基于信息损失量的坡度精度分析

从DEM中可获取众多地形因子。其中,坡度作为基本的地形因子,其精度对于退耕还林、水土流失评估等研究具有重要影响。但是,由于DEM只能是真实地表形态的近似表达。如何模拟坡度误差的规律成为研究的热点。本文在黄土高原地区选取代表不同地貌类型的神木、绥德、延川、富县和宜君5个研究样区,以1:1万地形图为基本数据源,建立不同分辨率的DEM,用以分析坡度信息损失量随DEM分辨率变化的规律。故此,提出了基于单个栅格方式的坡度信息量损失指标,并在每一样区随机选取的20个子实验样区得到了其与DEM分辨率的函数关系,以及相关的经验公式,据此求得所需的最适宜DEM分辨率,并在每一样区随机地选取16个子样区进行了检验。     

DEM提取坡度信息的不确定性分析

以陕西省671幅1∶50000比例尺,25m分辨率的DEM数据为信息源,分析DEM分辨率对提取坡度信息的不确定性影响。研究表明:平均坡度随DEM分辨率的减小呈显著递减型二次曲线变化,但当DEM分辨率减小到一定程度时,平均坡度将趋于稳定;并且,随DEM分辨率变化,坡度的不确定性呈现明显的空间结构性分布,DEM栅格单元内部地形的复杂性和变异性越大,坡度提取不确定性越大,如沟坡地坡度提取误差明显大于沟间地。因此,实际应用中要充分考虑研究区域DEM地形描述的尺度效应和不确定性问题,选择合适尺度的DEM提取坡度信息,保证提取结果的科学有效。     

太阳辐射模拟的DEM尺度影响因素分析

利用DEM分析方法为起伏地形下太阳辐射模拟提供了条件。然而DEM的尺度效应对太阳辐射模拟产生很大的影响。本文以黄土丘陵和秦岭高山为实验样区,以一系列不同分辨率的DEM,模拟日、月及年总天文辐射,比较其误差大小及地形分析的差异。实验结果显示,随着DEM栅格分辨率的降低,天文辐射逐渐增大;当栅格分辨率大于地面相对高差时,模拟的天文辐射基本稳定,坡向、坡度等地形因子对辐射的再分配作用已不显著。黄土丘陵区,当DEM分辨率接近1000m时,天文辐射年总量的相对误差为22%,超过该区域一个冬季的天文辐射量。秦岭山区地表起伏大,误差较黄土丘陵地区小,最大相对误差为17.8%。总之,地表起伏越小,DEM栅格分辨率对太阳辐射模拟的影响越大。     

黄土高原丘坡信息DEM提取算法的应用

选择代表黄土地貌类型(丘陵沟壑区、梁峁区、高原丘陵过渡区)的75个样区(每个样区约4km²),以1∶1万水平分辨率为5m的DEM为研究对象,研究不同算法对提取地面坡度精度的影响。采用6种不同算法分别提取坡度。运用方差分析,对比分析,排序分析等方法,通过比较不同算法所提取坡度矩阵的平均值、最大值、标准差,以及坡度中误差等指标,认为在黄土丘陵沟壑区3类地貌类型区域如果整体考虑坡度的以上指标时选用三阶反距离平方权差分算法较为合理。在黄土高原沟壑区与丘陵沟壑区交错过渡地带也可以选用算法4提取坡度。同时,根据水土保持工作实际生产部门需要,提出并实现了对坡度信息评价时须分级别进行的思路。研究认为,在黄土丘陵沟壑区域相同的地貌类型区,算法对所获得的相同的坡度级别面积影响是不同的,并且规律不相同。在前述三种地貌类型区域,如果需要获得坡度分级面积信息,使用三阶反距离平方权差分算法和三阶反距离权差分最为理想。由于简单差分算法小于其他算法提取坡度所涉及的区域单元大小,不适宜在本区域使用。     

