顾及DEM误差自相关的坡度计算模型精度分析

基于DEM的坡度计算,其误差来源于DEM误差、DEM结构和坡度计算模型。在顾及DEM误差自相关的前提下,对四种DEM坡度计算模型进行了分析和评价。研究表明,三阶不带权差分能给出较高的坡度计算精度;在局部窗口中,格网点数量越多,坡度计算越准确;等权比不等权的坡度计算模型更准确;DEM误差自相关结构形式对坡度计算无影响。进一步的理论分析和试验分析还表明：DEM误差自相关性的存在,不仅能够改善地形分析的精度,也能改善DEM自身精度。     

插值条件下格网DEM坡度计算模型的噪声误差分析

针对目前DEM（Digital Elevation Model, DEM）数字地形分析的精度评价多数不考虑DEM误差的空间自相关性或仅仅采用经验的自相关性模型问题,本文从DEM插值入手,从理论上推导了插值条件下格网DEM邻域窗口内坡度噪声误差的空间自相关性模型以及坡度精度模型,并选取典型的插值方法和坡度差分算法,从实验角度分析了在顾及和不顾及空间自相关性两种情况下的格网DEM坡度计算模型的噪声精度,实验结果表明：坡度精度受DEM噪声误差的空间自相关性影响较大,并与DEM插值方法和坡度计算模型中的差分算法有关。     

基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究

坡度坡向是两个最基本的地形因子,目前对DEM坡度坡向计算模型和精度存在一些不同的甚至矛盾的观点,其原因在于没有区分误差来源和分析评价方法的不同.本文对DEM坡度坡向误差进行了理论分析,并通过实验数据对相关结论进行了验证.旨在澄清目前关于坡度坡向计算模型上的矛盾结论.     

基于DEM量算耕地坡度的误差分析

坡度是最基本的地形因子之一。本文介绍了基于DEM的坡度计算方法,对坡度分级统计中的误差来源分类进行分析,并实验分析其DEM精度,以及各误差因素对坡度统计计算的影响。     

基于填挖方分析的DEM精度评价模型

针对DEM高程中误差评价指标的不足,提出了一种基于填挖方分析的DEM精度评价模型以及计算方法,将DEM填挖方误差E_c定义为待评价DEM与参考DEM在同一区域的三维体积差异和与该区域面积之商。探究了DEM填挖方误差和DEM分辨率R以及地形平均坡度S之间的关系,得到DEM填挖方误差的定量估算模型为E_c=0.004 8·R·S。实验表明,模型估算精度达95.85%以上。该模型为在不同地形条件下,确定满足限差要求的DEM分辨率提供了依据。     

DEM坡度计算的适宜窗口分析

局部分析窗口大小是DEM坡度计算的关键因素之一.首先建立不同分析窗口下的坡度精度模型,讨论拟合曲面和DEM地形曲面匹配程度的分析方法,然后以分布在不同地貌类型和地形特征部位的样点为研究对象,分析不同窗口大小对坡度计算的影响规律;通过X2检验法,研究不同分析窗口下拟合曲面和DEM曲面的匹配程度,最后综合考虑两个方面的影响,探讨基于DEM坡度计算的适宜窗口.研究主要结论为:①坡度计算精度随着分析窗口的增大而提高;②随着分析窗口的增大,拟合曲面与DEM地形曲面之间匹配性逐步减弱;③坡度计算的精度应该在拟合曲面和DEM地形曲面相匹配的前提下,通过适当扩大局部窗口来获得,推荐5×5局部分析窗口为DEM坡度计算的适宜窗口;④DEM地形参数计算中,不应过分的追求计算精度而忽视形态的相似性,否则尽管地形参数的精度很高,但只具备数学意义而没有地形意义.     

顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合

为了克服现有SRTM和ASTER各自缺陷，提升公共DEM精度，本文提出了一种顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合方法。首先对两种DEM进行地理配准；然后计算不同坡度等级下SRTM和ASTER的高程误差，并得到DEM融合权重；最后采用加权平均法对SRTM和ASTER进行融合。高精度控制点的检验表明：融合后DEM精度有明显提高，相比于原始SRTM和ASTER高程误差，标准差分别降低了5.65 m和1.20 m。     

