高程内插方法对DEM所提取坡度、坡向精度的影响

DEM及数字地形分析的精度无疑受到包括高程数据空间内插方法在内的多种因素的影响,本研究利用模拟高斯曲面为基准数据,通过四种不同插值方法结果的对比,分析说明每种插值方法在某一标度范围内插值精度的优劣,从而在应用中针对不同条件采用相应优选的插值方法.在此基础上,对于四种插值方法生成相应的坡度、坡向值,通过与真值的比较探讨插值方法对用DEM提取坡度、坡向的影响.实验结果确定了不同内插方法对坡度和坡向因子提取精度的大小,发现在坡度方面,SPLINE方法内插出来的坡度最精确,其他依次为KRIGING,IDW,TIN;在坡向方面,SPLINE内插出来的坡向最接近真值,是最精确的插值方法,其他依次为KRIGING,TIN,IDW.以上结果为空间插值方法的选择提供了参考.     

基于DLG精细化DEM的内插算法及其精度评价

由DLG内插生成DEM是目前DEM精细化的重要手段。为探求适用不同地形区的DEM精细化内插算法,本研究通过对比分析反距离权重法(IDW)、地形强化算法(ANUDEM)和不规则三角网(TIN)法在平地、丘陵地、山地和高山地生成DEM的点位高程误差和等高线回放效果,得出了各内插算法的优劣和在不同地形条件下的适用性。并设计了一种简易的消除"平三角"的改进TIN法。结果表明:ANUDEM法和改进TIN法对各地形区都有较好的适应性,满足精度要求,改进TIN法弥补了ANUDEM法和TIN法的不足,能够较好地反映真实地貌,IDW法和TIN法精度相对较差,对细节的描述能力较弱。本研究为精细化DEM内插算法的选择提供了一定参考。     

黄土地貌类型的坡谱自动识别分析

地貌形态特征识别与分类,对生态环境、水文研究及地质构造分析等地学研究具有重要意义,已成为现代地貌学的一个研究热点。传统的统计模式识别方法精度较低,难以解决线性不可分的模式分类问题。人工方法虽然识别精度高,但因各人认知偏差导致的识别误差难以控制。人工神经网络作为一种动态信息处理系统,能有效解决线性不可分的地貌类型识别问题。坡谱是利用微观地形定量指标来反映宏观地形特征的有效方法,在地貌学研究中正受到广泛的关注。本文以陕北黄土高原8个不同地貌类型区的数字高程模型（DEM）为实验数据,以流域为分析单元,提取坡谱及其特征指标作为描述地形特征的定量因子,并通过BP神经网络的构建与学习,进行黄土地貌类型自动识别。实验结果表明,在8种地貌类型的样本数据中,第1次实验正确识别率平均值达70%;第2次和第3次实验中,去除相似度较高的峁状丘陵沟壑或峁梁状丘陵沟壑任一种地貌类型后,正确识别率平均提升为80%和85%。经Kappa系数验证,该方法能以DEM数据有效识别不同类型的黄土地貌。     

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。     

坡谱信息熵尺度效应及空间分异

选取陕北黄土高原48个不同地貌类型区,以其对应的1∶10000及1∶50000数字高程模型(DEM)为数据源,运用比较分析与数理统计的方法,分析了坡谱信息熵在陕北黄土高原的空间分异特征及尺度效应。结果显示,坡谱的信息熵在一定程度上可以反映地表的复杂度,坡谱信息熵和沟壑密度间有较好的幂函数关系,随着坡谱信息熵的增大,样区沟壑密度也增大。坡谱信息熵的空间分异和陕北黄土高原的黄土地貌形态在空间上的变异是相关的,可将其作为地貌类型划分的判别因子之一。     