中国大陆地区TanDEM-X 90 m DEM误差空间分布特征

TanDEM-X 90 m 数字高程模型（DEM）在其原始雷达影像的采集与DEM产品生产过程中,坡度、坡向和地表覆盖物等 因素都会对误差产生一定的影响。为了便于该数据更好地为各领域的研究提供服务,本文以整个中国大陆为研究区域,运用ICESat/GLA14数据对该区域的TanDEM-X 90 m DEM对应位置的高程数据进行提取统计,对比分析了我国陆地区域 TanDEM-X DEM数据与GLA14高程点数据的整体误差精度,并提取坡度、坡向地形因子,研究TanDEM-X 90 m DEM误差在不同坡度、不同坡向以及不同地表覆盖物影响下的分布规律。结果表明：① TanDEM-X 90 m DEM在中国区域整体的绝对误差均值为3.89 m,中误差为9.03 m,标准差为8.85 m; ② 受地形因子的影响,在坡度<3°时,绝对误差均值仅为1.29 m,标准差为2.84 m; 在坡度>25°时,绝对误差均值20 m以上,标准差也达到30 m左右,即误差随着坡度的上升逐渐增大;③ 坡向对误差也有一定影响,在南北方向的绝对误差均值明显比东西方向小;④ 受地表覆盖物影响较大,在荒地误差最小,绝对误差均值仅为 1.85 m,但在冰川积雪区绝对误差均值达到12.68 m。通过与无人机获取的等高线及剖面图对比分析发现,TanDEM-X 90 m DEM能较好地反映真实地形情况。最后,根据不同影响因素的权值,绘制全国范围的TanDEM-X 90 m DEM误差绝对值分布图,且验证了可靠性。     

资源三号卫星DEM数据与全球开放DEM数据的误差对比

全球开放DEM数据为数字地形分析提供了重要数据源。与已有的全球开放DEM数据相比,资源三号卫星具有更高的空间分辨率、更大的覆盖范围和更好的现势性。将资源三号卫星生成的DEM数据与全球开放DEM数据进行误差对比则为基于资源三号卫星的全球DEM数据研制提供科学依据。本文以山西省中部太原市为研究区,基于高精度激光点云数据生成DEM为参考数据,对资源三号卫星影像生成的DEM数据与全球典型的开放DEM数据(AW3D30、SRTM1和ASTER GDEM)的误差进行了对比分析,并获得了其在不同坡度等级下绝对误差与相对误差的平均值、平均绝对值、均方根值和标准偏差值。研究结果表明:①4种DEM数据的误差分布均具有较好的对称性。同时,平均误差接近于0 m,SRTM1和ASTER GDEM数据更是如此。因此均方根误差值与标准偏差值近似一致;②资源三号DEM具有最高的精度,误差最小(均方根误差4.6 m)。其次为AW3D30数据(均方根误差5.6 m)和SRTM1数据(均方根误差8.8 m)。ASTER GDEM数据误差最大(均方根误差12.6 m),精度最差;③资源三号DEM、SRTM1和ASTER GDEM数据的误差均随坡度的变大而增大,而AW3D30数据误差随着坡度增加呈现先减小后增大的趋势。总体上,与其他3种DEM数据相比,资源三号DEM在所有坡度范围均具有最小的误差值。     

DEM栅格单元异质性对地形湿度指数提取的影响分析

 地形湿度指数可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况,是静态土壤含水量的最常用指标,具有明确的物理意义。但是,由于DEM本身的结构特点,其提取的地形湿度指数具有尺度依赖性。本文主要探讨因DEM水平分辨率不同而导致的DEM栅格单元异质性,对地形湿度指数提取的影响。以厦门市地貌类型比较复杂的西源溪流域为实验区,使用1 ∶1万等高线生成的2.5m和20m分辨率DEM数据,分别提取地形湿度指数并计算栅格单元地形异质性指数,分析DEM栅格单元异质性指数与地形湿度指数之间的关系。研究表明,基于高程标准差、地势起伏度、景观破碎度和多样性的栅格单元异质性指数与地形湿度指数偏差之间均存在显著的负相关性,这4个异质性指数对地形湿度指数差值的对数回归模拟效果良好且显著有效。这对低分辨率DEM提取地形湿度指数的误差纠正,以及描述区域土壤含水量等地形湿度指数的应用研究具有积极意义。     

面向多分辨率DEM的河网相似性测度与分析

河网是地形结构的核心要素,能够有效地反映DEM对地表形态的刻画能力。实现不同分辨率条件下DEM河网相似性测度对DEM地形综合、DEM质量评估及DEM不确定性分析等研究具有重要意义。基于此,本文以黄土高原典型样区为研究区,基于5 m高精度DEM建立的多分辨率DEM数据集,构建了地形特征自适应的DEM河网自动提取方法,建立了综合拓扑关系、方位关系、距离关系及属性特征四维信息的河网相似性度量模型,并分析了河网相似性变化特征及其与地形参数的相关性。实验结果显示,河网自动提取方法的制图精度和用户精度均在90%以上,总体精度优于Passalacqua等提出的GeoNet方法,能够有效实现不同分辨率下河网较高精度提取;河网相似性度能综合反映河网空间分布特征的差异性,河网相似度与分辨率变化率之间的幂函数关系R²达0.978,且河网相似度与高程、坡度中误差分别表现为幂函数和对数函数关系,后者对数关系显著性优于前者幂函数关系。研究表明,在以河网作为DEM构建重要数据源的背景下,本文的研究成果可为DEM质量及其应用适宜性的定量评价提供基础。     

