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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

黄土高原地形因子间关联性的神经网络分析

不同的地形因子从不同侧面反映地面的起伏特征或空间变异,各因子之间所存在的相互关联、相互制约、相互影响的特征,在很大程度上揭示了地形发育与空间变异的内在本质。本文以黄土高原丘陵沟壑区的1∶10000和1∶50000两种比例尺的15个实验样区为样本,应用BP神经网络模型,探讨不同比例尺的地形定量因子与地面坡度之间的关联特征及其变化规律。实验结果表明:①利用神经网络分析方法可以有效定量评价地形因子间的关联性;②该研究方法有助于地学分析中DEM尺度的选择,地形因子的确定及其相关关系的量化。     

DEM分辨率与平均坡度的关系分析

由DEM提取坡度时,DEM分辨率的变化会造成局部栅格提取的坡度数值的变化,其变化规律对于深刻理解平均坡度,随DEM分辨率的变化而变化的规律具有现实意义。在黄土高原的研究中,选择了8个典型地貌类型的样区,获得了以1:10 000比例尺地形图为数据源的DEM(分辨率为5 m)。从DEM分辨率对栅格坡度影响规律的分析中,得到如下结论:(1)随着DEM分辨率粗略化,所提取的坡度平均值有可能升高;(2)在所有样区,随DEM分辨率粗略化,负误差的栅格均是正误差的栅格数量的1.13倍以上,保持负误差的栅格是保持正误差的栅格数量的1.81-4.04倍,同时坡度的负误差均值是正误差均值变化幅度的3.1倍以上;(3)结合结论(2)和本文提出的指标,可准确地解释8个样区中坡度平均值随DEM分辨率变化而变化的规律;(4)DEM的分辨率对正负误差的栅格数量没有明显影响,正误差(或负误差)栅格均集中于个别坡度的分级区间,而DEM分辨率对此集中的区间没有明显影响;(5)坡度总体误差可根据本研究所提出的经验公式由DEM分辨率和分辨率为5 m的DEM所提取坡度的平均值计算出来。     

A new strategy combined HASM and classical interpolation methods for DEM construction in areas without sufficient terrain data

Spatial interpolation is an important method in the process of DEM construction. However, DEMs constructed by interpolation methods may induce serious distortion of surface morphology in areas lack of terrain data. In order to solve this problem, this paper proposes a strategy combining high-accuracy surface modeling(HASM) and classical interpolation methods to construct DEM. Firstly, a triangulated irregular network(TIN) is built based on the original terrain data, and the area of the triangles in the TIN is used to determine whether to add supplementary altimetric points(SA-Points). Then, classical interpolation methods, such as Inverse Distance Weighted(IDW) method, Kriging, and Spline, are applied to assign elevation values to the SA-Points. Finally, the SA-Points are merged with the original terrain data, and HASM is used to construct DEM. In this research, two test areas which are located in Nanjing suburb in Jiangsu Province and Guiyang suburb in Guizhou Province are selected to verify the feasibility of the new strategy. The study results show that:(1) The combination of HASM and classical interpolation methods can significantly improve the elevation accuracy of DEMs compared with DEM constructed by a single method.(2) The process of adding SA-Points proposed in this study can be repeated in many times. For the test areas in this paper, compared with the results with only one execution, the results with more executions are in much more accordance with the actual terrain.(3) Among all the methods discussed in this paper, the one combined HASM and Kriging produce the best result. Compared with the HASM alone, absolute mean error(MAE) and root mean square error(RMSE) of the best result were reduced from 1.29 m and 1.83 m to 0.68 m and 0.45 m(the first test area), and from 0.32 m and 0.38 m to 0.21 m and 0.28 m( The second test area).     

