Probando la precisión de los datos de elevación de Google – ¡Sorpresa!

Google Earth proporciona acceso a sus datos de elevación con una clave gratuita de Google Elevation API. Civil Site Design, aprovecha esta potencialidad con su nueva funcionalidad Satellite to Surface. Esta función permite seleccionar un área y la distancia entre los puntos de la cuadrícula, devuelve una superficie con curvas de nivel integrada con el software Civil Site Design y una imagen aérea.

Lance Maidlow de ChasmTech LLC construyó este caso de uso que fue publicado en la revista TwinGEO

Siempre tuve la curiosidad por la exactitud de los datos proporcionados por Google. Había dos posibles casos de uso que tenía en mente:

• Diseño conceptual / preliminar para nuevas subdivisiones.
• Acceso a la topografía de la cuenca para el análisis de llanuras de inundación con HEC-RAS 2

Para propósitos de evaluación, seleccioné dos sitios:

• El sitio 1 era una subdivisión muy elevada en Dunedin, Florida. Para este, originalmente había descargado y procesado más de 2 millones de puntos LiDAR del sitio web de NOAA.
• El sitio 2 fue una subdivisión comercial propuesta en el condado de Lake, Florida, donde tuvimos datos de levantamiento topográfico en una retícula de 100 pies, así como levantamientos detallados de la infraestructura existente.

La función satellite to surface, generó superficies para las dos áreas de prueba en menos de 10 minutos cada una. Las superficies generadas desde los datos de elevación de Google, fueron sorprendentemente precisas cuando se compararon los datos LiDAR y del levantamiento.

Sin embargo, sería extremadamente útil si Google proporcionara la fuente y la fecha de sus datos de elevación.

Los resultados son muy similares, aunque, los puntos LiDAR originales eran 8.5 pies más bajos comparado con el nivel de un lago conocido. Este ajuste se agregó a los datos LiDAR en Civil Site Design antes de que las curvas de nivel fueran creadas, tal como se muestra a continuación en la comparación detallada de los datos de superficie entre las dos fuentes. La altura promedio de 1/2, 1/3 y 2/3 son prácticamente idénticas. La altura media ponderada es de 3 pies más alta que la de los datos LiDAR. Esta diferencia se atribuye a que los puntos son más densos en áreas abiertas en comparación con las áreas con cobertura de árboles. Los datos satelitales se generaron en una retícula de 20’.

A continuación, se presenta una inspección visual de los datos satelitales que se compara favorablemente con las condiciones reales del terreno.

En este caso en particular, se tuvo que colocar un nodo a la elevación de Google, en términos de precisión cruda y el shape general de curvas en relación con las carreteras existentes y las condiciones de localización de las casas.

Subdivisión de Zona Comercial

En el ejemplo siguiente, de subdivisión comercial, las curvas de nivel fueron generadas a partir de una retícula de 20’ con datos satelitales, las curvas rojas se obtuvieron a partir de datos de reconocimiento en una retícula de 100’.

El conocimiento local es, sin embargo, importante ya que los datos de elevación no tienen fecha identificada. Se completó una depresión y se creó una reserva después de que recopilaron los datos de elevación de Google. De manera similar, se construyó un estanque de retención en la parte noreste del lugar, después de que se recogieron todos los datos de elevación.

La Fuente de los datos de elevación de Google, varían de acuerdo a su ubicación. Aunque se puede obtener más información sobre los datos de elevación de Google en algunas fuentes, sigue siendo un misterio.

Si bien este análisis no es científico, sí puede indicar que los datos de Google Elevation son aceptables y pueden considerarse para el diseño conceptual de urbanizaciones o para generar una superficie de cuenca, que se pueda utilizar para el análisis de inundaciones con aplicaciones como HEC RAS 2.