Comparando dos métodos de detección de cambios en la superficie en un termocarst evolutivo utilizando escaneo láser terrestre de alta frecuencia temporal, río Selawik, Alaska
Autores: Barnhart, Theodore B.; Crosby, Benjamin T.
Idioma: Inglés
Editor: Molecular Diversity Preservation International (MDPI)
Año: 2013
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencia y tecnología de los recursos naturales
Palabras clave
Escáneres láser terrestres
Métodos de detección de cambios
Deslizamiento por descongelación retrogresiva de Selawik
Degradación del permafrost
Técnicas de análisis de errores
Datos espaciotemporales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 3
Citaciones: Sin citaciones
Los escáneres láser terrestres (TLS) permiten que grandes y complejas formas de terreno sean rápidamente levantadas con densidades de puntos previamente inalcanzables. Se han empleado muchos métodos de detección de cambios para aprovechar estos ricos conjuntos de datos, incluyendo comparaciones de nube a malla (C2M) y Comparación de Nube a Nube de Modelo Multiescalar (M3C2). En lugar de utilizar datos de nube de puntos simulados, utilizamos un conjunto de datos de encuesta TLS de 58 escaneos del deslizamiento por descongelación retrogresiva (RTS) de Selawik para comparar C2M y M3C2. El RTS de Selawik es una característica de degradación del permafrost que evoluciona rápidamente en el noroeste de Alaska, que presenta condiciones de encuesta desafiantes y una oportunidad única para comparar métodos de detección de cambios en un entorno de levantamiento difícil. Además, este estudio considera varias técnicas de análisis de errores, investiga la variabilidad espacial del cambio topográfico a través de la característica y explora técnicas de visualización que permiten el análisis de este conjunto de datos espaciotemporales. C2M informa una mayor magnitud de cambio topográfico en períodos cortos de tiempo (12 h) y una menor magnitud de cambio topográfico en períodos largos de tiempo (cuatro semanas) en comparación con M3C2. Encontramos que M3C2 proporciona un mejor registro de las fuentes de incertidumbre en la detección de cambios de TLS que C2M, porque considera la incertidumbre debida a la rugosidad de la superficie y el registro de escaneo. También encontramos que las áreas localizadas del RTS no siempre aproximan el retroceso general de la característica y muestran una considerable variabilidad espacial durante el mal tiempo; sin embargo, cuando se promedian juntas, los subconjuntos espaciales aproximan el retroceso de toda la característica. Se exploran nuevas técnicas de visualización de datos para aprovechar conjuntos de datos temporales y espacialmente continuos. Agrupar espacialmente los datos en tiras verticales a lo largo de la pared frontal redujo la complejidad espacial de los datos y reveló patrones espaciotemporales de cambio.
Descripción
Los escáneres láser terrestres (TLS) permiten que grandes y complejas formas de terreno sean rápidamente levantadas con densidades de puntos previamente inalcanzables. Se han empleado muchos métodos de detección de cambios para aprovechar estos ricos conjuntos de datos, incluyendo comparaciones de nube a malla (C2M) y Comparación de Nube a Nube de Modelo Multiescalar (M3C2). En lugar de utilizar datos de nube de puntos simulados, utilizamos un conjunto de datos de encuesta TLS de 58 escaneos del deslizamiento por descongelación retrogresiva (RTS) de Selawik para comparar C2M y M3C2. El RTS de Selawik es una característica de degradación del permafrost que evoluciona rápidamente en el noroeste de Alaska, que presenta condiciones de encuesta desafiantes y una oportunidad única para comparar métodos de detección de cambios en un entorno de levantamiento difícil. Además, este estudio considera varias técnicas de análisis de errores, investiga la variabilidad espacial del cambio topográfico a través de la característica y explora técnicas de visualización que permiten el análisis de este conjunto de datos espaciotemporales. C2M informa una mayor magnitud de cambio topográfico en períodos cortos de tiempo (12 h) y una menor magnitud de cambio topográfico en períodos largos de tiempo (cuatro semanas) en comparación con M3C2. Encontramos que M3C2 proporciona un mejor registro de las fuentes de incertidumbre en la detección de cambios de TLS que C2M, porque considera la incertidumbre debida a la rugosidad de la superficie y el registro de escaneo. También encontramos que las áreas localizadas del RTS no siempre aproximan el retroceso general de la característica y muestran una considerable variabilidad espacial durante el mal tiempo; sin embargo, cuando se promedian juntas, los subconjuntos espaciales aproximan el retroceso de toda la característica. Se exploran nuevas técnicas de visualización de datos para aprovechar conjuntos de datos temporales y espacialmente continuos. Agrupar espacialmente los datos en tiras verticales a lo largo de la pared frontal redujo la complejidad espacial de los datos y reveló patrones espaciotemporales de cambio.