Fractal surfaces of synthetical DEM generated by GRASS GIS module r.surf.fractal from ETOPO1 raster grid - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Journal of Geodesy and Geoinformation Année : 2020

Fractal surfaces of synthetical DEM generated by GRASS GIS module r.surf.fractal from ETOPO1 raster grid

Polina Lemenkova

Résumé

The research problem is about to generate artificial fractal landscape surfaces from the Digital Elevation Model (DEM) using a stochastic algorithm by Geographic Resources Analysis Support System Geographic Information System (GRASS GIS) software. Fractal surfaces resemble appearance of natural topographic terrain and its structure using random surface modelling. Study area covers Kuril- Kamchatka region, Sea of Okhotsk, North Pacific Ocean. Techniques were included into GRASS GIS modules (r.relief, d.rast, r.slope.aspect, r.mapcalc) for raster calculation, processing and visualization. Module 'r.surf.fractal' was applied for generating synthetic fractal surface from ETOPO1 DEM GeoTIFF using algorithm of fractal analysis. Three tested dimensions of the fractal surfaces were automatically mapped and visualized. Algorithm of the automated fractal DEM modelling visualized variations in steepness and aspect of the artificially generated slopes in the mountains. Controllable topographic variation of the fractal surfaces was applied for three dimensions: dim=2.0001, 2.0050, 2.0100. Auxiliary modules were used for the visualization of DEMs (d.rast, r.colors, d.vect, r.contour, d.redraw, d.mon). Modules 'r.surf.gauss' and 'r.surf.random' were applied for artificial modelling as Gauss and random based mathematical surfaces, respectively. Univariate statistics for fractal surfaces were computed for comparative analysis of maps representing continuous fields by module 'r.univar': number of cells, min/max, range, mean, variance, standard deviation, variation coefficient and sum. The paper includes 9 maps and GRASS GIS codes used for visualization.
Araştırma problemi, GRASS GIS yazılımı ile stokastik bir algoritma kullanılarak Sayısal Yükseklik Modeli'nden (SYM) yapay fraktal yüzeylerin üretilmesidir. Fraktal yüzeyler, doğal topografik arazinin görünümüne ve yapısına rastgele yüzey modellemesi kullanarak benzerler. Çalışma alanı Kuril-Kamçatka bölgesini, Okhotsk Denizi'ni, Kuzey Pasifik Okyanusu'nu kapsamaktadır. Raster hesaplama, işleme ve görselleştirme için kullanılan yöntemler GRASS GIS modüllerini (r.relief, d.rast, r.slope.aspect, r.mapcalc) içermektedir. Fraktal analiz algoritması kullanılarak ETOPO1 DEM GeoTIFF'den sentetik fraktal yüzey oluşturmak için 'r.surf.fractal' modülü uygulanmıştır. Fraktal yüzeylerin test edilen üç boyutu otomatik olarak haritalanmış ve görselleştirilmiştir. Otomatik fraktal DEM modellemesinin algoritması kullanılarak dağlık alanlarda yapay olarak üretilen yamaçların dikliği ve yönü bakımından oluşturulan varyasyonlar ile görselleştirmeler yapılmıştır. Fraktal yüzeylerin kontrol edilebilir topografik varyasyonu üç boyut için uygulanmıştır: dim = 2.0001, 2.0050, 2.0100. DEM'lerin görüntülenmesi için yardımcı modüller kullanılmıştır (d.rast, r.colors, d.vect, r.contour, d.redraw, d.mon). Yapay modelleme için 'r.surf.gauss' ve 'r.surf.random' modülleri Gauss ve rasgele tabanlı matematiksel yüzeyler olmak üzere sırasıyla uygulanmıştır. Fraktal yüzeyler için tek değişkenli istatistikler 'r.univar' modülüne göre sürekli alanları temsil eden haritaların karşılaştırmalı analizi için hesaplanmıştır: hücre sayısı, min / maks, aralık, ortalama, varyans, standart sapma, varyasyon katsayısı ve toplam. Makalede 9 harita ve görselleştirme için kullanılan GRASS GIS kodları bulunmaktadır.
Fichier principal
Vignette du fichier
10.9733-JGG.2020R0006.E-1048919.pdf (1.78 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Loading...

Dates et versions

hal-02956736 , version 1 (03-10-2020)

Identifiants

Citer

Polina Lemenkova. Fractal surfaces of synthetical DEM generated by GRASS GIS module r.surf.fractal from ETOPO1 raster grid. Journal of Geodesy and Geoinformation, 2020, 7 (2), pp.86-102. ⟨10.9733/JGG.2020R0006.E⟩. ⟨hal-02956736⟩
15 Consultations
159 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More