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。     

基于随机森林的黄土地貌分类研究

地貌分类在指导人类建设活动的规模与布局中有着重要的意义。然而,传统的基于数字高程模型(DEM)的地貌分类方法使用的地形因子和考虑到的地貌特征往往比较单一。本文提出了一种基于流域单元的地貌分类方法,该方法考虑了流域单元的多方面特征,包括基本地形因子统计量、地形特征点线统计量、小流域特征和纹理特征。本研究首先基于DEM进行水文分析将研究区域划分成不同的小流域。然后利用数字地形分析提取29个不同方面的特征来表征流域的形态,并基于随机森林(RF)算法进行了特征选择和参数标定。RF是一种基于决策树算法的集成分类器,能有效地处理高维数据,分类精度高。最后选择训练集小流域对RF分类器进行训练,使用训练完成的分类器对整个研究区域的地貌进行分类,研究地貌分异的规律。该实验在我国陕北黄土高原典型黄土地貌区域的地貌分类中取得了较好的结果,结果表明不同的地貌之间存在明显的区域界线,特定的地貌类型在空间上表现出明显的聚集性。通过人工判读进行验证的分类精度达到了85%,Kappa系数为0.83。     

DEM分辨率对地形纹理特征提取的影响

地形纹理是区分不同地貌形态的重要依据,DEM是地形纹理分析的重要数据。然而,DEM分辨率使地形纹理特征提取存在着不确定性问题。本文以具有显著地貌多样性与差异性的陕西省为例,选择6个不同地貌类型区为研究区,以25 m分辨率DEM数据作为信息源,构建了多尺度的地面坡度、光照模拟和粗糙度数据序列。在此基础上,引入空间灰度共生矩阵（GLCM）对地形表面纹理特征进行量化分析,以揭示数据分辨率对地形纹理特征提取的影响。研究表明：对于单一样区,在DEM及其3个派生数据中,原始高程数据和粗糙度数据的纹理参数特征值,对分辨率的变化较为敏感。对于不同的地貌类型区,二阶角矩和对比度这2个纹理参数具有最大的变异系数,表明它们对于区分不同地貌类型的能力最强;二阶角矩具有较大的尺度依赖性,随着分辨率的降低,其区分能力急剧降低,而对比度对于地貌的区分能力,则随着分辨率的降低而增强,并保持在一个较大的范围内。DEM数据的对比度对于不同地貌的区分能力,在所选4个参数中最为稳定,而粗糙度数据的二阶角矩区分不同地貌的能力,随着数据分辨率的变化而最不稳定。以上结果对于根据不同的研究对象选择适宜的DEM分辨率及地形纹理参数具有一定的指导意义。     

基于离散点规则网格化的DEM精度浅析

各类DEM误差的存在往往不同程度地妨碍分析与应用结果的可信性。而强化DEM精度的研究,为各类GIS分析产品提供科学合理的质量标准,具有重要的应用价值。本文选取项目区内的115个离散样本数据,通过选用不同的内插方法以及改变规则格网的大小,对DEM精度进行分析,确定建立该区域数字高程模型所选用的规则网格大小。     

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。     

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。     

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。     

机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析

机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法(克里金(Ordinary Kriging, OK),径向基函数(Radial Basis Function, RBF),不规则三角网(Triangulated Irregular Network, TIN),自然邻域(Natural Neighbor, NN)和反距离加权(Inverse Distance Weighting, IDW))构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:(1) DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;(2) DEM误差与...     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

基于WRF和统计方法的气温空间尺度分析

WRF模式作为一个中尺度气候模式,其分辨率从几米到几千公里,其自身的双向嵌套特征也为进行动力尺度下推提供了有力条件。本文利用WRF模式和传统的统计方法对研究区的气温进行尺度下推。首先,通过动力下推得到不同分辨率下的气温空间分布,并选取15个气象站点进行点对点验证,为了更明显观察不同尺度间的差异,对不同尺度的输出与ANUSPLIN插值结果进行比对,结果显示动力尺度下推中,分辨率越高模拟效果越好。其次,我们采用传统的统计下推方法,从27km下推到3km分辨率,并与WRF和ANUSPLIN插值在该尺度的结果进行对比分析,结果显示统计下推结果的趋势与动力下推的插值结果是一致的,但具有明显的马赛克效果,通过分析认为,这与统计方法的尺度下推只考虑高程信息的变化对气温的影响,而未考虑其他因素有关,如若在下推时加入更多的变量,如对温度有较大影响的坡度、坡向、土地覆被类型等因素,综合分析不同尺度之间的关系,会使下推结果有所改善。     

