Vario-Model for Estimating and Propagating DEM Vertical Accuracy: Case of Lebanon

• Autores: Wassim Katerji
• Directores de la Tesis: Mercedes Farjas Abadía (dir. tes.), María del Carmen Morillo Balsera (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2016
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Alberto Pérez de Vargas Luque (presid.), César García Aranda (secret.), José Julio Zancajo Jimeno (voc.), Antonio Lecuona Neumann (voc.), Rafael Guadalupe Garcia (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
• Resumen

  • A Digital Elevation Model (DEM) is a 3D continuous representation of the terrain used in Geographic Information Systems (GIS) for visualizing data and performing various analyses. Previous studies have proposed different techniques to assess the accuracy of a DEM before using it. Yet there was a lack when raising the following issues: Over a large coverage area, is the accuracy of a DEM constant, or does it change? And what is the accuracy of the analysis-derived results? This research tackles these two issues and proposes a procedure to generate a varying local accuracy model, called vario-model, and propagates it into the results of the DEM analysis through a proposed slope significance model. The procedure is tested on three DEMs (ASTER, SRTM, and a local one based on 1/20,000 topographic maps), and validated using a set of 1,105 Ground Control Points (GCPs) over the country of Lebanon. The vario-model is generated by grouping regions of similar Land Use / Land Cover (LULC) and calculating the average local accuracy for each region. To propagate it, the accuracy of the terrain slope is calculated in angular unit, and then the slope significance is calculated as the percentage of the slope uncertainty with the respect to the slope value. The procedure is automated using Python script running on Esri ArcGIS. Validating the solution showed that there is a pattern in the accuracy change with respect to the LULC, and that the proposed vario-model has a better representation of the DEM accuracy compared to the conventional single-values one by 7, 24 and 13 % for the ASTER, SRTM, and the local DEM respectively. Applying the slope significance into hydrological analysis showed that streams generated from the ASTER and SRTM DEMs in significant areas had their plane accuracy within the threshold of international mapping standards, while in other areas, the accuracy of the results was uncontrollable. Results generated from the local DEM in significant areas had their accuracy within the double of the allowed threshold. While the topic of geographic data accuracy has already been tackled by previous researches, this study proposed a new innovative technique to represent the accuracy of any given DEM within any geographic extent, in a way that can be propagated to estimate the accuracy of the derived products before performing any analysis and conducting and further assessment. This technique will help researchers and practitioners from the geospatial field in anticipating the quality of their analyses from the beginning, and therefore assessing the usability of the DEM in-hand. RESUMEN Un Modelo Digital de Elevaciones (MDE) es una representación continua del terreno que en los Sistemas de Información Geográficos (SIG) se utiliza para la visualización de datos y para la realización de análisis espaciales. En estudios previos se encuentran propuestas de diferentes técnicas que permiten determinar la precisión de un MDE antes de su utilización. Sin embargo, existe un vacío si se plantean las siguientes cuestiones: sobre una superficie de gran extensión, ¿la precisión del MDE es constante o cambia?; y ¿cuál es la precisión de los resultados de un análisis derivado de un MDE? La presente investigación trata estas dos cuestiones y propone un procedimiento para generar un modelo de precisión local variable, llamado por ello vario-modelo, que además permite propagar la cuantificación de la precisión a los resultados de análisis sobre el propio MDE, tomando como parámetro la inclinación de la superficie del modelo original, es decir a través de la pendiente del MDE sobre el que se trabaja. En la presente investigación, una vez diseñada y justificada la propuesta metodológica, ésta se comprueba sobre tres modelos digitales de elevaciones de Líbano (ASTER, SRTM, y uno local obtenido a partir de mapas topográficos a escala 1/20,000); y posteriormente se valida utilizando un conjunto de 1.105 puntos de control terrestres distribuidos a lo largo de todo el país. El modelo de precisión local variable o vario-modelo, se genera agrupando las zonas que tienen un uso o cobertura de suelo similar, y calculando la precisión media local de cada una de ellas. Para propagarlo, se calcula en primer lugar, la precisión de la pendiente del terreno en unidades angulares, y posteriormente la pendiente significativa como un porcentaje de la incertidumbre de la pendiente con respecto al valor de la misma en el modelo. Este procedimiento se automatiza programando el algoritmo en lenguaje Python y creando un script que permita trabajar en la aplicación Esri ArcGIS. En la validación de la solución propuesta, es decir en la validación del modelo de cambio de precisión en relación a la cobertura del suelo como un nuevo MDE local, se obtiene que este nuevo vario-modelo mejora la representación de la precisión del MDE en un 7,24 % para ASTER y en un 13 % para SRTM. Aplicando este nuevo modelo en análisis hidrológicos, se comprueba que los cursos de agua que se generan desde los MDE de ASTER y SRTM en áreas significativas tienen su precisión superficial dentro de los umbrales de los estándares cartográficos internacionales, mientras que, en otras áreas, la precisión de los resultados es incontrolable. Sin embargo, los resultados generados en áreas significativas desde el MDE local o vario-modelo, tienen su precisión por encima del doble de los umbrales permitidos. Mientras que el tema de la precisión de los datos geográficos se ha tratado en investigaciones previas, esta tesis propone una técnica innovadora para representar la precisión de un MDE concreto, creando un modelo de precisión para cualquier extensión geográfica, que además puede propagarse para estimar la precisión de un producto derivado de análisis espacial, antes de que este análisis se realice, permitiendo además evaluaciones adicionales. Los resultados de esta investigación serán de gran ayuda a investigadores y profesionales de la información geoespacial permitiéndoles desde el principio anticipar la calidad de sus análisis espaciales y con ello evaluar la funcionalidad y la utilidad de un MDE específico.