DEM数据误差与地形描述误差对坡度精度的影响

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的数据误差和地形描述误差是两种不同性质的误差.本文以模拟实验获得的高精度DEM为数据源,分析坡度计算精度与DEM数据误差和地形描述误差的耦合关系.研究表明:DEM数据误差和地形描述误差对坡度精度影响是一个反向作用的过程.随着DEM格网的增大,数据误差的影响逐渐减小,地形描述误差的影响逐渐增大;在起伏变化地形区域,坡度误差先减小后增大,且存在一个最佳大小的格网,此时坡度误差最小.最佳格网的大小与DEM数据误差大小和地形起伏变化的复杂程度密切相关.研究结果表明,基于DEM提取坡度的误差来源与误差性质,对正确估算坡度精度具有很好的实际意义.     

地形扫描数据TIN模型生成DEM的误差计算方法

由地表三维空间数据生产的数字高程模型(DEM)的误差包括从数据误差传递来的误差和因数据数量不足以反映地形起伏造成的信息损失误差。本文给出了由三维空间数据的不规则三角网(TIN)模型栅格化为DEM过程中,通过线性插值将数据随机误差传递到DEM栅格上的随机误差的解析解,同时利用地基激光扫描仪测量的冲沟地形数据点云,分析得出因信息损失产生的DEM系统和随机误差的估算方法。结果显示信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差都与有效测点密度有关,其中有效测点由TIN中包含DEM栅格中心点的所有三角面的3个顶点组成;信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差除与有效测点密度相关外,还与地形特征有关,平均高程系统误差与地形整体凹度参数有关,随机误差与地形整体起伏程度参数有关。建立了分辨率为0.1 m×0.1 m的DEM误差估算模型。     

DEM地形描述误差(Et)计算模型研究

论文依据DEM地形描述误差（简称Et）的产生机理,在分析现有Et计算模型的基础上,研究建立了顾及DEM格网布设位置的新型Et计算模型,同时以1:5万黄土丘陵地形为例,采用对比分析法揭示了DEM高程插值模型对Et计算结果准确性的影响。实验测试表明：（1）模型能有效地解算出Et的标准差、平均值、最大值、最小值等指标,准确展示出Et的空间分布特征,有助于实现DEM地形描述质量与应用不确定性的分区评价;（2）与双线性、三次卷积、局部二次多项式等常用DEM插值模型相比,以4×4 DEM格网单元为搜索圆的完全规则样条函数插值模型所重构的DEM地表形态,能更为理想地反映Et的量值大小和空间分布。     

ArcGIS环境下DEM的坡长计算与误差分析

坡长是水土保持、土壤侵蚀和环境评价等研究中的基本因子。在GIS环境下,坡长的提取是基于格网DEM进行的,其结果受到DEM精度、DEM结构、流向提取算法和栅格距离计算方式的影响。在确定分辨率和精度的DEM下,坡长计算误差主要来自流向提取算法和栅格距离计算方式。本文对这两种DEM坡长计算误差源进行了详细的分析,指出集成到ArcGIS软件中的坡长计算模型D8存在较大缺陷,尽管栅格距离计算方式对坡长影响最大误差为8.9%,并可通过统计方式实现整体坡长的修正,但D8算法的单流向特性使得水流方向变得确定和不连续,进而导致坡面单元坡长产生较大误差,因此,利用D8算法进行数值模拟计算需要考虑其精度问题。同时应提高坡长计算的准确性,需要发展更为完善的流向计算方法和坡长计算模型。     

规则格网DEM局地坡面凸凹性精度分析

DEM地表形态精度分析理论与方法的建立,对DEM数据的生产和广泛应用具有重要意义。本文从局地坡面形态的凸凹性角度,剖析规则格网DEM格网点位置、格网分辨率对DEM局地坡面凸凹性的影响,以期进一步完善和发展DEM质量分析的理论与方法。论文首先阐述了DEM局地坡面凸凹性的基本概念,研究建立了规则格网DEM的局地坡面凸凹性量化分析方法,并以黄土丘陵5、10、15、25、……、155 m DEM为例,采用比较分析方法研究了局地坡面凸凹性随DEM格网点位置和格网分辨率的变化特征。研究表明:对于本研究中的1:5万DEM,10 m(跃变率≤0.3%)是其最佳的格网分辨率阈值,当DEM实际格网分辨率高于该阈值时,实际DEM与最佳格网分辨率DEM具有近乎相同的局地坡面凸凹性,主要在正地形与负地形的过渡区域会发生不同程度的坡面凸凹性变化;当DEM实际格网分辨率低于该阈值时,实际DEM的局地坡面凸凹性,会随着DEM格网点布设位置和DEM格网分辨率发生较大的不确定性变化。     

