encyclopaedia of Geodesy, pp. 3–4.
Rabus, B. – Eineder, M. – Roth, A. – Bamler, R. (2003): The shuttle radar topography mission – a new class of digital elevation models acquired by spaceborne radar. – ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 57, pp. 241–262.
Szabó G. (2018): Különböző téradatbázisok pontosságának kérdései, különös tekintettel a fotogrammetriai alkalmazásokra. Habilitációs értekezés, pp. 20–24, 34–35, 51–54.
Tachikawa, T. – Hato, M. – Kaku, M. – Iwasaki, A. (2011): The characteristics of ASTER GDEM version 2. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2011, pp. 1.
Tadono, T. – Takaku, J. – Tsutsui, K. – Oda, F. – Nagai, H. (2015): Status of 'ALOS World 3D (AW3D)' global DSM generation. Japan Aerospace Exploration Agency, pp. 1–4.
Takaku, J. – Tadono, T. (2013): Automatic DSM generation from ALOS PRISM. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium – IGARSS 2013, p. 1.
Telbisz T. – Székely B. – Tímár G. (2013): Digitális Terepmodellek, ELTE TTK FFI Természetföldrajzi Tanszék, pp. 42–45.
Internetes források
Internet1 – https://www.arcgis.com/home/item.html?id=cadb028a356046479fcda520 7a235560, Letöltés ideje: 2019. március.
Internet2 – https://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem.asp, Letöltés ideje: 2019. március.
Internet3 – https://tandemx-science.dlr.de/pdfs/TD-GS-PS-0021_DEM-Product-Specification_v3.1.pdf, Letöltés ideje: 2019. március.
Internet4 – https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/aw3d30v21_format_e.pdf, Letöltés ideje: 2019. március.