- Disponibilidad del conjunto de datos
- 2000-06-06T00:00:00Z–2022-04-02T00:00:00Z
- Proveedor de conjuntos de datos
- UK Environment Agency
- Etiquetas
Descripción
El MDT/MDS compuesto de LIDAR es un modelo de terreno ráster que abarca aproximadamente el 99% de Inglaterra con una resolución espacial de 1 m, producido por la Agencia de Medio Ambiente del Reino Unido en 2022. El modelo contiene 3 bandas de datos de terreno: un modelo digital del terreno (DTM), un modelo digital de superficie (DSM) de primer retorno y un DSM de último retorno.
El DTM se produce a partir del último o único pulso láser que regresa al sensor. Los objetos de la superficie se quitan del DSM con algoritmos personalizados y edición manual de los datos para producir un modelo de terreno solo de la superficie. El DTM se deriva de una combinación del archivo de EA con marca de tiempo y los estudios del Programa Nacional LIDAR, que se fusionaron y se volvieron a muestrear para brindar la mejor cobertura posible. En los casos en que se realizaron encuestas repetidas, se usan los datos de resolución más recientes y de mejor calidad. En los casos en que se volvieron a muestrear los datos, se usó una interpolación bilineal antes de la combinación. El compuesto de LIDAR de 2022 contiene estudios realizados entre el 6 de junio de 2000 y el 2 de abril de 2022.
El primer DSM de retorno se produce a partir del primer o único pulso láser que regresa al sensor y contiene las alturas de los objetos, como vehículos, edificios y vegetación, así como la superficie del terreno en la que el primer o único retorno fue el suelo. El primer DSM de retorno se deriva de los datos capturados como parte del Programa Nacional de LIDAR entre el 11 de noviembre de 2016 y el 5 de mayo de 2022. Este programa dividió Inglaterra en alrededor de 300 bloques para realizar encuestas durante los inviernos continuos a partir de 2016. Estas encuestas se combinan para crear el primer compuesto de LIDAR de retorno con una técnica de fusión a lo largo de las superposiciones para quitar cualquier diferencia pequeña en la elevación entre las encuestas. Consulta los catálogos de índices de metadatos del proveedor de datos, que muestran para cada ubicación qué estudio se usó en la producción del compuesto de LIDAR. El primer DSM de retorno no coincidirá en cobertura ni extensión con el último DSM de retorno, ya que el compuesto del último DSM de retorno se produce a partir de los estudios del Programa Nacional de LIDAR y de series temporales.
El último DSM de retorno se produce a partir del último o único pulso láser que regresa al sensor y contiene las alturas de los objetos, como vehículos, edificios y vegetación, así como la superficie del terreno. El último DTM de retorno se deriva de una combinación del archivo de EA con marca de tiempo y las encuestas del Programa Nacional de LIDAR, que se fusionaron y se volvieron a muestrear para brindar la mejor cobertura posible. En los casos en que se realizaron encuestas repetidas, se usan los datos de resolución más recientes y de mejor calidad. Cuando se volvieron a muestrear los datos, se usó una interpolación bilineal antes de la combinación. El compuesto de LIDAR de 2022 contiene estudios realizados entre el 6 de junio de 2000 y el 2 de abril de 2022. Consulta los catálogos de índices de metadatos del proveedor de datos, que muestran para cada ubicación qué encuesta se usó en la producción del compuesto de LIDAR.
Los datos se alinean con la cuadrícula nacional del OS y se presentan en metros, con referencia a Ordinance Survey Newlyn y con el método de transformación OSTN'15. Todas las mediciones individuales de LIDAR que se utilizaron para producir los compuestos tuvieron una precisión vertical de +/-15 cm de error cuadrático medio.
Bandas
Tamaño de píxel
1 metro
Bandas
| Nombre | Unidades | Tamaño de los píxeles | Descripción |
|---|---|---|---|
dtm |
m | metros | Modelo digital del terreno |
dsm_first |
m | metros | Primer modelo digital de superficie de retorno |
dsm_last |
m | metros | Modelo digital de superficie del último retorno |
Condiciones de Uso
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