顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法

海底地形数据是进行海洋科学研究、工程建设的重要数据源,水深信息作为海底地形数据的基础信息,反映了海底地形的起伏变化。因此,如何有效地处理水深数据成为海洋测绘的重点研究内容。为解决海量多波束测深数据的数据冗余问题,提出了一种顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法,能够兼顾数据抽稀的精度和地形特征点的保留。考虑到存在含有空洞、凹边界等局部空白区域的多波束测深数据,首先利用Alpha Shape算法提取测深数据局部空白区域的边界点;然后采用坡度和高程相结合的抽稀算法删除冗余点,得到抽稀结果。在实验区内,通过与基于坡度抽稀、顾及地形复杂度抽稀和基于系统抽稀算法进行对比实验,结果表明：(1)本文抽稀算法在测深数据局部空白区域生成的等深线较上述抽稀算法更贴近原始测深数据等深线的形态,可以有效保持地形形态完整性;(2)对不同地形的测深数据进行抽稀,本文算法的精度较上述抽稀算法均有不同程度的提升,尤其抽稀率较低时,本文算法较上述算法在MSE分别提升了16%、27%、14%和10%、36%、2%,RMSE分别提升了7%、12%、7%和5%、17%、3%,体现了本文算法对不同地形多波束测深数据抽稀的有效性...     

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。     

不同地貌下国产资源三号测绘卫星DSM数据质量评价——以云南省高海拔山区为例

为了评价不同地貌下国产资源三号测绘卫星DSM数据精度,以云南省高海拔山区为研究案例,并以1:10 000实测地形图DEM为假定真值,以90 m分辨率SRTM DEM为评价参考,从高程精度和地形描述精度两个指标对15 m分辨率的ZY-3 DSM进行精度评价。结果表明:在不同地貌下ZY-3 DSM的高程精度和地形描述精度都优于SRTM DEM。从高程中误差分析来看,台地地貌精度最高,ZY-3 DSM高程中误差仅为SRTM DEM的1/6,平原地貌精度最低,该比值为1/2;就地形描述评价而言,四种地貌下ZY-3 DSM的Et均方根误差实际值与理论值均非常接近,实际值与理论值的比在0.975 2~1.594 3之间,而SRTM DEM在5.310 1~8.749 4之间。由此看来,不同地貌下ZY-3 DSM数据精度整体高于SRTM DEM。     

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。     

SRTM1 DEM与ASTER GDEM V2数据的对比分析

本文以山西省为实验区,基于ICESat/GLA14测高数据对SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2数据的垂直精度进行了对比,分析了其在坡度、土地利用类型和地貌类型中的误差分布情况,并基于地形剖面方法分析了2种DEM数据在地形表达上的差异。研究结果表明：① 在垂直精度上,SRTM1 DEM数据要明显高于ASTER GDEM V2数据,其绝对误差均值分别为4.0 m和7.8 m,标准偏差分别为6.0 m和10.7 m,均方根误差分别为6.1 m和10.7 m。② 这2种DEM数据的精度受坡度影响严重,随坡度值的升高误差增大;SRTM1 DEM的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在水田最小,在林地最大,而ASTER GDEM V2的这3种误差在居民用地最小,在林地最大;SRTM1 DEM 和ASTER GDEM V2的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在平原地区最小,在大起伏山地最大。③ 在平原和台地地区,ASTER GDEM V2数据高程值有异常波动,SRTM1 DEM在起伏山地存在对山谷过高估计。总体上,SRTM1 DEM比ASTER GDEM V2对地形的表达准确,与ICESat/GLA14对地形的描述基本相一致。     

基于开源数据和条件生成对抗网络的地形重建方法

如何使用少量的地形特征复原地形地貌一直为地学领域的难题。本文使用开源数据集提取地形特征要素,使用地形特征要素作为约束条件构建了用于生成DEM的条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN),设计了基于开源DEM、开源DEM与遥感影像组合、以及5m高精度DEM提取地形特征要素生成DEM的对比实验,并对结果进行视觉效果、相关性分析以及地形因子的对比与评价。结果表明:(1)在视觉效果上,3种不同方式生成的DEM在视觉效果上均十分逼近原始5 m DEM,都远好于传统插值方法生成DEM,基于开源12.5m DEM提取要素和1m遥感影像的重建效果最接近于原始5 m DEM;(2)在相关性上,三种不同方式生成的DEM与原始5m DEM相关性均能达到0.75以上,组合开源数据提取要素重建DEM与原始5 m DEM相关性可达到0.85以上;(3)在地形因子方面,基于开源12.5 m DEM和1 m遥感影像提取要素重建DEM的坡度和坡向的分布趋势与原始5 m DEM最为一致。本文为高精度DEM建模提供了新的思路,在高精度DEM难以获取...     

