Large scale landform mapping using lidar DEM

Abstract

Arazinin şekli, bölgeleri birbirinden ayırt etmede kullanılabilecek en önmeli faktördür ve coğrafi sınıflandırma, tipikleştirme ve bölgeselleştirmenin en önmeli öğesidir. İyi bilinen ve yaygın olarak kullanılan arazı şekli sınıflandırmalarından biri Amerikan coğrafyacısı Edwin H. Hammond (1954) tarafından geliştirilmiştir. Hammond, Amerika Birleşik Develetleri için arazi şekillerini çok ayrıntılı olarak sınıflandırmıştır. Hammond tarafından geliştirilen yaklaşım, Coğrafı Bilgi Sistemleri ortamında Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) kullanarak uygulanabilmesi için çeşitli bilim insanları tarafından geliştirilmiştir. John M. Morgan ve Ashley M. Lesh (2005) tarafından geliştirilen en güncel yaklaşımda CBS araçları kullanılarak piksel-bazlı analizler yapılmaktadır. Bu yaklaşımlar bugüne kadar yalnız orta ve küçük ölçekli arazi şekli haritalarının USGS (NED), ASTER GDEM ve SRTM gibi düşük çözünürlüklü sayısal yükseklik modellerinden elde edilmesinde uygulanmıştır.Bu çalışmada, öncelikle LIDAR SYM verisi kullanılarak Morgan ve Lesh tarafından geliştirlen metodolojye göre bir arazi şekli haritası elde edilmiştir. Bu aşamada komşuluk öperatöründeki araştıma penceresinin yarıçapı deneme yanılma yolu ile 50 piksel olarak belirlenmiştir. Ayrıca, hem Morgan ve Lesh tarafından geliştirilen metodolojinin otomatize edilmesi hem de modeldeki bazı parameterlerin kullancı tarafından değiştirilebilmesi için bir arayüz geliştirilmiştir. Eğim eşik değirinin arayüzde bir model parametresi olaması için Morgan ve Lesh'in modelindeki eğim yeniden sınıflandırma aracı yerine bir mantıksal araç (...den Büyük) kullanılmıştır. Son olarak, bu arazi şekli haritası, 1:1,000 ve 1:5,000 ölçekli arazi şekli haritlarını elde etmek için kartografik genelleştirmedeki minimum alan koşlu göz önüne alınarak ve odaksal statistik (Çoğunluk) kullanılarak genelleştirilmiştir. Hem birincil hemde genelleştirilmiş arazi şekli haritaları gölgelendirilmiş SYM ve ortofoto kullanılarak görsel olarak incelenmiştir. Kısaca, tüm haritalar arazi şekillerini beklenen ölçüde gösterilmektedir. Ayrıca, genelleştirmenin etkisini göstermek için hem birincil hem de genelleştirilmiş haritalardaki her bir arazi şeklinin alanı hesaplanmıştır. Sonuç olarak, büyük ölçekli arazi şekli haritaları LIDAR SYM kullanılarak önerilen metodolojye göre genelleştirme yoluyla elde edilebilir.

Landform is often the most important factor in distinguishing between regions and an important element of geographic classification, typification, and regionalization. One of the best-known classifications was developed by the American geographer Edwin H. Hammond (1954), who classified the landforms of the United States in great detail. It has since been modified into a deterministic analysis which can be computed using elevation data and performed in a GIS. More recently, Morgan and Lesh (2005) has developed pixel-based analysis approach using GIS. All of these approaches have been used to obtain landform maps at medium or small scales using coarse resolution DEM such as USGS NED, ASTER GDEM and SRTM so far .In this study, using LIDAR DEM data, a landform map was firstly obtained in accordance with Morgan and Lesh's workflow. In this stage, radius of the search window in neighborhood operator was determined as 50 pixel by trial and error. Futhermore, an interface was developed so that some of the parameters in the model could be changed by the user besides the automation of Morgan and Lesh's workflow. In order to make the slope threshold a model parameter in the interface a logical tool (Greater Than) was used instead of slope reclassification tool in Morgan and Lesh's model. Lastly, this landform map was generalized using focal statistics (Majority) considering minimum area condition in cartographic generalization in order to obtain landform maps at 1:1,000 and 1:5,000 scales.Both the primary and the generalized landform maps were verified with hillshaded DEM and orthophoto visually. As a result, all these maps show the landforms satisfactorily. Moreover, in order to show the effect of generalization, area of each landform in both the primary and the generalized maps was computed. Consequently,landform maps at large scales could be obtained with the proposed method including generalization using LIDAR DEM.