Ocena wpływu rozdzielczości i metody pozyskiwania danych wysokościowych na dokładność numerycznych modeli terenu oraz modeli spadków i ekspozycji

Jednym z podstawowych i najbardziej rozpowszechnionych źródeł danych o ukształtowaniu terenu są numeryczne modele terenu (NMT). Numeryczne modele terenu są jedynie modelami rzeczywistości, a nie jej idealnym odwzorowaniem. Nieodłącznym elementem modeli terenu, podobnie jak wszystkich innych zbiorów danych przestrzennych są błędy, którymi obarczone są te dane. Istotny wpływ na dokładność NMT ma metoda pozyskiwania danych wysokościowych. Do najpowszechniej wykorzystywanych należą: metoda fotogrametryczna, poziomicowa, laserowa (LiDAR) oraz interferometryczna (InSAR). Każda z nich w odmienny sposób przekształca dane, wykorzystując różne algorytmy. Dodatkowym źródłem błędów w modelach terenu wykorzystujących zapis rastrowy jest wielkość najmniejszego pola, dla którego zapisana została określona wartość wysokości. Rozdzielczość modeli rastrowych jest jedną z głównych cech determinujących dokładność odwzorowania terenu. Celem niniejszej pracy było dokonanie oceny dokładności wybranych modeli terenu pod kątem ich przydatności w badaniach środowiska geograficznego. Analiza ta posłużyła do wykazania wpływu rozdzielczości i metod pozyskiwania danych do NMT na dokładność samego modelu terenu, jak również na obliczane na jego podstawie spadki terenu i ekspozycje. Porównane zostały modele pozyskane czterema wymienionymi wcześniej metodami. Do porównania przyjęto ponadto następujące wielkości pikseli (oczek rastra): 1, 5, 10, 25, 50 i 100 m. Największa rozdzielczość (1 m), zbliżona jest do rzeczywistej dokładności pomiarów laserowych. Najmniejsza natomiast (100 m) odpowiada w przybliżeniu rozdzielczości modelu SRTM. Taki wachlarz analizowanych rozdzielczości pozwala dosyć „płynnie” prześledzić, w jaki sposób zmienia się wielkość i charakter błędów w poszczególnych modelach. Badania zostały przeprowadzone na wybranym fragmencie 2×2 km doliny Wisły pod Toruniem.

Digital terrain models (DTM) have become one of the basic and most commonly used sources of data describing the shape of the Earth. Numeric terrain models are only reality models, not the ideal projections. Inseparable elements of terrain models, like in all other groups of spatial data, are mistakes, which exist in the data. There are different methods of acquiring DTM that contribute errors. Some of the most popular methods are: photogrammetric measurements, contour lines, laser scanning (LIDAR), and interferometric (InSAR). Each of them changes data in some other way, using various algorithms. An additional source of mistakes in terrain models using the raster format is the size of the smallest field for which the specified altitude has been defined. The raster model resolution is one of the main features determining the accuracy of terrain projection. The aim of this study was to evaluate the accuracy of chosen terrain models to their application in environment geography studies. This analysis has been used to show the influence of resolution and models of data acquisition for NTM on the accuracy of the terrain model itself, and also on terrain slopes and expositions calculated on its basis. Created models used for the above-mentioned methods were compared. Moreover, the following raster pixels sizes were used for this comparison: 1, 5, 10, 25, 50 and 100 m. The maximal resolution (1 m), is close to the real accuracy of laser measurements. The minimal resolution (100 m) is close to the resolution of the SRTM model. Such a variation of analyzed resolutions makes it possible to observe quite “fluently” how the size and character of mistakes change in separate models. The study area is a 2×2 km test polygon covering part of the Vistula river and its valley and is located near Torun, Poland. The obtained results show the method of collecting data has an essential influence on the accuracy of DTM, especially for high resolution models. Along with a decrease in resolution, differences between models created using separate methods also decrease. For slope models, the collected results show that models with the biggest possible resolution should be used, not smaller than 10 meters. The most essential errors in the definition of aspect are connected with areas with the smallest slopes and are relatively flat.