顾及地形梯度变化特征的DEM构建方法及其应用实例研究

以高精度曲面建模(HASM)方法为基础,提出了一种顾及变量梯度变化特征的DEM构建方法,将地表高程的梯度变化方向融入到HASM方法中的高斯方程构建中。实验结果表明,构建的DEM无论是从高程精度还是形态精度都优于对比方法。构建的DEM高程数值误差的绝对值最大值、平均绝对值误差、均方根误差等指标均低于对比方法,同时该方法构建的DEM高程误差的空间分布更为随机,表明该方法具有更好地稳健性,受数据质量、地形复杂程度等因素的影响较小。此外,构建的DEM生成的等高线与原始等高线偏差最小,生成的山体阴影与参照DEM生成的山体阴影相似度最好,表明构建的DEM具有更好的形态精度。本研究对复杂地形区域的DEM构建及应用分析具有一定参考价值。     

优化的高精度曲面建模方法在江南微丘DEM构建中的应用研究

微丘是我国江南地区一类常见的地表形态,该地形的精确模拟是构建江南地区高精度DEM的重要组成部分。在分析HASM方法原理的基础上,结合地表在局部区域的变化特征,提出了HASM空间插值方法的一种优化思路。通过局部计算区域的坐标系旋转,重新构建了计算格网点周围点的高程之间的约束方程关系。选择南京市栖霞区某处的微丘地形作为实验区域,对比分析了优化HASM方法和反距离加权插值(IDW),普通克里格插值(OK),和样条插值(Spline)等经典插值方法构建DEM的精度,结果表明优化后的HASM方法精度显著优于IDW、OK等经典插值方法,而通过生成不同实验方法的山体阴影图,表明与Spline等经典插值方法相比,优化后的HASM方法所构建的DEM与实际地表形态一致性更好。     

一种综合考虑采样点水平和高程误差的DEM建模算法

为了降低采样点水平和高程误差对数字高程模型（digital elevation model,DEM）建模精度的影响,受总体最小二乘算法启发,以较高精度的多面函数（multiquadric function,MQ）为基函数,发展了整体最小二乘MQ算法（MQ-T）,并分别借助数值实验和实例分析验证模型计算精度。数值实验中,以高斯合成曲面为研究对象,设计了受不同误差分量影响的采样数据,借助MQ-T曲面建模,并将计算结果与传统MQ进行比较。结果表明,当采样点仅受高程误差分量影响时,MQ-T计算结果精度与MQ相当;当采样数据受水平误差分量影响时,MQ-T计算结果中误差小于MQ中误差。实例分析中,以全站仪获取的采样数据为研究对象,借助MQ-T构建测区DEM,并将计算结果与传统插值算法进行比较,如反距离加权（inverse distance weighted,IDW）法、克里金（Kriging）法和澳大利亚国立大学DEM专用插值软件（（Australian National University DEM,ANUDEM）法。精度分析表明,随着采样点密度降低,各种插值算法精度逐步降低;不管采样密度多少,MQ-T计算精度始终高于传统插值算法;对山体阴影图分析表明,MQ-T相比Kriging法有一定峰值削平现象。     

离散点云构建数字高程模型的插值方法研究

针对消除DEM构建中插值方法选择的随意性问题,该文基于机载LiDAR离散点云数据,以广东省典型城区与山区为实验对象,利用克里金、反距离权重、径向基函数和自然邻域4种插值方法,对插值参数进行优选后构建DEM,使用交叉验证、相关性分析、像元统计量和三维可视化等方法进行精度分析与比较。结果表明:在城区反距离权重插值,不但可以对空值区域进行适当填充和平滑,而且对高程最大、最小值的预测精度也很高;不同插值方法在构建山区DEM时精度相差不大,插值精度可以达到厘米级,其中普通克里金插值效果最佳。对于城区与山区点云数据反距离权重插值法生成的DEM均能很好地反映地表自然形态,为今后LiDAR点云数据构建DEM选择最佳的插值算法以及插值参数提供参考。     