A DEM fusion method for ascending and descending orbit StereoSAR DEMs in complicated mountain areas considering SAR echo intensity

To extract the high-quality DEM in complicated mountain areas,a DEM fusion method for ascending and descending orbit StereoSAR DEMs considering Synthetic Aperture Radar(SAR)echo intensity is proposed.After the analysis for the influence of terrain features and SAR side-looking imaging characteristics on radar echo intensity and DEM accuracy,four Terras AR-X images with the stripmap mode and the 3 m spatial resolution covering a certain area of Maoxian County,Sichuan Province,China,was selected as the experimental area.StereoSAR technology was used to extract the ascending orbit StereoSAR DEM and the descending orbit StereoSAR DEM,respectively,and the corresponding radar echo intensity map was calculated.Then,while comparing the radar echo intensity corresponding to the same point position,DEM fusion was carried out,and the accuracy of DEM before and after the fusion was analyzed with the ground points measured by GNSS-RTK as reference data.Finally,a high-quality DEM with a 3 m spatial resolution in the experimental area was obtained.The DEM accuracy was improved on all slopes,and the mean absolute deviation(MAD)improved to 4.798 m,the standard deviation(SD)improved to 6.087 m and the LE90 improved to 40.48 m.The experimental results indicate that the fusion method of highresolution ascending and descending orbit StereoSAR DEMs considering SAR echo intensity can effectively extract DEM with high accuracy and reliability,which can provide technical support for obtaining highquality terrain information in similar areas.     

中国地貌基本形态DEM的自动划分研究

我国1∶100万的数字高程模型,是在1∶5万及1∶10万基本地形图上,高精度采集方里网交点高程所构建的1km分辨率地面高程数字矩阵。本文利用该DEM数据及其所派生的多种地貌信息进行地貌形态类型自动划分的技术方法。实验提取地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、高程变异系数、平均坡度、平均高程6个地形因子,并将各因子置于不同的信息层面中,通过主成分分析,ISODATA非监督分类法与Bayesian最大似然监督分类法相结合,对中国地貌的基本形态进行了多维信息综合分类。研究结果表明:①我国1∶100万比例尺DEM在宏观地貌分类方面具有重要的价值和应用潜力;②所提取的地形因子能宏观地反映我国地形的起伏特征,为地貌形态分类提供重要的依据;③采用ISODATA非监督分类法与Bayesian最大似然监督分类法,能有效地实现我国地貌基本形态类型的定量化、自动化划分;④依据数据的统计特征进行分类,较合理地解决了类型模糊的形态实体的归类问题。实验结果不仅揭示了此项技术在地貌形态分类中的巨大潜力,同时对于完善DEM数字地形分析的理论与方法也具有重要的意义。     

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。     

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。     

基于ICESat/GLAS的山东省SRTM与ASTER GDEM高程精度评价与修正

SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。     

Snake Model for the Extraction of Loess Shoulder-line from DEMs

Shoulder lines are the most important landform demarcations for geographical analysis,soil erosion modeling and land use planning in the Loess Plateau area of China.This paper proposes an automatic,effective and accurate method of determining loess shoulder line from DEMs by integrating a hydrological D8 algorithm and a snake model.The watershed boundary line is adopted as the initial contour which evolves to identify the exact position of loess shoulder-line by the guidance of an external force of snake model from DEMs.Experiments show that the method overcomes the difficulties in both threshold selection for edge detection and the disconnecting issues in former extraction approaches.The accuracy evaluation of shoulder-line maps from the two test sites of the loess plateau area show obvious improvements in the extraction.The average contour matching distance of the new method is 12.0 m on 5 m resolution DEM,and shows improvement in the accuracy and continuity.The comparisons of accuracy evaluations of the two test sites show that the snake model method performs better in the loess plain area than in the area with high gully density.     

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。     

基于灰度共生矩阵的DEM地形纹理特征量化研究

 DEM的地形纹理以其表达地形表面的纯粹性与分析数据的可派生性受到越来越多关注。本文选取陕西省10个不同地貌类型区的25m分辨率DEM数据,引入空间灰度共生矩阵(GLCM)对地形表面纹理特征进行定量分析。研究表明,25m分辨率DEM数据的GLCM模型适宜分析间距是大于等于3个栅格大小。各纹理参数中,相关度可用于地形纹理的方向性量化;方差、差的方差、对比度可用于对地形纹理的周期性分析;熵、二阶角矩、逆差矩可用于对地形纹理的复杂性分析。在DEM及其派生数据中,光照模拟数据计算的各纹理参数的平均变异系数最高,表明光照模拟数据最适合于地形纹理特征的量化研究。同时本文提出了一种多参数综合的地形纹理量化方法,通过运用综合周期性和综合复杂性两个指标对不同地形区量化分析,结果表明,这两个指标对不同地形形态响应显著,可用于地形形态分类与识别研究。     

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.     

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...