普通测量学、地形测量学

CH20062140一种统计坡面上土地表面积的方法研究=Research on a Method of Computing Slope Land's SurfaceArea/秀云,陈晔,周卫波(南京师范大学)∥测绘科学.-2006,31(4).-144~145,136介绍和研究一种统计坡面上土地表面积的方法。建立在GIS的基础上,利用江浦县1∶25万、1∶5万地形图、六合县1∶5万地形图的数字化等高线生成的DEM数据,自动提取坡度信息、计算坡度的正割值信息,并分别进行叠合分析,得出两县不同土地利用类型在不同坡度级上的表面积和投影面积数值。并经不同比例尺、不同空间分辨率、不同区域内各类土地的表面积与投影面…     

基于坡度和坡向分析的DCT域DEM数字水印算法

提出了一种基于离散余弦变换(discrete cosine trasform,DCT)域的数字高程模型(DEM)数字水印算法,通过分析坡度坡向计算模型并结合人类视觉系统(human visual system,HVS),推导出坡度坡向精度与水印嵌入强度的数学关系,能实现在满足坡度坡向精度要求下,水印嵌入强度的最大化,增强水印的抗攻击性。实验结果表明,含水印DEM的高程、坡度、坡向的最大误差和中误差均较小,满足DEM精度的近无损及所提取等高线的近无损,且满足水印的视觉不可见性,能抵抗JPEG压缩和几何裁剪攻击。     

基于Hutchinson的DEM建立及质量评价

建立高质量的数字高程模型(DEM)是正确计算坡度、坡向、提取流域地形特征、进行水文分析的前提。国外应用最广的是基于Hutchinson方法的DEM插值方法和应用该算法的软件ANUDEM,该软件采用有限微分内插技术和地形强化算法,自动去除伪下陷带点和生成输入数据错误文件。研究表明,通过等高线回放、DEM中误差、坡度、河流、光照模拟等方面的对比,ANUDEM生成的DEM表面光滑,比常规用TIN方法构建的TIN-DEM更能准确地表现地形起伏,其提取的坡度、光照图更准确,适宜进行水文分析。     

基于DEM的地形曲率计算模型误差分析

地形曲率是地形表面几何形态和地学建模的基本变量之一。本文首先对曲率计算模型进行了归纳,然后通过数据独立的DEM误差分析方法和实际DEM的分析验证,对目前九种曲率计算的三类曲率计算模型进行了量化分析比较。研究结果表明,当DEM数据精度比较高时,高次曲面(四次曲面)能给出较高精度的曲率计算结果,而当DEM误差较大时,低次曲面(二次曲面)由于具有误差的平滑作用而能产生较高精度的曲率值。     

基于条件模拟的DEM误差曲面实现研究

为了克服DEM全局误差指标描述DEM精度的缺陷,基于条件模拟(CS)实现了DEM误差曲面的构建。构建了甘肃省董志塬某测区DEM误差曲面,并与普通Kriging(OK)插值结果进行了比较。结果表明,OK具有明显的平滑效应,而CS能准确反映DEM误差的空间波动性。DEM误差对坡度精度的影响分析表明,相比地形复杂的区域,DEM误差严重影响平坦区域的坡度精度;对测区水土流失等级划分结果的分析表明,约有70.2%的网格点的等级划分受DEM误差的影响。     

应用数字高程模型进行耕地坡度分析方法研究

着重探讨应选择何种比例尺、等高距和网格尺寸的数字高程模型(DEM),采用何种计算方法才能达到耕地坡度分析的精度要求,为类似区域的耕地坡度分析提供经验。     

格网DEM坡度计算模型的相似性研究

当DEM的精度和分辨率确定后,坡度坡向计算结果取决于计算模型。本文设计了逐栅格单元的相对差等级评价方法,并结合基于整体的频率图和XY散点图评价指标,定量揭示了坡度计算模型之间的异同。主要结论为:①坡度计算模型有离散和连续之分,连续型模型能给出更加符合实际的坡度坡向计算结果;②坡度计算结果与计算点数有关,点数越多,计算结果越稳定;③算法间的差异随DEM分辨率的增大而增大。最后本文给出了实际应用中的坡度计算模型。     

