A generic procedure for automatically segmenting landforms into landform elements using DEMs, heuristic rules and fuzzy logic

MacMillan, R.A.; Pettapiece, W. W.; Nolan, S. C.; Goddard, T. W.

doi:10.1016/s0165-0114(99)00014-7

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“…A similar scheme was put forward by Dikau [24] and modified by Wood [14]. These classification schemes havesometimes in adapted or extended form -often been applied to derive both crisp [25,26,27,28] and fuzzy [29,30] classifications. Wood [14] proposed multi-scale classification which was extended into fuzzy multi-scale classification based on a range of crisp classifications at different scales [2].…”

Section: Describing Landscapes In Terms Of Surface Formmentioning

confidence: 99%

Delineation of Valleys and Valley Floors

Straumann

Purves

2008

Geographic Information Science

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Methods to automatically derive landforms have typically focused on pixel-based, bottom-up approaches and most commonly on the derivation of topographic eminences. In this paper we describe an object-based, top-down algorithm to identify valley floors. The algorithm is based on a region growing approach, seeded by thalwegs with pixels added to the region according to a threshold gradient value. Since such landforms are fiat we compare the results of our algorithm for a particular valley with a numberof textual sources describing that valley. In a further comparison, we computed a pixel-based six-fold morphometric classification for regions we classified as either being, or not being, valley floor. The regions classified as valley floor are dominated by pla nar slopes and channels,though the algorithm is robust enough to allow local convexities to be classified as within the valley floor. Future work will explore the delineation of valley sides, and thus complete valleys. Abstract. Methods to automatically derive landforms have typically focused on pixel-based, bottom-up approaches and most commonly on the derivation of topographic eminences. In this paper we describe an object-based, top-down algorithm to identify valley floors. The algorithm is based on a region growing approach, seeded by thalwegs with pixels added to the region according to a threshold gradient value. Since such landforms are fiat we compare the results of our algorithm for a particular valley with a number of textual sources describing that valley. In a further comparison, we computed a pixel-based sixfold morphometric classification for regions we classified as either being, or not being, valley floor. The regions classified as valley floor are dominated by planar slopes and channels, though the algorithm is robust enough to allow local convexities to be classified as within the valley floor. Future work will explore the delineation of valley sides, and thus complete valleys. Delineation of Valleys and Valley Floors

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Section: Describing Landscapes In Terms Of Surface Formmentioning

confidence: 99%

Delineation of Valleys and Valley Floors

Straumann

Purves

2008

Geographic Information Science

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“…A forma da curvatura de uma encosta pode influenciar muito a distribuição lateral dos processos pedológicos, hidrológicos e geomórficos e, por conseguinte, os solos que resultam das interações entre esses processos (MacMillan et al, 2000). Essa influência tem sido relacionada, principalmente, ao controle que as formas côncava e convexa exercem sobre a distribuição de água e materiais solúveis das partes mais elevadas para as mais baixas.…”

Section: Resultsunclassified

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

Chagas

Filho

Vieira³

et al. 2010

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.Termos para indexação: atributos do terreno, classificação de solos, modelo digital de elevação, redes neurais artificiais. Topographic attributes and Landsat7 data in the digital soil mapping using neural networksAbstract -The objective of this study was to evaluate discriminant variables in digital soil mapping using artificial neural networks. The topographic attributes elevation, slope, aspect, plan curvature and topographic index, derived from a digital elevation model, and the indexes of clay minerals, iron oxide and normalized difference vegetation, derived from a Landsat7 image, were combined and evaluated for their ability to discriminate soils of an area at the northwest of Rio de Janeiro State. The Java neural simulator and the backpropagation learning algorithm were used. The maps generated by each of the six tested sets of variables were compared with reference points for determining the rating accuracy. This comparison showed that the map produced with the use of all the variables reached a performance (73.81% of agreement) superior to maps produced by other sets of variables. Possible sources of error in the use of this approach are mainly related to the great lithological heterogeneity of the area, which hindered the establishment of a more realistic model of environmental correlation. The approach can help make the soil survey in Brazil faster and less subjective.

