Tester l'exactitude des données d'altitude de Google - Surprise!

Google Earth permet d’accéder à vos données d’altitude avec une clé API Google Elevation gratuite. Civil Site Design exploite ce potentiel avec sa nouvelle fonctionnalité Satellite to Surface. Cette fonction vous permet de sélectionner une zone et la distance entre les points de la grille, elle renvoie une surface avec des courbes de niveau intégrées au logiciel Civil Site Design et une image aérienne.

Lance Maidlow de ChasmTech LLC a construit ce cas d'utilisation qui a été publié dans le Le magazine TwinGEO

J'ai toujours été curieux de l'exactitude des données fournies par Google. Je pensais à deux cas d'utilisation possibles:

• Conception conceptuelle / préliminaire pour les nouvelles subdivisions.
• Accès à la topographie du bassin pour l'analyse des zones inondables avec HEC-RAS 2

À des fins d'évaluation, j'ai sélectionné deux sites:

• Le site 1 était une très haute subdivision à Dunedin, en Floride. Pour cela, j'avais initialement téléchargé et traité plus de millions de points LiDAR 2 sur le site Web de la NOAA.
• Le site 2 était une subdivision commerciale proposée dans le comté de Lake, en Floride, où nous disposions de données d’enquête dans une grille 100, ainsi que d’enquêtes détaillées sur l’infrastructure existante.

La fonction satellite à la surface, surfaces générées pour les deux zones de test en moins de 10 minutes chacune. Les surfaces générées à partir des données d'altitude de Google étaient étonnamment précises lorsque l'on comparait les données LiDAR et les données d'enquête.

Toutefois, il serait extrêmement utile que Google fournisse la source et la date de vos données d'élévation.

Les résultats sont très similaires, cependant, les points LiDAR initiaux étaient les pieds inférieurs de 8.5 par rapport au niveau d’un lac connu. Cet ajustement a été ajouté aux données LiDAR dans Civil Site Design avant la création des contours, comme indiqué ci-dessous dans la comparaison détaillée des données de surface entre les deux sources. La hauteur moyenne de 1 / 2, 1 / 3 et 2 / 3 est pratiquement identique. La hauteur moyenne pondérée est 3 pieds plus élevé que celui des données LiDAR. Cette différence est attribuée au fait que les points sont plus denses dans les zones ouvertes que dans les zones couvertes d'arbres. Les données satellitaires ont été générées dans un réseau 20.

Ensuite, une inspection visuelle des données satellitaires est présentée, qui se compare avantageusement aux conditions réelles du terrain.

Dans ce cas particulier, il fallait placer un noeud à la hauteur de Google, en termes de précision brute et de forme générale des courbes par rapport aux routes existantes et aux conditions de localisation des maisons.

Subdivision de la zone commerciale

Dans l'exemple suivant de subdivision commerciale, les contours ont été générés à partir d'une grille 20 'avec des données satellites, les courbes rouges ont été obtenues à partir de données de reconnaissance dans une grille 100'.

Les connaissances locales sont toutefois importantes car les données d'élévation n'ont pas de date identifiée. Une dépression a été complétée et une réservation a été créée après la collecte des données d'altitude de Google. De même, un bassin de rétention a été construit dans la partie nord-est du site, après la collecte de toutes les données d'altitude.

La source des données d'élévation de Google varie en fonction de votre emplacement. Bien que certaines sources fournissent davantage d’informations sur les données d’altitude de Google, cela reste un mystère.

Bien que cette analyse ne soit pas scientifique, elle peut indiquer que les données Google Altitude sont acceptables et peuvent être prises en compte pour la conception des urbanisations ou pour générer une surface de bassin pouvant être utilisée pour l'analyse des crues avec des applications telles que HEC RAS. 2.