中国区域TanDEM-X 90 m DEM高程精度评价及其适用性分析

数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是地球表层系统科学相关研究的基础数据,DEM数据精度的定量评价对科学选择DEM数据源、量化数据误差的影响等具有重要意义。在目前全球尺度可免费获取的DEM数据中,2018年发布的TanDEM-X 90 m DEM（TanDEM-X 90）数据凭借其较好的现势性得到了广泛关注。然而,目前大区域尺度上开展的针对TanDEM-X 90数据精度的评价工作较为有限,缺乏对其整体精度及误差空间分布特征的系统认知。本文以ICESat/GLAS卫星测高数据为评价数据,并选择SRTM-3 DEM和AW3D30 DEM作为对比数据,以平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、偏度和峰度等为统计指标,重点研究了TanDEM-X 90在中国主要陆地区域的误差统计特征和空间分布规律,探讨了高程、坡度、地貌类型、土地覆盖等对DEM精度的影响,并进行了适用性分析。结果表明：① 在中国区域,TanDEM-X 90数据的平均绝对误差和均方根误差分别为4.31 m和7.87 m,其高程精度与SRTM-3相近,但明显低于AW3D30;② 当坡度低于4°时,TanDEM-X 90的整体精度为3种数据中最高的;③ 对于平原、丘陵、台地这3类地貌类型,TanDEM-X 90相较SRTM-3而言具有一定精度优势;④ 本研究还以流域为单元绘制了全国尺度的TanDEM-X 90误差空间分布图,为该数据在全国尺度或典型区域的应用提供重要参考。研究也表明TanDEM-X 90在反映地表高程信息方面具有更好的时效性,能更好地反映中国区域近年来受人类活动影响的地表高程变化。     

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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。     

Comparison of DEM accuracies generated from different stereo pairs over a plateau mountainous area

Digital elevation models(DEMs) can be quickly and conveniently generated using very high resolution(VHR) satellite stereo images. Previous studies have evaluated and compared DEM accuracy based on VHR satellite stereo pairs collected by different satellite sensors. However, few studies analyzed the accuracy of a DEM based on stereo image pairs from a satellite with the same orbit and different orbits for a region with significant topographic fluctuations in the plateau area. Referring to former studies, this paper had two objectives: to generate a digital elevation model(DEM) and evaluate its horizontal and vertical accuracy over a plateau area with high relief; and to study the mapping capability of multiorbit and multitemporal stereo pair images in the plateau mountainous region. To achieve these objectives, we collected the 2015 Worldview-2 stereo image pair and another three World View-2 images acquired in 2013, 2014, and 2015. First, the 2015 DEM was obtained using a strict physical model based on along-track stereo image pairs, and the reliability of the DEM was verified with field data. Then, the images obtained in 2013, 2014, and 2015 were combined into different-orbit stereo image pairs, DEMs were produced using rational function models, and the DEMs were verified using field data and the 2015 DEM as standards. The results showed that the relief degree has a particular influence on the DEM, and the precision of the DEM decreases as the topographic relief increases. Off-nadir angles can also influence DEM accuracy, with a larger angle corresponding to a lower DEM accuracy. The research also shows that the DEM obtained from four sets of experiments meets the accuracy requirement of a 1:5,000 digital elevation map, digital line graphic(DLG), and digital orthophoto map(DOM). Among these four groups of DEMs, the one based on the 2015 stereo pairs with the same satellite achieved the highest precision.