Journal of Geodesy and Geoinformation / Fractal surfaces of synthetical DEM generated by GRASS GIS module r.surf.fractal from ETOPO1 raster grid

• Published in: Journal of Geodesy and Geoinformation
• Main Author: Lemenkova, Polina
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: English
• Published: UCTEA Chamber of Surveying and Cadastre Engineers, Turkey 2020
• Subjects: GRASS-GIS; Fraktale Oberfläche; Digitales Höhenmodell; Netz; ETOPO1; GRASS GIS; Fractal surface; Digital elevation model; Grid; Kamtschatka
• Online Access: https://doi.org/10.9733/JGG.2020R0006.E; https://eplus.uni-salzburg.at/doi/10.9733/JGG.2020R0006.E; https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubs:3-30143

Das Forschungsproblem besteht darin, künstliche fraktale Landschaftsoberflächen aus dem Digital Elevation Model (DEM) mithilfe eines stochastischen Algorithmus der Software Geographic Resources Analysis Support System Geographic Information System (GRASS GIS) zu generieren. Fraktale Oberflächen ähneln dem Erscheinungsbild natürlichen topografischen Geländes und seiner Struktur mithilfe zufälliger Oberflächenmodellierung. Das Untersuchungsgebiet umfasst die Region Kurilen-Kamtschatka, das Ochotskische Meer und den Nordpazifik. Techniken zur Rasterberechnung, -verarbeitung und -visualisierung wurden in die GIS-Module von GRASS (r.relief, d.rast, r.slope.aspect, r.mapcalc) integriert. Das Modul „r.surf.fractal“ wurde zur Generierung einer synthetischen fraktalen Oberfläche aus ETOPO1 DEM GeoTIFF unter Verwendung des Algorithmus der fraktalen Analyse verwendet. Drei getestete Dimensionen der fraktalen Oberflächen wurden automatisch kartiert und visualisiert. Der Algorithmus der automatisierten fraktalen DEM-Modellierung visualisierte Variationen in der Steilheit und Ausrichtung der künstlich erzeugten Hänge in den Bergen. Eine kontrollierbare topografische Variation der fraktalen Oberflächen wurde für drei Dimensionen angewendet: dim=2,0001, 2,0050, 2,0100. Für die Visualisierung von DEMs wurden Hilfsmodule verwendet (d.rast, r.colors, d.vect, r.contour, d.redraw, d.mon). Die Module „r.surf.gauss“ und „r.surf.random“ wurden für die künstliche Modellierung als Gauß- bzw. zufallsbasierte mathematische Oberflächen eingesetzt. Univariate Statistiken für fraktale Oberflächen wurden zur vergleichenden Analyse von Karten berechnet, die kontinuierliche Felder darstellen, nach Modul „r.univar“: Anzahl der Zellen, Min./Max., Bereich, Mittelwert, Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient und Summe. Das Papier enthält 9 Karten und GRASS-GIS-Codes, die zur Visualisierung verwendet werden. The research problem is about to generate artificial fractal landscape surfaces from the Digital Elevation Model (DEM) using a ...