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.     

热带山区高时空分辨率NDVI融合精度及其影响因素分析

高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法（权重函数法、概率统计法和多种混合法）中具有代表性的4个模型：STARFM（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、RASTFM（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、ESTARFM（Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、BSFM（Bayesian Spatiotemporal Fusion Model） （STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法）,选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的数据源选择、研究区的地形及景观空间异质性、融合模型、以及薄云和雾霾等大气条件等影响因素进行分析,研究结果表明：① 数据融合精度随输入影像之间的时间间隔及其相对变化量增加而降低;融合中输入的高、低空间分辨率数据光谱匹配度越高,融合精度越高（OLI优于Sentinel-2; MODIS优于VIIRS）;经过BRDF校正的数据能够有效提高各模型的融合精度;② 地形及空间异质性对融合结果精度影响显著,融合精度与空间异质性呈负相关,本研究中融合精度随着坡度的增大而减小,但坡向对融合精度的影响较小;地形对RASTFM的影响较其他模型低;③ 融合模型中输入的高质量影像越多,模型的融合精度往往越高;④ 薄云和雾霾会对融合精度产生显著负面影响。本研究的结果对于改进热带山地地区的高时空数据融合模型,生产热带山区复杂地理环境的高精度高时空分辨率NDVI数据集具有重要的参考价值。     

基于多尺度相关性分析的InSAR对流层延迟误差改正算法

针对合成孔径雷达干涉技术中对流层延迟误差会影响DEM精度的问题,提出采用小波多尺度相关性分析方法来减弱与高程相关的对流层延迟误差的影响,来提高合成孔径雷达干涉DEM的估计精度。该方法基于小波多分辨率分析理论,根据差分干涉相位不同组成的频率特性,利用小波分解重构均方根误差变化率确定分解层数,降低地形残差相位、噪声相位等对大气延迟误差相位估计的干扰,提取对流层延迟误差相位所在频带;然后结合对流层延迟误差相位和雷达坐标系下的DEM在不同尺度上的相关性定权并进行降权处理,重构解缠差分干涉图,改正差分干涉相位中与高程相关的对流层延迟的影响。采用本文方法对覆盖河南义马地区的2景ENVISAT ASAR数据进行处理,得到对流层延迟误差改正后的差分干涉图,估计的与高程相关的对流层延迟相位,与地形变化情况吻合。将对流层延迟误差改正后的干涉图用于DEM高程估计,结果显示本文方法重建的DEM与Aster GDEM的标准差由30.7 m提高到26.37 m,提高了InSAR DEM估计精度。     

多模型协同下的城郊地区DEM构建方法研究

人类活动对地表的改造使其呈现形态多样化、不连续等特征,此时传统的DEM构建方法难以满足这些区域DEM精度要求。为此,本文提出了一种多模型协同构建DEM的思路,首先按照形态特征和语义信息对地形进行分类,然后对不同类型的地形区域,选择、设计适宜的方法分别进行DEM构建,最后将不同区域构建DEM结果融合拼接形成区域完整的DEM结果。本文选择江苏省南京市城市郊区某区域为实验区,以1:500比例尺地形图为基本数据源进行DEM构建实验。实验结果表明,与传统经典DEM构建方法相比,本文提出的多模型协同的DEM构建方法能够有效表达实验区域不同的地形特征,特别是对于人工改造的地形(如道路、边坡等区域),本文方法构建的DEM其形态精度优势显著;同时,基于验证点法的高程精度分析结果表明,本文方法构建DEM的高程精度亦优于传统DEM构建方法,特别是对于一些形态规则而高程信息相对稀少的区域,以边坡区域为例,经典DEM构建法平均误差均超过5 m,而本文构建结果平均误差为0.26 m,精度优势非常明显。研究表明本文提出的多模型协同的DEM构建方法适用于人类活动改造或显著影响的区域的DEM构建。     

利用RTK进行多波束水深测量时GPS高程数据的处理

利用RTK进行多波束水深测量时,GPS高程在提供瞬时垂直基准方面起着重要的作用。海上实际作业过程中,GPS信号经常会发生失锁现象,造成部分历元高程数据突变,导致海底地形失真。该文以茂名某项目为例,首先介绍了根据EGM2008大地水准面模型,利用高程拟合法将多波束水深测量时GPS椭球高转换为正常高的方法;然后针对GPS信号失锁现象,提出了利用RTK高程中的固定解来求算海水潮位面的方法,同时阐述了该方法的优势。     

A multi-source data fusion modeling method for debris flow prevention engineering

