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TitreDEM fusion of elevation REST API data in support of rapid flood modelling
AuteurMcGrath, H; Stefanakis, E; Nastev, M
SourceGeomatica vol. 70, no. 4, 2016 p. 283-297, https://doi.org/10.5623/cig2016-402
Année2016
Séries alt.Ressources naturelles Canada, Contribution externe 20182530
ÉditeurCanadian Institute of Geomatics
Documentpublication en série
Lang.anglais
DOIhttps://doi.org/10.5623/cig2016-402
Mediapapier; en ligne; numérique
Formatspdf
Sujetsinondations; établissement de modèles; méthodes statistiques; Méthodologie; hydrogéologie; géophysique
Illustrationstables; location maps; sketch maps; 3-D diagrams; graphs; histograms
ProgrammeEvaluation quantitiative du risque, Géoscience pour la sécurité publique
Diffusé2016 12 01; 2017 05 05
RésuméLes modèles numériques d'altitudes (MNA) font partie intégrante de la modélisation des inondations. Les données MNA à haute résolution ne sont pas toujours disponibles ou abordables pour les collectivités et ainsi d'autres sources de données altimétriques sont examinées. Bien que la précision de certaines de ces sources ait été rigoureusement vérifiée (p. ex., SRTM, ASTER), d'autres, telles que les API REST du modèle numérique d'élévation du Canada (MNÉC) de Ressources naturelles Canada et les API REST d'élévations de Google et Bing, n'ont pas encore été correctement évaluées. Les détails concernant la source d'acquisition et la précision sont souvent non publiés pour les API. Pour inclure ces données dans les appli cations géospatiales afin d'évaluer l'incertitude et la réduire, la fusion des données est examinée. Ainsi, cet article présente une nouvelle méthode de fusion des données altimétriques. La nouvelle méthode intègre les concepts de partitionnement des données et de pondération inverse à la distance (PID) dans le calcul d'une nouvelle surface altimétrique fusionnée. Les résultats des MNA individuels et des MNA fusion nés sont com parés à une surface LiDAR (détection et télémétrie par ondes lumineuses) à haute résolution et aux cartes des inondations pour deux zones d'étude au Nouveau-Brunswick. La comparaison des surfaces individuelles avec celle du LiDAR conclut que les résultats respectent leurs spécifications de précision affichées, les données de Bing calculant les plus petits biais moyens et le MNÉC les plus petits écarts types. La fusion des trois surfaces au moyen de la méthode proposée augmente la corrélation et minimise l'écart type et le biais moyen lorsqu'on la compare au LiDAR, indépendamment du terrain, produisant ainsi un MNA plus précis.
Résumé(Résumé en langage clair et simple, non publié)
Pour obtenir un ensemble de données plus précis sur les élévations du terrain, une nouvelle méthode qui combine les données d'élévation moins précises mais disponibles partout au Canada est proposée. Les résultats sont comparés aux données LiDAR de haute résolution. Les ensembles de données d'élévation de précision améliorée sont utilisés pour la production de cartes d'inondation pour deux zones d'étude au Nouveau Brunswick: Fredericton et Bathurst.
GEOSCAN ID311125