基于数字高程模型的公路勘察设计

根据公路勘测设计的特点,阐述了数字高程模型(DEM)的概念和特点以及数字高程模型的建模方式,讨论了适应于公路勘查设计的数字高程模型数据采集方法等问题,总结了数字高程模型在公路勘察设计中的应用。     

附加随机模型的GPS高程转换方法

提出在已有GPS高程转换函数模型的基础上,通过增加随机模型以提高GPS高程转换精度,并以二阶多项式拟合函数模型增加随机模型为例,验证了该方法能进一步提高GPS高程转换精度.     

剩余地形模型高程异常计算的积分法及精度分析

以构建剩余地形模型高程异常的数字地形模型的分辨率及其参考面的选择为研究对象,系统分析两者对剩余地形模型高程异常计算效率及精度的影响。实验结果表明：1）将DTM2006.0模型作为参考面时,在海岸带区域产生较大的误差,而在陆地与RET2012和RET2014模型的计算结果相差不大;2）在构建我国东部地区剩余地形模型高程异常时,为保证计算效率及精度,计算时内外圈的积分半径分别取50 km和200 km,SRTM数据的分辨率分别采用7.5″和15″,参考面模型使用RET2012。     

浅谈数字高程模型质量检验方法

随着GIS、数字地球的发展,数字高程模型DEM成为空间信息系统的重要组成部分,是各个应用领域重要的基础数据。本文以国家西部1:50000地形图测绘项目为例,阐述数字高程模型(DEM)质量的检验方法。     

数字高程模型精度评定的基本理论

在剖析随机误差与逼近误差区别的基础上 ,指出数字高程模型 (DEM)内插误差属于逼近误差 ,精度评价方法不应继续延用“中误差”概念 ,而应采用“逼近误差”,给出了常用 DEM内插方法的误差评定模型 ,分析了等高线间距对 DEM内插精度影响的作用机制 ,最后解释了 DEM精度分析中用“中误差”概念无法解释的几个问题。     

MAPGIS在数字高程建模方面的应用

结合MAPGIS数字高程模型子系统在数字建模中的应用,论述MAPGIS数字高程建模的方法,总结了建模方面的基本技巧,为推广MAPGIS三维建模在实际工作中的应用,提供一些有益的帮助。     

提高GPS拟合高程精度的方法

GPS测量高程为WGS84系统的大地高,通过加入高程异常求得正常高。利用测区内几个GPS水准点上的已知高程异常进行拟合,求得该测区高程异常分布的数值模型,得到其它未知点的正常高。目前,常用的拟合方法有平面拟合法、二次曲面拟合法、多面函数法等,笔者以海阳市控制网的布设,探讨了影响GPS拟合高程精度的因素,提出了提高GPS拟合高程精度的方法。     

基于广义回归神经网络的GPS高程转换

为提高GPS高程转换的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)进行拟合。将控制点的X、Y坐标作为网络输入,高程异常作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型进行高程异常预测。结果表明,GRNN方法具有较高的GPS转换精度。     

GOCE+EGM08+RTM组合模型计算高程异常

针对EGM08重力场模型构建过程中存在的不足,提出用GOCE重力场模型替换EGM08模型的中低频部分,用剩余地形模型RTM拓展EGM08模型的甚高频信号。模拟分析表明,GOCE模型能大幅提高高程异常计算的精度,而RTM对高程异常的贡献也不可忽视。实测GPS/水准数据表明,GOCE模型对高程异常的贡献达到43%,而RTM也贡献了1cm的精度。     

基于改进RBF神经网络的GNSS高程拟合

针对传统的RBF神经网络模型在GNSS高程拟合中拟合精度较低、稳定性较差、相关因子需提前人为设置等问题,通过将改进的自适应权重粒子群优化算法与MATLAB RBF神经网络函数newrb相结合,实现RBF神经网络函数模型中隐含节点数和SPREAD值的自动优化选取,提高算法在GNSS高程拟合中的精度和稳定性。通过实例分析,该方法拟合精度高,可达到mm级精度,相对于传统的二次多项式模型精度提高17%,稳定性良好。     

基于地貌特征的数字高程模型融合方法

数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是一种至关重要的空间信息,广泛应用于各行各业。其中,ASTER GDEM与SRTM几乎覆盖了全球陆域,为地学研究提供了非常实用的高程数据支撑,但是由于二者传感器采集数据原理的不同,使得高程数据在不同地貌条件下的高程精度亦存在程度不一的误差。本文提出了一种新型的基于地貌特征的DEM融合方法,使得融合GDEM与SRTM后的DEM数据,消除了地貌特征的影响、显著地提高了DEM质量。该方法主要分为地理配准和高程融合2个步骤：①基于河流线对等线性地貌特征的位置数据,构建了GDEM与SRTM的水平偏移相关的误差评价函数,采用多级网格搜索法求得DEM间的水平偏移距离,实现对DEM的配准;②按照DEM高程值在不同地貌单元及边界线附近的高程变化特征,建立地貌分区的高程融合模型来融合两种地理配准后的DEM高程,尤其是实现了地貌单元边界线附近的高程平滑过渡。本文以怀柔北部地区为实验区,以1:5万地形图为参考,对2种DEM数据进行融合,统计结果表明：① 融合DEM在各地貌单元的误差均显著下降,地形表达较之融合前更加精确;② 高程差呈现正态分布,明显区别于融合前DEM不对称的多峰分布形态,说明地貌影响被有效地剔除;③ GDEM和SRTM数据的精度对坡度有较大依赖性,融合后DEM的精度在不同坡度范围下均优于GDEM和SRTM,显著降低了融合前DEM对坡度的依赖程度;④ 在不同坡向下,GDEM和SRTM的RMSE取值波动较大,融合DEM的RMSE取值在各方向表现稳定,高程精度较GDEM和SRTM有显著提高。     

