MAGASINBESTÄMNING OCH TILLRINNINGSBERÄKNING Utvärdering av möjligheter med laserskanningen från beredskapsplaneringsprojekten, ny nationell höjddata (NNH) och satellitbilder Duncan McConnachie
Magasinbestämning och tillrinningsberäkning Magasintabell förhållande mellan vattenstånd och magasinets area DEL A Volymberäkning baserad på laserskanning DEL B Automatiserad metod för beräkning av en sjös area med satellitbilder Val av studieområde låg vatten i magasinet vid skannings tillfället
Studieområde Hoting Forsse-Hjälta
Lasarskanning a) B A Underlag: Beredskapsplaneringsprojekt Ny Nationella Höjdmodell (NNH), GSD-Höjddata i grid 2+) b) A B
Nivåer Hoting Datum laserskanning utfördes över Hoting: 2013-05-17 Differens RHOO-RH70: - 0,68 m Differens RH2000-RH70: + 0,27 m RH00 (m) RH70 (m) RH2000 (m) Vattennivå vid laserskanning (BPU) 237,72 238,4 238,67 Mät vattennivå vid laserskanning (BPU) 237,77 238,45 238,72 Vattennivå vid laserskanning (NNH) 238,77 239,45 239,72 Mät vattennivå vid laserskanning (NNH) 238,73 239,41 239,68 DG 239,00 239,68 239,95 DK 241,00 241,68 241,95 Forsse-Hjälta Datum laserskanning utfördes över Forsse-Hjälta: 2013-05-17 Differens RHOO-RH70: - 0.68 m Differens Rh2000-Rh70: + 0.30 m RH00 (m) RH70 (m) RH2000 (m) Vattennivå vid laserskanning (BPU) 91,62 92,30 92,60 Mät vattennivå vid laserskanning (BPU) 91,32 92,00 92,30 Vattennivå vid laserskanning (NNH) 92,12 92,80 93,10 Mät vattennivå vid laserskanning (NNH) 92,05 92,73 93,03 DG 92,24 92,92 93,22 DK 93,75 94,43 94,73
Terrängmodell (5m x 5m, BPU) Vattennivåer Lasardata (BPU) Terrängmodell (2m x 2m) Isolinjer NNH Höjdmodell (2m x 2m) Omklassad TM med lägsta vattennivå vid skanning Polygon ytor för samtliga vattennivåer Omklassad TM med lägsta vattennivå vid skanning TIN TIN Volymberäkning (Lasardata, BPU) Volymberäkning (Lasardata, NNH)
Triangulated Irregular Network (TIN) Hoting Hjälta Forsse
Volymberäkning 239 nivåer/isolinjer 78 nivåer/isolinjer
Resultat- Hoting 500 450 400 350 DE 300 250 200 150 100 W (RH00) Terrängmodell BPU Terrängmodell NNH Magasintabell
Resultat- Hoting 500 450 400 DE 350 DG 300 250 200 W (RH00) Terrängmodell BPU Terrängmodell NNH Magasintabell
Resultat Forsse-Hjälta 120 100 80 DE 60 40 20 W (RH00) 0 W (RH00) Terrängmodell BPU Terrängmodell NNH Magasintabell
Resultat Forsse-Hjälta 120 100 80 DE 60 DG 40 20 0 W (RH00) Terrängmodell BPU Terrängmodell NNH Magasintabell
Diskussion Förbättring i noggrannhet jämfört med befintlig magasintabeller Hoting Hög korrelation mellan volymer beräknad på BPU / NNH jämfört med magasintabell Hög korrelation mellan BPU och NNH Forsse-Hjälta Hög korrelation mellan volymer beräknad på BPU / NNH jämfört med magasintabell upp till DG, skilja sig ca 30 DE mellan DG och DK Hög korrelation mellan BPU och NNH Begränsning - datumet för skanningen
DEL B - Automatiserad metod för beräkning av en sjös area med satellitbilder
Literaturstudie Många använder sig av index som innehåller ett synligt våglängdsband och ett i det infraröda spektrat Noggrannheten ligger ofta mellan 90 98 % Faktorer som har stor betydelse: Sensorn och dess specifikationer Korrigering av bilder (atmosfäriska förhållanden) Förekomst av moln och dis Belysningsvinklar och årstid Vald metod beror på geografin, årstid och sensor/satellitsystem PRIS $5 till $30 /km 2
Indata SPOT5_HRG1_049 218 0_130825_102807 2013 08 25 10m Band: Green, Red, NIR, SWIR SPOT5_HRG1_053 220 0_130802_093137 2013 08 02 10m Band: Green, Red, NIR, SWIR Saccess (Lantmäteriet) Saccess (Lantmäteriet) Hoting Data Datum Upplösning Kommentar Källa Studieområde Forsse Hjälta
Spot-5 maj 2002 - mars 2015
Metod 1a - NDWI Klassning med NDWI (Normalized Difference Water Index) Grönt ljus har kortare våglängd jämfört med infrarött Grönt ljus reflekteras något av vattnet jämfört med infrarött som inte reflekteras alls
Metod 1a NDWI Ljushetsindex NDWI > 0 och ljushetsindex < 0.35 Vektorisering
Metod 1b - Tillägg i kantzoner Kantzoner i detalj
Metod 2 - Segmentering Mean-shift -algoritmen Hittar gränser i bilden som har de största medelvärdesskillnaderna Bildpixlar gruperas med liknande spektralt innehåll så att bilden delas upp i ett antal segment Urval av sjöytan sker manuellt
Metod 2 - Segmentering Segmentering Urval sjöyta
Metod 3 - Omsampling Upplösning spelar roll 2m 10m
Utvärdering (1) Metod Hoting Forsse Hjälta SPOT5 NDWI (Metod 1a) Yta (m 2 ) 9,257,806 3,923,031 Andel av yta (terrängmodell) 0,96 0,94 SPOT5 NDWI + Brightness Yta (m 2 ) 9,281,700 3,988,377 (Metod 1a + 1b) Andel av yta (terrängmodell) 0,96 0,96 Segmentering Meanshift Yta (m 2 ) 9,467,992 4,031,007 (Metod 2) Andel av yta (terrängmodell) 0,98 0,97 SPOT5 Omsamplad NDWI Yta (m 2 ) 3,973,475 (Metod 3) Andel av yta (terrängmodell) 0,96 Terrängmodell (5m) Yta (m 2 ) 9,622,857 4,159,020
Utvärdering (2)
Utvärdering (2) Strandlinjen från terrängmodell Strandlinjen från satellitbilden
Begränsningar Upplösning Moln
Möjligheter Sentinel 2 (juni 2015 & 2016) Copernicus program (ESA) Data över Sverige 2 ggr/vecka polar-orbiting, multispectral high-resolution imaging mission for land monitoring to provide, for example, imagery of vegetation, soil and water cover, inland waterways and coastal areas