GIS-based Analysis of Coastal Lidar Time-Series

Hardin, Eric; Mitášová, Helena; Tateosian, Laura; Overton, Margery F.

doi:10.1007/978-1-4939-1835-5

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“…Afin de positionner ces informations dynamiques dans le temps et l'espace, il est nécessaire dans un premier temps d'avoir à disposition un MNT précis et continu terre/mer servant de socle à ces données. Pour cela, le LiDAR est rapidement devenu la référence pour l'obtention de MNT à haute résolution et est couramment utilisé sur la zone littorale (Fogleman, 2009 ;Hardin et al, 2014 ;Poulter et Halpin, 2008 ;Smeeckaert et al, 2013 ;White et Wang, 2003 ;Yang et al, 2012a). Nous citerons en exemple les travaux de Allen et al (2010) qui introduisent des stratégies de géovisualisation pour la gestion des risques d'inondation et concluent sur la nécessité d'avoir des MNT à haute résolution sur la zone côtière pour pouvoir transmettre correctement les informations liées aux risques.…”

Section: Utilisation De Données Géographiques Spatio-temporelles Précunclassified

Améliorer la perception du réalisme dans la géovisualisation du littoral

Massé¹,

Christophe²

2016

Rev. Int. Geomat.

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La région littorale est une zone à enjeux multiples, son observation fournit de nombreux jeux de données géographiques. Les verrous actuels se situent sur l'intégration et le rendu visuels de ces données : (1) les données géographiques permettant de caractériser la mer doivent être combinées afin d'obtenir la profondeur d'eau et l'interface terre/mer (problème d'hétérogénéité des données), (2) les systèmes existants ne permettent pas d'obtenir un rendu continu terre/mer, et cohérent avec les styles des rendus usuels (problème d'hétérogénéité des représentations). La représentation des dynamiques spatio-temporelles autour de cette interface, en particulier des marées, ajoute une difficulté supplémentaire à la conception de géovisualisations. Nous proposons d'améliorer la géovisualisation du littoral afin de représenter de façon plus réaliste les dynamiques de la profondeur d'eau : (1) par l'utilisation de données plus fidèles à la réalité comme le LiDAR, qui permettent de représenter précisément et de manière continue les objets géographiques du littoral, sur terre et en mer et ainsi d'accentuer le réalisme perçu et (2) par la manipulation du rendu et notamment du degré d'abstraction (via la carte) ou de réalisme (via le photoréalisme des images). Nous proposons deux cas d'applications de cartographie et de photoréalisme.

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Section: Utilisation De Données Géographiques Spatio-temporelles Précunclassified

Améliorer la perception du réalisme dans la géovisualisation du littoral

Massé¹,

Christophe²

2016

Rev. Int. Geomat.

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“…White and Wang (2003) use LiDAR data to analyze morphological changes of coastline. Hardin et al (2014) use high resolution DTM from LiDAR data to visualize coastal landscape dynamics. Poulter and Halpin (2008) show that DTMs derived from LiDAR elevation data provide an additional benefit by allowing multiple, or transient, sea-levelrise scenarios to be evaluated.…”

Section: Integration Of Heterogeneous Data and Rendering To Increase mentioning

confidence: 99%

Homogeneous Geovisualization of Coastal Areas From Heterogeneous Spatio-Temporal Data

Massé

Christophe

2015

Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci.

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ABSTRACT:On coastal areas, recent increase in production of open-access high-quality data over large areas reflects high interests in modeling and geovisualization, especially for applications of sea level rise prediction, ship traffic security and ecological protection. Research interests are due to tricky challenges from the intrinsic nature of the coastal area, which is composed of complex geographical objects of which spatial extents vary in time, especially in the intertidal zone (tides, sands, etc.). Another interest is the complex modeling of this area based on imprecise cartographic objects (coastline, highest/lowest water level, etc.). The challenge of visualizing such specific area comes thus from 3D+t information, i.e. spatio-temporal data, and their visual integration. In this paper, we present a methodology for geovisualization issues over coastal areas. The first challenge consists in integrating multi-source heterogeneous data, i.e. raster and vector, terrestrial and hydrographic data often coming from various 'paradigms', while providing a homogeneous geovisualization of the coastal area and in particular the phenomenon of the water depth. The second challenge consists in finding various possibilities to geovisualize this dynamic geographical phenomenon in controlling the level of photorealism in hybrid visualizations. Our approach is based on the use of a high-resolution Digital Terrain Model (DTM) coming from high resolution LiDAR data point cloud, tidal and topographic data. We present and discuss homogeneous hybrid visualizations, based on LiDAR and map, and on, LiDAR and orthoimagery, in order to enhance the realism while considering the water depth.

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“…However, visual analysis and manual measurement remain a common practice in these studies. Hardin et al (2014) studied analysis methods for coastal LiDAR time-series data in a geographic information system (GIS). Dong (2015) proposed the pairs of source and target points (PSTP) method and built a model for automated measurement of dune migration using multitemporal LiDAR data.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A GIS add-in for automated measurement of sand dune migration using LiDAR-derived multitemporal and high-resolution digital elevation models

Xia

Dong

2016

Geosphere

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Desert environment modeling involving sand dune migration is important for better understanding of Earth and planetary surface processes. This paper presents a geographic information system (GIS) add-in for automated measurement of dune migration directions and migration rates using multi temporal, high-resolution digital elevation models (DEM) derived from light detection and ranging (LiDAR) data or other sources. Using the angle of repose (AOR) as a sensitive movement indicator of barchan (crescent-shaped) and transverse dunes, an add-in toolbar for ArcGIS was developed using the Python programming language to automatically detect, measure, and store dune migration direction and migration rate at random point locations on dune slip face centerlines. Pseudo-code and application samples from the White Sands dune field in New Mexico, USA, are also presented. The free add-in can be used by the geoscience community for studying coastal and desert sand dunes. 1

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GIS-based Analysis of Coastal Lidar Time-Series

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Améliorer la perception du réalisme dans la géovisualisation du littoral

Améliorer la perception du réalisme dans la géovisualisation du littoral

Homogeneous Geovisualization of Coastal Areas From Heterogeneous Spatio-Temporal Data

A GIS add-in for automated measurement of sand dune migration using LiDAR-derived multitemporal and high-resolution digital elevation models

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