Digitální model terénu

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Jump to navigation Jump to search
Digitální model terénu Marsu

Digitální model terénu (DMT) je digitální popis a prezentaci reálného povrchu jako 2D nebo 3D model, který se skládá z reálných naměřených dat a interpolačních metod, které dopočítávají pravděpodobná data pro místa, kde data chybí. Uvnitř modelovaného území je možno v libovolných bodech odvodit nadmořské výšky. Digitální model reliéfu má význam pro velkou škálu vědeckých i komerčních aplikací. Aktuální informace o zemské topografie je využíváno v mnoha geovědních oborech jako například geologie, glaciologie, hydrologie, atd.[1]

Druhy digitálního modelu terénu[editovat | editovat zdroj]

  • Digitální model reliéfu – reprezentuje reliéf zemského povrchu v digitální podobě. Je složen z dat a interpolačního algoritmu, který umožňuje mj. odvozovat výšky mezilehlých bodů.[2]
  • Digitální model povrchu - Digitální model reliéfu konstruovaný zpravidla s využitím automatických prostředků tak, že zobrazuje povrch terénu a vrchní plochy všech objektů na něm jako například střechy domů, koruny stromů apod.).[2]
  • Digitální výškový model – Tento model pracuje hlavně s nadmořskými výškami bodů.[2]

Metody k získávání dat pro DMT[editovat | editovat zdroj]

Data pro generování digitálních modelů terénu můžeme získat pomocí různých metod. Metody můžeme rozdělit dle způsobu sběru dat do dvou kategorií:

  • na přímé metody: při téhle metodě získáváme data pomocí geodetických měření nebo pomocí GNSS. Jelikož u těchto metod měříme přímo v bodě, nazýváme je kontaktní. Tato měření poskytují velmi přesné informace o poloze a výšce. Bezkontaktní metody využívají DPZ. V této skupině najdeme fotogrammetrii, laserové snímání a radarové snímání. Tyto metody poskytují data s přesností desítek centimetrů.
  • na nepřímé metody: tyto metody získávají data z existujících modelů. Při tvorbě DMT využíváme vektorizaci, případně digitalizaci výškopisu analogových map. Z těchto dat generujeme DMT. Přesnost této metody je závislá na měřítku a přesnosti zdrojové mapy.

Při volbě vhodné metody pro zpracování dané oblasti musíme zohlednit kritéria jednotlivých metod: velikost území, požadovaná polohová a výšková přesnost, požadovaná maximální hustota bodů, čas a cena. Každá z metod má své pro a proti. Kontaktní jsou přesná, ale je časově náročné získat model rozsáhlého území. Bezkontaktní metody jsou rychlejší, ale nejsou tak přesné. [3]

Typy DMT[editovat | editovat zdroj]

Vstupní data, většinou vrstevnice nebo výškové body, tvoří tzv. nekompletní reprezentaci povrchu. Vrstevnice mají určitý interval (nejčastěji 5 m) a výškové body určitou hustotu, která závisí na sběru dat. K dosažení „plynulého“ povrchu musíme provést interpolaci těchto dat a podle požadovaného výstupu volíme nejčastěji mezi rastrem nebo Triangulated Irregular Network (TIN).

TIN[editovat | editovat zdroj]

TIN (nepravidelná trojúhelníková síť) je DMT tvořený pomocí nepravidelných trojúhelníků proto poskytují plně definovaný a spojitý model terénu. Vzniká tak, že dochází k triangulaci vstupních bodů. Podmínkou je, aby triangulace vytvářela co možná nejvíce rovnostranné trojúhelníky. Hlavní výhodou je variabilita s ohledem na vstupní data. Oblasti s velkou výškovou variabilitou jsou pokryté velkým počtem bodů, a proto může vznikat velké množství trojúhelníků. Naopak při rovinném terénu s nízkou hustotou vznikají velké trojúhelníky. V datovém modelu TIN nesou body údaje o nadmořské výšce. Každý trojúhelník pak obsahuje informaci, které hrany jej ohraničují, a každá hrana obsahuje informaci, které body ji definují. Problémem při triangulaci je tvorba tzv. rovinných trojúhelníků, ty se vytvářejí zejména na vrcholech kopců, a schodů, ty se tvoří v okolí hřbetnic a údolnic. Dochází k tomu, jelikož algoritmus vybírá body se stejnou nadmořskou výškou. Tyto trojúhelníky nemají žádný sklon a nejsou orientovaná na žádnou světovou stranu. Tyto chyby se dají odstranit přidáním výškových bodů.[3]

Rastr[editovat | editovat zdroj]

Hlavním prvkem je buňka, které jsou organizovány do formy mozaiky a obsahují hodnoty, které reprezentují daný jev. V praxi můžeme narazit na několik tvarů buněk (čtyřúhelníkovou, trojúhelníkovou a šestiúhelníkovou). Nejčastěji se setkáváme s čtyřúhelníkovou. Důležitým prvkem je definované rozlišení, které udává, jak velkou plochu buňky zastupují. Rastrem můžeme vyjádřit spojitý jev a to buď povrch v digitálním modelu terénu nebo také mapu znečištění ovzduší, srážky, teplotu, apod.[3]

Datové sady DMT[editovat | editovat zdroj]

Nejčastěji se setkáváme s daty ve formě vrstevnic, případě výškových kót. Datové zdroje, které kompletně pokrývají území ČR, jsou poskytovaná Českým úřadem zeměměřickým a katastrálním (ČÚZK) – Základní báze geografických dat (ZABAGED®), Digitální model reliéfu 4. A 5. generace, Digitální model povrchu 1. generace, nebo také Vojenským geografickým a hydrometeorologickým úřadem v Dobrušce – DMÚ 25. Zdarma jsou také rastrová data z mezinárodního programu SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), který byl součástí mise raketoplánu Endeavour.[3]

SRTM data[editovat | editovat zdroj]

Součástí mise Endeavour v roce 2000 byl i mezinárodní projekt The Shuttle Radar Mission, který zaštiťovaly National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) a The National Aeronautics and Space Administration (NASA). Účelem tohoto projektu bylo výškové zmapování povrchu Země. Během této mise bylo nasnímáno 80 % povrchu souše. SRTM využívá metody radarové interferometrie. Přesnost modelu je 16 metrů při určení polohy a 20 při určení výšek.[4] SRTM data jsou hlavním zdrojem pro tvorbu digitálního modelu terénu.

Reference[editovat | editovat zdroj]

  1. RIZZOLI, Paolo. Generation and performance assessment of the global TanDEM-X digital elevation model. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Roč. 2017, čís. 132. 
  2. a b c ČÚZK - Úvod. www.cuzk.cz [online]. [cit. 2018-01-11]. Dostupné online. 
  3. a b c d ORŠULÁK, Tomáš; PACINA, Jan. Inovace geograficky orientovaných studijních oborů s cílem zvýšit míru uplatnění absolventů na trhu práce. Ústí nad Labem: Centrum digitálních služeb MINO 
  4. GAMACHE, Martin. Free and Low Cost Datasets for International Mountain Cartography [online]. [cit. 2018-01-11]. Dostupné online.