Facility Support: OpenTopography - A National Hub for High Resolution Topographic Data, Tools, and Knowledge

设施支持:OpenTopography - 高分辨率地形数据、工具和知识的国家中心

基本信息

  • 批准号:
    0930731
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 190.81万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2009-09-15 至 2014-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

0930731BaruThis collaborative grant to the San Diego Supercomputer Center and Arizona State University (PI: Arrowsmith/EAR-0930643) will support a three year Facility project to further develop and scale up the OpenTopography Portal (http://www.opentopography.org) for provision of high-performance, internet-based access to large volumes of high-resolution airborne and ground-based LIDAR topographic data sets and generation of derived data products. The proof-of-concept OpenTopography Portal (OpenTopo) was developed through NSF/Information Technology Research and EAR/Geoinformatics support to the San Diego Supercomputer Center as part of the GEON Project. That portal currently hosts and distributes a limited number of data sets acquired through the NSF/EAR supported National Center for Airborne Laser Swath Mapping (NCALM) at the University of Florida and from USGS and NASA-funded research. This support will enable significant upgrades and assimilation of large volumes of extant and future LIDAR data through: 1) provision of internet-based access to LIDAR topography data in multiple formats, including ?raw? point cloud data, standard LIDAR-derived DEMs, and easily accessible Google Earth products; and 2) development of additional collaborations with existing LIDAR topography data providers and hosts (e.g., NCALM, USGS, regional consortia, states, etc.) to link to their data archives and/or to host and distribute their data and processing software algorithms through a freely accessible web-interface. High-resolution digital elevation models derived from LIDAR (Light Distance And Ranging) methods (both airborne and ground-based) have been revolutionary for Earth science, environmental, and engineering applications. These data are among the most powerful tools available for study of the bare Earth surface, vegetative cover, and civil structures. Capable of generating digital elevation models (DEMs) more than an order of magnitude better resolved than those currently available from digitized USGS topo maps or from Shuttle Radar Topography Mission products, airborne LIDAR (or airborne laser swath mapping - ALSM) provides the ability to acquire meter-scale resolution, decimeter accuracy elevation data sets over large areas at relatively low expense. Ground-based or terrestrial laser scanners (TLS) offers even finer resolution mapping for specific targets. These data enable research on surface processes at fine scales and extents not previously possible yet essential for understanding processes (e.g., erosion, hillslope creep) at the scales at which they operate. OpenTopo will address the challenge of making massive LIDAR data sets and products readily accessible to end users through a freely accessible web-portal.
0930731Baru 这项向圣地亚哥超级计算机中心和亚利桑那州立大学 (PI: Arrowsmith/EAR-0930643) 提供的合作资助将支持为期三年的设施项目,以进一步开发和扩大 OpenTopography 门户 (http://www.opentopography.org)提供对大量高分辨率机载和地面激光雷达地形数据集的高性能、基于互联网的访问,并生成衍生数据产品。 概念验证 OpenTopography 门户 (OpenTopo) 是通过 NSF/信息技术研究和 EAR/地理信息学对圣地亚哥超级计算机中心的支持开发的,作为 GEON 项目的一部分。 该门户目前托管和分发有限数量的数据集,这些数据集是通过 NSF/EAR 支持的佛罗里达大学国家机载激光测绘中心 (NCALM) 以及 USGS 和 NASA 资助的研究获得的。 这种支持将通过以下方式实现大量现有和未来 LIDAR 数据的重大升级和同化:1) 提供基于互联网的多种格式(包括“原始”)LIDAR 地形数据的访问。点云数据、标准激光雷达衍生 DEM 以及易于访问的 Google 地球产品; 2) 与现有 LIDAR 地形数据提供商和主机(例如 NCALM、USGS、区域财团、州等)开展更多合作,以链接到他们的数据档案和/或通过以下方式托管和分发他们的数据和处理软件算法:可免费访问的网络界面。 从 LIDAR(光距和测距)方法(机载和地面)派生的高分辨率数字高程模型对于地球科学、环境和工程应用来说是革命性的。这些数据是研究裸露地球表面、植被覆盖和土木结构的最强大工具之一。 机载激光雷达(或机载激光测绘线 - ALSM)能够生成比目前从数字化 USGS 地形图或航天飞机雷达地形任务产品中获得的数字高程模型 (DEM) 分辨率高一个数量级以上的数据,能够获取以相对较低的费用在大范围内提供米级分辨率、分米级精度的高程数据集。 地基或地面激光扫描仪 (TLS) 可为特定目标提供更高分辨率的测绘。 这些数据使得能够在精细尺度和范围内对地表过程进行研究,这在以前是不可能的,但对于理解其运行尺度上的过程(例如侵蚀、山坡蠕变)至关重要。 OpenTopo 将解决使最终用户可以通过可免费访问的门户网站轻松访问大量 LIDAR 数据集和产品的挑战。

项目成果

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