আমার নিজের প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা:
আমি যে উদাহরণগুলি দিয়েছি তার মধ্যে স্ট্রাইপের কারণটি পুরোপুরি আমার কর্মপ্রবাহের কারণে, ডেটাটি কীভাবে মূলত একত্রিত করা হয়েছিল বা একসাথে মোজাইক করা হয়েছিল তা নিয়ে কোনও উত্তরাধিকারের সমস্যা নয়। আমি যে ডেমগুলির সাথে কথা বলছিলাম সেগুলি সমস্ত নতুন কৌশল থেকে তৈরি হয়েছিল, যা এই মানচিত্রের প্রমাণ হিসাবে:
যে দুটি পদ্ধতির সাথে আমি কাজ করছিলাম সেগুলির দুটি অংশ হ'ল LIDAR এবং অন্যান্য সক্রিয় সেন্সর বা জটিল লিনিয়ার ইন্টারপোলেশন। ড্যান প্যাটারসনকে উল্লিখিত পুরানো কৌশলগুলি হ'ল ম্যানুয়াল প্রোফাইলিং এবং গেস্টাল্ট ফোটোম্যাপার কৌশল। প্রকৃতপক্ষে ইউএসজিএস এটিকে এনইডি লিঙ্কে ড্যান প্যাটারসনের শেয়ারগুলিতে উল্লেখ করেছে:
পুরানো উত্স ডিইএম এর পদ্ধতিগুলি দ্বারা উত্পাদিত যেগুলি এখন অপ্রচলিত, এই পদ্ধতিগুলির দ্বারা উত্পাদিত ডেটাতে সাধারণত পাওয়া যায় এমন নিদর্শনগুলি হ্রাস করতে NED সমাবেশ প্রক্রিয়া চলাকালীন ফিল্টার করা হয়েছিল। আর্টিফ্যাক্ট অপসারণ elevাল, শেড-রিলিফ এবং কৃত্রিম নিকাশী তথ্যের মানকে উন্নত করে যা উচ্চতার ডেটা থেকে প্রাপ্ত। শৈল্পিক অপসারণ ফিল্টারিং প্রক্রিয়া সমস্ত নিদর্শন মুছে ফেলা হয় না। যে অঞ্চলগুলিতে একমাত্র উপলভ্য DEM পুরানো পদ্ধতি দ্বারা উত্পাদিত হয়, তারপরে "স্ট্রিপিং" এখনও ঘটতে পারে। NED প্রসেসিংয়ের সাথে মানগুলি সামঞ্জস্য করার পদক্ষেপগুলিও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেখানে সংলগ্ন DEM এর ভাল মেলে না এবং DEM এর মধ্যে হারিয়ে যাওয়া ডেটার স্লিভর ক্ষেত্রগুলি পূরণ করতে পারে। এই প্রক্রিয়াজাতকরণ পদক্ষেপগুলি নিশ্চিত করে যে এনইডির কোনও শূন্য অঞ্চল এবং নূন্যতম কৃত্রিম বিচ্ছিন্নতা নেই।
তাহলে আমার স্ট্রাইপিং সমস্যাগুলির কারণ কী?
