Interpolation of Airborne LiDAR Data for Archaeology
Résumé
The use of topographic airborne LiDAR data has become an essential part of archaeological prospection, and the need for an archaeology-specific data processing workflow is well established. However, interpolation, an important step in which a rasterized surface is derived from the classified point cloud, has received little attention from archaeologists. This processing step, also known as rasterization or gridding, has a direct impact on the accuracy and visual quality of the digital elevation model, but remains a challenge despite numerous studies. Numerous studies have compared the accuracy of different interpolators with conflicting results, but very few compare the visual precision. Also, there are no archaeology-specific studies. This paper addresses this problem by providing an archaeology-specific visual assessment of precision. Six of the most commonly used interpolators were tested at four test sites with an innovative use of triangular assessment method. Kriging was the best interpolator in undersampled areas and inverse distance weighting was a distant second. In other areas, triangulation with linear interpolation was marginally better than Kriging. However, when availability and computational costs are also taken into account, inverse distance weighting is the most suitable archaeology-specific interpolator. In addition, we propose a hybrid interpolator that combines the strengths of triangulation with linear interpolation and inverse distance weighting (QGIS plug-in).
prospection, et la nécessité d'un flux de travail de traitement des données spécifique à l'archéologie est bien établie. Cependant, l'interpolation, une étape importante dans laquelle une surface rastérisée est dérivée du nuage de points classifié, a reçu peu d'attention de la part des archéologues. Cette étape de traitement, également appelée rastérisation ou quadrillage, a un impact direct sur la précision et la qualité visuelle du modèle numérique d'élévation, mais reste un défi malgré de nombreuses études. De nombreuses études ont comparé la précision de différents interpolateurs avec des résultats contradictoires, mais très peu comparent la précision visuelle. De plus, il n'y a pas d'études spécifiques à l'archéologie. Cet article aborde ce problème en fournissant une évaluation visuelle de la précision spécifique à l'archéologie. Six des interpolateurs les plus couramment utilisés ont été testés sur quatre sites de test avec une utilisation innovante de la méthode d'évaluation triangulaire. Le krigeage était le meilleur interpolateur dans les zones sous-échantillonnées et la pondération de la distance inverse était loin derrière. Dans d'autres domaines, la triangulation avec interpolation linéaire était légèrement meilleure que le krigeage. Cependant, lorsque la disponibilité et les coûts de calcul sont également pris en compte, la pondération de distance inverse est l'interpolateur spécifique à l'archéologie le plus approprié. De plus, nous proposons un interpolateur hybride qui combine les atouts de la triangulation avec l'interpolation linéaire et la pondération de distance inverse (plug-in QGIS).
Domaines
Archéologie et Préhistoire
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