DEM建模的多面函数Huber抗差算法

为了抑制采样点中粗差对数字高程模型(digital elevation model,DEM)建模的影响,以较高精度的多面函数(multi-quadric,MQ)为基函数,由改进Huber损失函数和权重惩罚项组成目标函数,发展了MQ抗差插值算法(MQ-H)。通过优化MQ-H目标函数,采样点权重计算最终转换为方程组求解。以数学曲面为研究对象,将MQ-H计算结果与传统MQ及最小绝对偏差MQ(MQ-L)进行比较,结果表明:当采样误差服从正态分布时,MQ-H计算精度与传统MQ相当,而远高于MQ-L;当采样误差服从拉普拉斯分布时,MQ-H计算精度略高于MQ-L及传统MQ;当采样点被粗差污染时,MQ-H计算精度远高于传统MQ及MQ-L。在实例分析中,以无人遥测飞艇立体像对获取的地面离散高程点为基础数据,基于MQ-H构建测区DEM,并将计算结果与传统插值算法,如反距离加权(inverse distance weighting,IDW)、普通克里金(ordinary Kriging,OK)和专业DEM插值软件ANUDEM(Australian National University DEM)进行比较,结果表明,传统插值方法在不同程度上受采样点中异常值或偶然误差影响,而MQ-H受异常值影响较小,且能准确捕捉到地形细节信息。     

高精度数字高程模型的构建方法研究

在分析构建数字高程模型优缺点和Hutchinson算法特点的基础上,探讨运用GIS和遥感软件生产高精度格网DEM的构建方法,并从软件构建方法、软件运行时间效率、格网DEM构建精度等方面进行分析比较,同时运用对比分析法对构建DEM的精度进行评价分析,得出利用ArcGIS中Topogridtool法是目前常用遥感和GIS软件中构建高精度格网DEM的最优方法,然后将该方法实际运用到玛尔挡地区,构建出该区域的高精度数字高程模型,该方法的运用在山地区域的建模误差最小、效果较好,为今后构建高精度数字高程模型提供一种更为精确和合理的方法。     

面向DEM构建的不同等高线离散化方法适应性分析与评价

地形图是构建数字高程模型(DEM)的重要数据源,同时近几年空间插值方法在建模精度等方面的应用得到了不断的提高,因此将等高线离散化成高程点进行空间插值构建高质量DEM成为值得研究的课题。在此背景下,本研究从操作的易行性及空间插值的原理出发,基于ArcGIS软件设计了6种离散化方法;并以江南某丘陵地区为实验区域,以大比例尺地形图为基础数据源,探讨了在不同影响因素下各离散化方法构建DEM时的差异性与适应性。     

高精度DEM建模的加权径向基函数插值方法

在数字高程模型（digital elevation model,DEM）建模过程中,经典空间插值方法均没有考虑断裂线附近的局部地形特征影响,使得断裂线局部区域高程被平滑,从而导致地形特征失真。为了解决该问题,构造了一种顾及断裂地形特征的定权方法,并以径向基函数（radial basis function,RBF）为插值算子,提出了加权径向基函数方法。首先通过捕捉每个采样点的结构张量,自适应计算采样点与待求点的距离,然后利用该距离对每个采样点赋予合适的权重,最后利用加权插值实现DEM建模。以10组国际摄影测量和遥感学会公共数据和1组山体滑坡区域的机载激光雷达点云数据为例,利用所提方法构建样区DEM,并将计算结果与标准RBF及传统插值算法（如反距离加权法、克里金法、约束不规则三角网法）进行比较。精度分析表明,不论采样点数为多少,所提方法计算精度均优于其他插值方法;对DEM山体阴影图分析表明,相较于传统插值方法,所提方法能较好地保持断裂线局部地形特征。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况，利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题，严重影响DEM的质量。为此，本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点，在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下，通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正，实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明，融合后的点云数据得到了较好的补充，由此构建的DEM地形形态自然，在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善，在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

基于双二次插值多项式的DEM传递误差模型

基于函数插值方法,得出了基于不完全双二次插值多项式的规则格网数字高程模型(DEM)的表面表达模型,并推导了相应的传递误差公式。公式表明,不完全双二次多项式的DEM传递误差与双线性多项式的传递误差相同。但由于不完全双二次多项式的DEM表面建模误差低于线性多项式的DEM表面建模误差,因此基于不完全双二次多项式的DEM表面模型具有更高的精度。