সাগা জিআইএস-তে টিআই মানগুলি সঠিকভাবে গণনা করার জন্য আমাদের সেল ইউনিটগুলি মিটারে থাকা দরকার, মূল ভৌগলিক সমন্বয় সিস্টেমের ডিগ্রি পরিমাপ নয় এবং তাই আমাদের ওয়ার্কফ্লোতে প্রথম ধাপটি আর্কিএমএপি (আমি সাগা প্রজেকশন টুলসেটকে ঘৃণা করি) ব্যবহার করে গঠিত সঠিক ইউটিএম প্রক্ষেপণে ডেম প্রজেক্ট করুন। এই পদক্ষেপের মধ্যেই ডিইএম পুনর্নির্মাণের জন্য বিভিন্ন বিকল্প রয়েছে। সমস্ত ডিইএম এবং ফলস্বরূপ আউটপুটগুলির স্ট্রিংগুলিতে আমরা ভুলভাবে আমাদের পছন্দ হিসাবে ডিফল্ট পুনরায় মডেলিংয়ের কৌশলটি রেখেছি- ডিফল্ট পুনরায় মডেলিং অ্যালগরিদম হল নিকটবর্তী নিকটবর্তী, যা কোনও ডেমের মধ্যে উপস্থিত ইভোলেশন ডেটার মতো অবিচ্ছিন্ন ডেটা সেট সহ কখনও ব্যবহার করা উচিত নয়। দ্বি-লিনিয়ার ইন্টারপোলেশন পুনরায় মডেলিং ব্যবহার করে যখন ডিইএমগুলি অনুমান করা হয়েছিল, তখন ডিইএম বা ফলস্বরূপ পণ্যগুলির মধ্যে কোনও অনুভূমিক বা উল্লম্ব নিদর্শনগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয়নি।
ইএসআরআই এটি সম্পর্কে জানত:
ডিইএমগুলি আর্টিফ্যাক্টিংয়ের জন্য সংবেদনশীল। অনেকগুলি ডিইএম ইতিমধ্যে তৈরির সময় কিছু শিল্পকর্ম চালু করেছে; এই ডেমগুলির হিল শেডগুলি অসঙ্গতিগুলি বাড়িয়ে তুলবে এবং তাদের দৃশ্যমান করে দেবে। যদি পাহাড়ের শাঁস হিসাবে রেন্ডার করার আগে ডিইএমের কোনও শৈল্পিকতা না থাকে তবে ডেমের ডেটা প্রজেক্ট করার সময় অযৌক্তিক পুনরায় মডেলিং পদ্ধতি ব্যবহার করে সমস্যা হতে পারে। একটি ডিইএম ক্রমাগত রাস্টার ডেটা। বিলিনার পুনরায় মডেলিং পদ্ধতিটি রাস্টার প্রক্ষেপণ বা কোনও রাস্টার ট্রান্সফর্মেশনগুলিতে ব্যবহার করা উচিত। প্রজেক্ট রাস্টার জিপি সরঞ্জামটি ব্যবহার করে রাস্টার ডেটা প্রজেক্ট করার সময়, ডিফল্ট পুনরায় মডেলিং পদ্ধতিটি ব্যবহার করবেন না। পরিবর্তে বিলিনিয়ার রিম্যাম্পলিং বা কিউবিক কনভ্যুশন পুনর্নির্মাণের পদ্ধতিটি চয়ন করুন।
সূত্র: http://support.esri.com/en/ জ্ঞানবেস / তদন্তগুলি / বিবরণ / 29127
এবং ইউএসজিএস এ সম্পর্কে জেনে থাকে, এফএকিউতে উল্লেখ করে:
প্রশ্ন: এনইডি ডেটা নির্ভুলতা এবং ভূখণ্ডের বৈশিষ্ট্য সংরক্ষণের জন্য কোন পুনঃনির্মাণের পদ্ধতিগুলি সেরা?
উত্তর: কিউবিক কনভলিউশন এবং বিলাইনার ইন্টারপোলেশন হ'ল ডিজিটাল উচ্চতা ডেটা পুনরায় মডেল করার পছন্দের পদ্ধতি এবং এর ফলে মসৃণ উপস্থিতি দেখা দেয়। নিকটতম প্রতিবেশীর ডেটাতে সিঁড়ি-ধাপ এবং পর্যায়ক্রমিক স্ট্রাইপের মতো শিল্পকর্মগুলি ছেড়ে যাওয়ার প্রবণতা রয়েছে যা উচ্চতার ডেটা দেখার সময় দৃশ্যমান নয় তবে ছায়াযুক্ত ত্রাণ বা opeালু রাস্টারগুলির মতো ডেরাইভেটিভগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে *
সূত্র: http://ned.usgs.gov/faq.html#RESAMPLE
সুতরাং, আমার অর্কম্যাপে ডিফল্ট সেটিংসের বোকামি গ্রহণযোগ্যতা (এবং ফলাফল সম্পর্কে আমার অজ্ঞতা) এর কারণ হয়েছে। খুব সম্ভবত একটি ত্রুটি।
শিখুন এবং বাচুন.