关于DEM的高程、坡度、坡向精度评估

本文在南部Appalachian山区的Blacksubury,Virginia中心地区的两个DEM上评估了高程、坡度、坡向的精度。第一个是美国地调局(USGS)在30m格网7.5分的方形图幅上使用Gestalt Photomapper(GPM)仪器,根据1:40000落叶期的航空像片自动立体相关处理完成的。同一地区的第二个DEM,是利用STX公司设计的专业立体相关技术,处理SPOT全色波段立体像对取得的,其间利用SPOT图像公司高解像力的DEM产品,对于DEM高程、坡度、坡向的精度进行了目视评估,并与野外测量获取的高程、坡度、坡向值进行了比较,USGS用GPM获取的DEM在微观地貌表现方面要好一些,而USGS—GPM和SPOT—STX两个DEM的高程差平均值小于6m,且误差分布中心未显著偏离零值,满足1级精度要求。从SPOT—STX的DEM所导出的,在坡度、坡向的统计上表现出一些显著的大误差,而USGS—GPM的坡度、坡向误差发布中心未显著偏离零值。在坡度、坡向与它们各自的误差之间有显著的大的相关性。本文很少的关于DEM导出的坡度、坡向以及高程的评估之一。读者会注意到这些结论不一定适用于不同的DEM生成方式、算法以及不同地形和植被情形的地区。     

SRTM(1″)DEM在流域水文分析中的适用性研究

高精度的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据是流域水文分析应用的基础。美国地质调查局新发布了全球高分辨率数字高程数据产品,其空间分辨率为1″(约为30 m)。为评价该数据在流域水文分析中的适用性,以鹤壁汤河流域为实验区,以机载LiDAR DEM数据为参考,统计了SRTM(1″)数据的高程误差,分析了坡度、坡向、地表覆盖等对误差的影响;在基于地形的水文分析中,统计分析了SRTM(1″)数据误差对地形湿度指数、坡度坡长因子以及汇流动力指数等地形指数计算的影响;最后选取流域汇水区面积、最长水流路径长度、形状系数、弯曲度系数等流域特征参数对两种DEM数据提取结果进行了对比。研究表明SRTM(1″)DEM数据具有较高的精度,原始数据均方根误差为5.98 m,在消除平面位移误差后减小为4.32 m。基于地形的水文分析表明SRTM DEM与LiDAR DEM计算结果具有一定的差异,地形湿度指数平均值略高,坡度坡长因子和汇流动力指数平均值偏低,离散度偏小,这与SRTM DEM在微地貌以及高坡度地形区存在失真相关。两种DEM数据提取流域特征参数差异较小。上述研究表明SRTM DEM(1″)数据在流域水文分析中具有较大的应用潜力。     

普通测量学、地形测量学

CH20072043增量法地形可视计算与分析=Characteris-tics Analysis of Incremental Terrain Visibility/应申,高玉荣,肖剑平(武汉市勘测设计研究院)∥测绘学报.-2007,36(2).-192~197DEM在表达地形时具有水平等距网格和垂直高差的特点,根据DEM表达地形的特点,利用双增量地形可视计算方法,以水平方向矢量叉乘增量计算来判断点的可视性,采用垂直方向高程增量的谷地凹处盲区测试,根据地形高程的变化来消除不可视点,该算法思路清晰、计算复杂度低。同时重点分析该算法在地形的部分区域和不同特征地形上的特点,指出该算法在起伏山地和沟谷地…     

模糊聚类的DEM确定耕地坡度方法

针对实际应用的坡度计算中没有考虑DEM高程精度影响这一状况,提出采用模糊聚类法进行坡度分级,给出了具体的精度评定方法,并采用我国南方某地区一个镇的第二次土地调查耕地成果数据进行了分析,与传统的直接计算方法进行了比较。结果表明,两种方法得到的图斑坡度级别基本相同;从总体分类精度与Kappa系数计算来看,两者基本接近,模糊聚类法略微优于直接计算法,而且由于其顾及了DEM高程精度的影响,得到的分级结果可靠性更高。     

基于双线性内插规则格网DEM地形误差模型

双线性DEM表面模型的精度包括:使用双线性建模方法从格网量测数据传递过来的误差和地形表面的线性表达导致的精度损失.从理论上推导并证明了地形线性表达的误差极值是格网分辨率与地形坡度乘积的常数倍.并根据地形说明了,在不同地形时常数c的不同取值.     

罗德里格矩阵对自检校误差模型精度影响的研究

基于布尔莎空间坐标转换的自检校误差模型,旋转参数的线性化要顾及角度的象限问题,计算过程繁琐且计算量大,而罗德里格矩阵的应用能有效地提高自检校误差模型的效率和精度.本文对新自检校误差模型进行了详细推导,并提出了新模型有效性评定的方法.通过0.5″级全站仪和三维激光扫描仪同步采集数据,分别利用两种模型进行数据处理和对比,确定新自检校误差模型的实用性,验证了基于罗德里格矩阵的自检校误差模型的可行性.