Back to Search Start Over

Analysis of the factors affecting LiDAR DTM accuracy

Authors :
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría - Departament d'Enginyeria Cartogràfica, Geodèsia i Fotogrametria
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Rural y Agroalimentaria - Departament d'Enginyeria Rural i Agroalimentària
Universitat Politècnica de València. Grupo de Cartografía Geoambiental y Teledetección
Universitat Politècnica de València. Grupo de Mecanización y Tecnología Agraria
Universitat Politècnica de València
Estornell Cremades, Javier
Ruiz Fernández, Luis Ángel
Velázquez Martí, Borja
Hermosilla, T.
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría - Departament d'Enginyeria Cartogràfica, Geodèsia i Fotogrametria
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Rural y Agroalimentaria - Departament d'Enginyeria Rural i Agroalimentària
Universitat Politècnica de València. Grupo de Cartografía Geoambiental y Teledetección
Universitat Politècnica de València. Grupo de Mecanización y Tecnología Agraria
Universitat Politècnica de València
Estornell Cremades, Javier
Ruiz Fernández, Luis Ángel
Velázquez Martí, Borja
Hermosilla, T.
Publication Year :
2011

Abstract

This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in International Journal of Digital Earth on 2011, available online: http://wwww.tandfonline.com/10.1080/17538947.2010.533201<br />[EN] The creation of a quality Digital Terrain Model (DTM) is essential for representing and analyzing the Earth in a digital form. The continuous improvements in the acquisition and the potential of airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data are increasing the range of applications of this technique to the study of the Earth surface. The aim of this study was to determine the optimal parameters for calculating a DTM by using an iterative algorithm to select minimum elevations from LiDAR data in a steep mountain area with shrub vegetation. The parameters were: input data type, analysis window size, and height thresholds. The effects of slope, point density, and vegetation on DTM accuracy were also analyzed. The results showed that the lowest root mean square error (RMSE) was obtained with an analysis window size of 10 m, 5 m, and 2.5 m, rasterized data as input data, and height thresholds equal to or greater than 1.5 m. These parameters showed a RMSE of 0.19 m. When terrain slope varied from 0-10% to 50-60%, the RMSE increased by 0.11 m. The RMSE decreased by 0.06 m when point density was increased from 4 to 8 points/m2, and increased by 0.05 m in dense vegetation areas. © 2011 Taylor & Francis.

Details

Database :
OAIster
Notes :
TEXT, Spanish
Publication Type :
Electronic Resource
Accession number :
edsoai.on1006855459
Document Type :
Electronic Resource