The Digital Elevation Model(DEM) data of debris flow prevention engineering are the boundary of a debris flow prevention simulation, which provides accurate and reliable DEM data and is a key consideration in debris flow prevention simulations. Thus, this paper proposes a multi-source data fusion method. First, we constructed 3D models of debris flow prevention using virtual reality technology according to the relevant specifications. The 3D spatial data generated by 3D modeling were converted into DEM data for debris flow prevention engineering. Then, the accuracy and applicability of the DEM data were verified by the error analysis testing and fusion testing of the debris flow prevention simulation. Finally, we propose the Levels of Detail algorithm based on the quadtree structure to realize the visualization of a large-scale disaster prevention scene. The test results reveal that the data fusion method controlled the error rate of the DEM data of the debris flow prevention engineering within an allowable range and generated 3D volume data(obj format) to compensate for the deficiency of the DEM data whereby the 3D internal entity space is not expressed. Additionally, the levels of detailed method can dispatch the data of a large-scale debris flow hazard scene in real time to ensure a realistic 3D visualization. In summary, the proposed methods can be applied to the planning of debris flow prevention engineering and to the simulation of the debris flow prevention process.     

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。     

顾及地表汇水分析的城市DEM构建

城市暴雨内涝是城市最普遍的自然灾害之一。受城市复杂下垫面环境的影响,城市暴雨积水具有响应时间短、淹没速度快的特点。数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是城市地表汇水分析的关键,是暴雨积水分析的基础,而传统方法构建的DEM不能满足复杂下垫面环境下城市暴雨积水淹没分析的需求。本文以构建顾及地表汇水分析的城市DEM为目的,提出基于多源数据融合思想和地形修正思想的DEM构建方法,即将数字摄影测量技术构建的大范围DEM与车载激光扫描技术构建的城市道路高精度DEM相融合,再利用影响雨水汇流路径的建筑物、水系等要素对DEM进行修正的构建方法。本文以北京市海淀区公主坟地区为例进行研究,结果表明该方法构建的DEM在道路区域高程精度可达厘米级,实现了对城市道路易积水区域的重点表达,基于该DEM的汇水分析结果基本符合城市下垫面汇水特点,因此,本文构建的DEM适用于城市道路、桥区汇水路径分析和积水淹没分析。     

多源遥感数据融合应用研究

多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。     

Size distribution of submarine landslides along the middle continental slope of the East China Sea

This paper investigates the size distribution of submarine landslides on the middle continental slope of the East China Sea (ECS) using the size of the landslide source regions. Geomorphometric mapping is used to identify 102 mass movements from multibeam bathymetric data and to extract morphological information about the head scarps and side walls. These mass movements have areas ranging between 0.06 km² and 15.51 km² and volumes between 0.002 km³ and 2 km³. The area vs volume relationship of these failure scarps is approximately linear, suggesting a fairly uniform failure thickness in each event with scarce deep excavating landslides. The cumulative area distribution of the slope failures can be described by an inverse power law. The submarine landslides on the mid-ECS continental slope could be considered as a large-scale self-organizing system because they have the characteristics of a dissipative system in a critical state.     

MULTI—SOURCE REMOTE SENSING IMAGE FUSION BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE

Remote Sensing image fusion is an effective way to use the large volume of data from multi-source images.This paper introduces a new method of remote sensing image fusion based on support vector machine(SVM),using high spatial resolution data SPIN-2 and multi-spectral remote sensing data SPOT-4.Firstly,the new method is established by building a model of remote sensing image fusion based on SVM.Then by using SPIN-2 data and SPOT-4 data ,image classify-cation fusion in tested.Finally,and evaluation of the fusion result is made in two ways.1)From subjectivity assessment,the spatial resolution of the fused image is improved compared to the SPOT-4.And it is clearly that the texture of the fused image is distinctive.2)From quantitative analysis,the effect of classification fusion is better.As a whole ,the re-sult shows that the accuracy of image fusion based on SVM is high and the SVM algorithm can be recommended for applica-tion in remote sensing image fusion processes.     

罗布泊“大耳朵”地区多源遥感影像数据库的设计与实现

目前,由空间数据引擎管理遥感影像数据的技术已经非常成熟,但在对多源遥感影像数据的合理组织和有效管理以及数据共享方面,还需要寻求更有效的方法。本文在分析不同遥感影像类型的基础上,结合罗布泊“大耳朵”地区研究的需要,设计实现了该区多源遥感影像数据库。讨论了逻辑上设计相同空间分辨率和不同空间分辨率的多源遥感影像数据存储的方法。即根据遥感影像数据的空间分辨率进行分类,并通过遥感影像元数据表建立多源遥感影像数据之间的逻辑关联来组织和管理影像数据的设计方法。该方法的成功运用,为多源遥感影像数据库的设计与建设提供了参考。