La disponibilidad de datos de detección de luz y alcance (LiDAR) ha dado lugar a una nueva era de análisis del paisaje. Por ejemplo, las mejoras en la resolución de los datos LiDAR pueden permitir modelar con precisión la microtopografía en una gran área geográfica; sin embargo, la resolución de los datos y los costes de procesamiento frente a la precisión resultante pueden ser demasiado costosos. Examinamos dos conjuntos de datos LiDAR de diferentes resoluciones, un MDE de 1 m de baja densidad de puntos (0,714 puntos/m2) disponible en todo el estado de Pensilvania y un MDE de 1 m de alta densidad de puntos (10,28 puntos/m2) de grado de investigación, y comparamos la rugosidad calculada entre ambos MDE resultantes utilizando la desviación estándar de la pendiente, la desviación estándar de la curvatura, un índice de relleno de fosas y la diferencia entre una superficie suavizada y el MDE original. A continuación, estos resultados se compararon con las parcelas y los transectos de microterreno estudiados sobre el terreno. Utilizando ambos conjuntos de datos, se identificaron patrones de rugosidad, que se asociaron con diferentes formas del terreno derivadas de características hidrogeomórficas como canales de arroyos, barrancos y depresiones. Las zonas de tierras bajas tendían a tener los valores de rugosidad más altos para todos los métodos, mientras que otras zonas mostraban patrones distintivos de valores de rugosidad a través de las métricas. Sin embargo, nuestros resultados sugieren que el LiDAR de alta resolución de grado de investigación no mejoró el modelado de la rugosidad en comparación con el LiDAR más grueso a nivel estatal. Llegamos a la conclusión de que la resolución y la densidad de puntos inicial pueden no ser tan importantes como el algoritmo y la metodología utilizados para generar un MDE derivado de LiDAR con fines de modelización de la rugosidad.
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