全球海平面以下区域数据集?

Question

有人知道海平面以下地区的现有数据集吗?矢量区段是理想的。出于我的目的，不需要非常详细，但如果它包括所有领域就好了(例如，高估比低估要好)。

有一个维基百科上海拔低于海平面的陆地地点列表这看起来是相当完整的，但要找到每个地点的海平面以下区域的范围不太可能是简单的。

Answer 1

您可以尝试使用全局数字高程模型构建一个。有几个免费的图像中，SRTM,或ASTER GDEM．你必须寻找所有包含负值的像素。相邻的负像素会给你海平面以下的连接区域，你可以很容易地估计它们的面积，只需用一个区域的像素数乘以一个像素的面积。

我不是说这很容易。主要的挑战可能是一些区域将被分割成几个块。

---

这是最新情况。我花了几个小时做练习。我从ASTER全球DEM中下载了三个以Badwater Basin(美国死亡谷)为中心的瓷砖，这是维基百科列表中的一个地区。我写了一个小的(约20行)Matlab脚本，它做以下工作:

• 二值化图像，使海平面以上的每个像素设置为0(黑色)，海平面以下的每个像素设置为1(白色)。
• 三个数组的连接，以便在下一步中只有一个图像(我手动添加了第四个，为了保持尺寸一致性，全黑色数组)。
• 对于二值图像，Matlab中有一个有用的函数叫做regionprops它查找所有连接的区域并返回它们的属性，例如它们的面积(以像素数表示)。

结果如下:我对它非常满意，因为它看起来非常类似于标记为“海平面以下”的黄色区域这张美国地质勘探局地图．

现在，它如何转换成面积呢?根据Matlab，白色区域的面积为1 236 989像素。每个像素约为30x30米，海平面以下面积为1113公里$ ^ 2美元．我在网上唯一能找到的数据是1425公里$ ^ 2美元来自大英百科全书，没有来源。但对我来说，这已经足够接近我的估计了!

一些缺点:

• 我清楚地知道哪块瓷砖包含了这个特定的海平面以下区域。如果要遍历所有的瓦片(几乎有23000个!)，您必须找到一种方法来检测一个区域何时被分割到多个瓦片，以便通过连接重建该区域。看起来没那么难，但也不是小事。
• 我没有考虑到相邻瓷砖之间有一个像素重叠的事实(它不应该改变结果)。
• 我没有考虑像素大小实际变化的事实(分辨率为一弧秒，在赤道约为30米，但随纬度变化)。