Automatisk deteksjon av raviner

Abstract

Raviner er en viktig del av landskapskarakteren flere steder i Norge. I denne oppgaven presenteres en mulig metode for automatisk kartlegging av raviner. Metoden benytter avrenningsnettverk, og kan fra en digital terrengmodell trekke ut terrengprofiler som stårr vinkelrett på avrenningsnettverket. Det presenteres hvordan terrengprofilene ved hjelp av terrengets kurvatur kan kuttes etter ravinens bredde, slik at de bare inneholder verdier fra selve ravinen. Det er testet ulike metoder for klassifisering av terrengprofilene. En som ser på terrengprofilens helling fra bunn til topp og tre basert på kNN (k-nearest neighbors). Metoden og de ulike klassifiseringsalgoritmene er testet på to studieområder, ett ved Kroer i Follo, og ett ved Gardermoen i Akershus.

Ravines are an important part of the Norwegian landscape. In this thesis, a method for automatic detection of ravines is presented. From flow networks derived from digital elevation models, it extracts terrain profiles perpendicular to the flow lines. It is presented how these terrain profiles, using curvature, can be cut to the ravines width, so that they only contain values relevant to the classification of the ravines.

Different methods for classification of the terrain profiles are tested. One using the slope from bottom to edge, and three using kNN (k-nearest neighbors).

The method and the different classification algorithms have been tested on two different study areas; one from Kroer, Follo, and one from Gardermoen, Akershus.