Uncertainty of slope length derived from digital elevation models of the Loess Plateau,China

Although many studies have investigated slope gradient uncertainty derived from Digital Elevation Models（DEMs）, the research concerning slope length uncertainty is far from mature. This discrepancy affects the availability and accuracy of soil erosion as well as hydrological modeling. This study investigates the formation and distribution of existing errors and uncertainties in slope length derivation based on 5-m resolution DEMs of the Loess Plateau in the middle of China. The slope length accuracy in three different landform areas is examined to analyse algorithm effects. The experiments indicate that the accuracy of the flat test area is lower than that of the rougher areas. The value from the specific contributing area（SCA） method is greater than the cumulative slope length（CSL）, and the differences between these two methods arise from the shape of the upslope area. The variation of mean slope length derived from various DEM resolutions and landforms. The slope length accuracy decreases with increasing grid size and terrain complexity at the six test sites. A regression model is built to express the relationship of mean slope length with DEM resolution less than 85 m and terrain complexity represented by gully density. The results support the understanding of the slope length accuracy, thereby aiding in the effective evaluation of the modeling effect of surface process.     

DEM分辨率对黄土侵蚀沟形态特征表达的不确定性分析

黄土侵蚀沟的地形表达是开展黄土沟谷侵蚀研究的基础工作,利用数字高程模型(DEM)定量描述侵蚀沟特征有助于研究侵蚀沟的形态变化和发育过程。基于DEM数据计算多种指标对黄土侵蚀沟特征进行描述是目前侵蚀沟研究中最为常用的方法。但是,受到格网DEM数据结构的限制,其计算结果会存在一定的不确定性。在侵蚀沟地形表达时,对形态特征的表达会受到DEM数据分辨率的影响,进而造成表达结果的不确定性。尤其在黄土高原地区,地形特征更为破碎,地形要素更为复杂,其表达结果受DEM分辨率的影响更为明显。本文以黄土高原典型样区为例,基于点云数据建立不同分辨率的DEM数据集,通过不同地形因子对侵蚀沟特征进行表达,分析DEM分辨率在黄土侵蚀沟形态特征表达时的不确定性。结果显示,分辨率的降低对主沟支沟比和纵比降等侵蚀沟形态特征因子产生了较大影响,且指标与分辨率多呈现线性变化关系。但是,随着侵蚀沟的横向扩张,DEM分辨率对其特征表达的影响逐渐被削弱。此外,在使用固定分析窗口进行侵蚀沟特征计算时,由于分辨率的降低,格网尺寸增大,其实际分析半径随之增大,使得计算范围内地表形态变化增加,导致沟谷切割深度随着分辨率的降低反而增加。同时,侵蚀沟主沟道区域受分辨率影响较小,沟头区域指标与分辨率的关系较弱。     

基于DEM的5节点二阶差分坡度算法模型与实验分析

 坡度作为最基本的地形因子,是构建地学分析模型的基础数据,基于格网DEM的坡度计算模型的精度分析一直是地学分析的重要研究内容。本文通过分析计算坡度的 差分模型误差来源及特征,提出了一种新的模型——5节点二阶差分模型。其基本思想是顾及多距离邻近点高程信息,采用5×5分析窗口,建立单倍格网和两倍格网的差分计算线性组合模型。并通过数学分析的理论推导证明该模型可以显著提高计算精度。实验选取典型数学曲面并对其采用不同的分辨率(1m和5m)进行离散化精度验证。计算结果表明,与现有的差分模型相比,5节点二阶差分模型可以显著提高坡度的精度,对应于两种分辨率的DEM,该模型计算坡度的精度可以分别提高7×10⁴倍、3×10³倍以上,表明该模型对于高分辨率DEM数据更为适用。本研究不仅丰富了数字地形分析的方法体系,为相关地学模型分析提供更精确的坡度数据,而且为将来改进地形曲率因子等计算模型提供了一定的参 考和借鉴。