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“…No arcabouço bibliográfico, diversos autores apontam as vantagens da classificação digital do relevo (WOOD, 1996;MACMILLAN et al, 2000;WILSON;GALLANT, 2000;ROMSTAD, 2001;VALERIANO, 2004;DRAGUT;BLASCHKE, 2006;IWAHASHI ;PIKE, 2007;KLINGSEISEN et al, 2007;GROHMANN et al, 2008;SAADAT et al, 2008;WILSON, 2012;SILVEIRA et al, 2012), sobretudo em função da minimização da subjetividade em relação aos método SILVEIRA,C.T. e SILVEIRA, R.M.P.…”

Section: Introductionunclassified

Índice De Posição Topográfica (Ipt) Para Classificação Geomorfométrica Das Formas De Relevo No Estado Do Paraná - Brasil

Silveira

2017

Revista Ra'e Ga

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RESUMOA geomorfometria tem favorecido o tratamento quantitativo nos estudos e representação das formas do relevo, sobretudo a partir de parâmetros calculados de Modelos Digitais do Terreno (MDTs). Nessa perspectiva, o trabalho teve como objetivo realizar a classificação geomorfométrica automatizada das formas de relevo do Paraná, Brasil, por meio da aplicação do Índice de Posição Topográfica (IPT), seguido da avaliação de sua distribuição nas subunidades morfoesculturais do Mapa Geomorfológico do Paraná e análise da fidedignidade classificatória do método apoiado no reconhecimento de campo em cinco áreas amostrais distribuídas no território paranaense. O MDT com resolução de 20m, foi interpolado pelo método Topogrid da base planialtimétrica nas escalas 1:50.000 e 1:25.000. Conforme proposta aplicada, o IPT foi derivado da mensuração entre a diferença da elevação de um ponto central com a média da elevação do seu entorno a partir de um raio predeterminado. As dez formas de relevo resultantes são decorrentes da discretização amparada pelos valores de desvio padrão e da combinação de dois IPTs (um de detalhe, com janela circular de leitura com raio de 8 células, e outro generalizado com raio de 79 células). Os resultados demonstraram, numa perspectiva regional, que o emprego do IPT permitiu identificar arranjos distintos com padrões de formas de relevo predominantes que foram coincidentes com os limites pré-estabelecidos das subunidades morfoesculturais do estado. Na perspectiva local, as dez formas de relevo mapeadas foram condizentes com a realidade de campo em quatro recortes, sendo que um deles demonstrou limitação na representação do planalto de baixa declividade da região noroeste com as planícies, o que retrata a dificuldade da plena representação do relevo considerando os mesmos parâmetros indistintamente em todo o Paraná.. PALAVRAS-CHAVE:Análise Digital do Relevo; Geomorfometria; Modelo Digital do Terreno; Geomorfologia do Paraná. ABSTRACT The geomorphometry has favored the quantitative treatment in studies and representation of the landforms, mainly from calculated parameters of Digital Terrain Models (DTMs). From this perspective, this paper aims to carry out the automated geomorphometric classification of the landforms in the state of Paraná, Brazil, by applying the Topographic Position Index (TPI); followed by the evaluation of its distribution in the morpho-sculptural subunits in Paraná's Geomorphological Map, and an analysis of the classification reliability of the method supported by the field recognition in five sampled areas distributed throughout the state territory. The 20m resolution DTM was interpolated by the Topogrid method of the planialtimety baseline in the 1:50,000 and 1:25,000 scales. According to the applied proposal, TPI has derived from the measurement between the elevation difference of a central point and the elevation average of its neighboring from a predetermined radius. The 10 landforms resulting from the discretization supported by the standard deviation values and the combina...

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A generic procedure for automatically segmenting landforms into landform elements using DEMs, heuristic rules and fuzzy logic

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Delineation of Valleys and Valley Floors

Delineation of Valleys and Valley Floors

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

Índice De Posição Topográfica (Ipt) Para Classificação Geomorfométrica Das Formas De Relevo No Estado Do Paraná - Brasil

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