Toets die akkuraatheid van Google-hoogte-data - verrassing!

Google Earth bied toegang tot jou hoogte data met 'n gratis Google Elevation API sleutel. Civil Site Design, maak gebruik van hierdie potensiaal met sy nuwe satelliet-na-oppervlak funksionaliteit. Hierdie funksie laat jou toe om 'n area en die afstand tussen die punte van die rooster te kies. Dit gee 'n oppervlak met vlakke wat geïntegreer is met die Civil Site Design sagteware en 'n lugfoto.

Lance Maidlow van ChasmTech LLC het hierdie saak gebou van gebruik wat in die boek gepubliseer is TwinGEO tydskrif

Ek was altyd nuuskierig oor die akkuraatheid van die data wat deur Google verskaf is. Daar was twee moontlike gebruiksgevalle wat ek in gedagte gehad het:

• Konseptuele / voorlopige ontwerp vir nuwe onderafdelings.
• Toegang tot die topografie van die wasbak vir die analise van vloedvlaktes met HEC-RAS 2

Vir evalueringsdoeleindes het ek twee webwerwe gekies:

• Die 1-werf was 'n baie hoë onderafdeling in Dunedin, Florida. Hiervoor het ek oorspronklik afgelaai en verwerk oor 2 miljoen LiDAR punte van die NOAA webwerf.
• Die 2-webwerf was 'n voorgestelde kommersiële onderverdeling in Lake County, Florida, waar ons opname data in 'n 100-rooster gehad het, asook gedetailleerde opnames van bestaande infrastruktuur.

Die funksie satelliet na die oppervlak, gegenereerde oppervlaktes vir die twee toetsareas in minder as 10 minute elk. Oppervlaktes wat gegenereer is deur Google se elevasie data, was verrassend akkuraat wanneer LiDAR en opname data vergelyk word.

Dit sal egter uiters nuttig wees as Google die bron en datum van jou elevasie data verskaf het.

Die resultate is baie soortgelyk, maar die oorspronklike LiDAR punte was 8.5-onderste voet in vergelyking met die vlak van 'n bekende meer. Hierdie aanpassing is bygevoeg aan die LiDAR data in Civil Site Design voordat die kontoere geskep is, soos hieronder getoon in die gedetailleerde vergelyking van die oppervlakdata tussen die twee bronne. Die gemiddelde hoogte van 1 / 2, 1 / 3 en 2 / 3 is feitlik identies. Die geweegde gemiddelde hoogte is 3-voete hoër as dié van die LiDAR-data. Hierdie verskil word toegeskryf aan die feit dat die punte digter in oop gebiede is in vergelyking met gebiede wat deur bome gedek word. Die satelliet data is gegenereer in 'n 20 'rooster.

Vervolgens word 'n visuele inspeksie van die satellietdata aangebied wat gunstig met die werklike toestande van die terrein vergelyk.

In hierdie spesifieke geval moes 'n nodus op die hoogte van Google geplaas word in terme van rou akkuraatheid en die algemene vorm van kurwes in verhouding tot bestaande paaie en die liggingstoestande van die huise.

Onderverdeling van kommersiële sone

In die volgende voorbeeld van kommersiële onderverdeling is die kontoere gegenereer uit 'n 20'-rooster met satellietdata, die rooi krommes is verkry uit herkenningsdata in 'n 100-rooster.

Plaaslike kennis is egter belangrik aangesien die hoogte data nie 'n geïdentifiseerde datum het nie. 'N Depressie is voltooi en 'n bespreking is geskep nadat hulle die Google-elevasie data versamel het. Net so is 'n houvijver in die noordoostelike deel van die terrein gebou, nadat al die hoogte data versamel is.

Die Bron van Google se hoogte data wissel na gelang van jou ligging. Alhoewel meer inligting oor Google se elevasie data van sekere bronne verkry kan word, bly dit 'n raaisel.

Alhoewel hierdie analise nie wetenskaplik is nie, kan dit aandui dat Google Elevation-data aanvaarbaar is en oorweeg kan word vir die konseptuele ontwerp van verstedelikings of om 'n wasoppervlak te genereer, wat gebruik kan word vir vloedanalise met toepassings soos HEC RAS 2.