EIGEN-CG01C用于GPS高程转换的精度分析

介绍了综合CHAMP、GRACE卫星数据和地面重力数据得到的最新重力场模型EIGEN-CG01C,利用GPS水准数据探讨了该模型用于GPS高程转换的精度问题,并同EGM96模型进行了比较。统计结果表明:在我国西部某区域(2000km×2000km)的范围内、点间距100km的情况下,该模型用于GPS高程转换的精度约0.7m;在我国中、东部的3个小区域算例中,该模型的精度分别约0.13m、0.05m和0.06m,均优于EGM96模型的精度。     

国家1:50000数字高程模型更新与精化

针对国家1∶50 000数据库更新工程的迫切需要,研究制定了基于更新版1∶50 000地形数据的数字高程模型更新生产技术路线,设计提出了全新的地形特征信息自动提取算法、基于栅格运算的DEM内插算法等,研制开发了实用化的生产软件系统,实现了国家1∶50 000数字高程模型的快速更新与精化.     

国家1∶50000数字高程模型更新与精化

针对国家1:50 000数据库更新工程的迫切需要,研究制定了基于更新版1:50 000地形数据的数字高程模型更新生产技术路线,设计提出了全新的地形特征信息自动提取算法、基于栅格运算的DEM内插算法等,研制开发了实用化的生产软件系统,实现了国家1:50000数字高程模型的快速更新与精化。     

不同组合方法对GPS高程拟合的影响

针对平面拟合、二次曲面拟合和GA-BP神经网络3种模型的各自特点和适用范围,为综合各模型优点、提高高程拟合的精度与可靠性,对比分析了不同非线性组合和线性组合方法,即RBF神经网络组合、加权最小二乘支持向量机（WLSSVM）组合和最优加权组合、最优非负变权组合等对GPS高程拟合精度的影响。理论分析和算例结果表明,不同组合方法对GPS高程拟合精度的影响不同,WLSSVM组合和最优非负变权组合的拟合效果较好,可靠性较强|最优非负变权组合能较好地控制残差极值,有效减小误差区间,且转换精度较高。     

利用InSAR技术获取三峡地区的数字高程模型

利用先进的合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术，使用38幅1992～2000年间三峡地区的ERS卫星SAR图像，并利用USGS的低精度DEM，得到了该地区的DEM，与GPS高程结果对比的差值为15～128m。干涉结果表明，基线小于200m的串行数据图像对具有较好的相干性；基线大于200m、在晚春和夏季观测的串行数据图像对容易出现失相关，而几乎所有重复轨道的SAR图像对在进行配准时都不相关。为了进一步获得三峡地区较高精度的数字高程模型，在该地区建立了角反射器，为研究和监测三峡地质灾害与地壳运动奠定了良好的基础。     

结合ICESat-2和GEDI的中国东南丘陵地区ASTERGDEM高程精度评价与修正

星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。     

基于Prophet-RF模型的GNSS高程坐标时间序列预测分析

针对GNSS高程坐标时间序列非平稳性与非线性等特点,在深入分析Prophet模型与随机森林（random forest,RF）模型特性的基础上,构建了Prophet-RF组合预测模型,解决了Prophet模型对时间序列非线性部分预测能力较弱的缺陷,且该组合模型具有较强的鲁棒性。本文选用BJFS站高程方向的连续观测数据进行分析,并设计多种组合方案检验组合模型的适用性与精度,实验结果表明,Prophet-RF组合模型较单一的Prophet模型能更好地表现高程坐标时间序列的变化趋势,并得到更高精度的预测数据。     

GPS高程拟合分区方法研究

选取某地区76个已知点(大地高和正常高已知)为实验数据,以二次曲面拟合中误差值作为分区依据,研究GPS高程分区拟合方法。地势变化较小的区域采用二次曲面拟合法建立拟合模型,地势变化较大的区域采用混合拟合方法(二次曲面加权平均法)建立拟合模型,公共边界上的点采用混合拟合方法求其高程异常值。该分区方案及各分区选用的拟合方法不仅可以准确找到影响二次曲面拟合效果的区域,而且能有效削弱地形起伏对二次曲面拟合模型的影响,提高拟合精度。     

基于TLS的土地整治测绘GPS高程拟合方法研究

文章阐述采用TLS(整体最小二乘)进行GPS高程拟合,从而提高整治区的高程精度。此法旨在构建合适的数学模型,利用尽量少的GPS高程控制点,结合先进的GPS技术,从而较快获得整治区GPS高程。运用此法得到实验区的GPS高程误差为3.18cm,满足土地整治测绘高程的精度要求。