小波变换派生DEM尺度下推适宜性范围探讨

基于DEM进行地形分析时,DEM尺度的转换会引起地形属性的变化。基于小波变换派生多尺度DEM数据,利用选取的地形参数对其数字地形分析适用性进行研究。通过分析DEM尺度转换中的地形分析效应变化趋势,探讨小波变换派生DEM多尺度数据的适宜性范围。     

日照时间的地形影响与空间尺度效应

在广泛总结前人研究的基础上,提出了一个改进的、基于DEM数据的、起伏地形条件下的日照时间计算模型,在以往计算模型的基础上引入地球曲率修正因子Q,提高了模型的计算精度。并在此基础上,计算了全国6个典型地貌类型区,在春秋分日、夏至日和冬至日,两个空间分辨率下(500m和1km)地面日照时间的空间分布。应用数理统计、数学模拟和比较分析的研究方法,对模型修正前后计算所得的地面日照时间数据进行了对比分析,并对所得地面日照时间从不同地貌类型和不同空间尺度两个方面进行了地形与空间尺度效应研究。阐明了区域日照时间随地形地貌和空间分辨率变化的规律,对应用中计算地面日照时间的DEM空间分辨率选择具有指导意义。     

DEM空间尺度对岷江上游流域特征提取的影响

DEM分辨率是描述DEM地形精确程度的一个重要指标,同时也是决定DEM使用范围的一个主要影响因素。此处以岷江上游流域为研究区,Arc GIS为技术支撑,分析DEM空间尺度对流域特征提取的影响。首先,采用7组不同分辨率的DEM数据,通过5类不同特征参数的提取来进行DEM尺度效应的定量分析。其次,借鉴坡度中误差法思想和信息熵理论,综合分析高程、坡度和地面粗糙度来确定该地区DEM研究的分辨率合理范围。结论表明:随着DEM栅格大小的不断增大,高程区间和坡度随之减小;地面粗糙度的减小表现出地形的平坦化;信息熵所包含的内容减少;河网总长度和河网密度也随之变短变稀疏。文中岷江上游流域特征提取研究的DEM最佳空间分辨率区间为30~60 m。     

小波派生多尺度DEM的精度分析

利用陕北5 m分辨率DEM数据为基本数据,对Haar小波派生出一系列更低分辨率DEM进行复合精度分析。通过等高线套合、数据中误差以及表面重合指数等方法,分析其高程采样误差与空间分布;通过分析对比其在所提取的地面坡度、沟谷网络等地形因子上的差异,分析其地形描述误差。研究结果显示:小波派生多尺度DEM在精度的颓减上呈现指数形的变异规律,当达到三级重构DEM(40 m分辨率)时,其精度仍优于1:5万(25 m分辨率)DEM。该结果对于实现地形的有效简化与掌握多尺度DEM不确定性规律具有一定的意义。     

机载LiDAR DEM在流域水文分析与模拟中的尺度效应

DEM数据是流域水文分析和模拟的基础，不同DEM分辨率尺度深刻影响着水文分析和水文过程模拟的结果。本文基于机载LiDAR获取的DEM数据，分析了不同分辨率LiDAR DEM在坡度提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因；基于SWAT分布式水文模型模拟研究了不同分辨率DEM数据的水文效应。研究结果表明：随着DEM分辨率的降低，坡度平均值减小，TWI平均值增大，SPI平均值减小，LSF均值先增大后减小，当分辨率为10 m时，LSF取得最大值；SWAT模型模拟结果表明，随分辨率的降低、坡度值的变小，地形湿度指数变大，蒸散发量增加，地表径流深减小，而土壤渗漏量与地下径流量则是先减小后增加，出现极值时DEM分辨率为10 m，与LSF出现极值时一致。     

不同空间尺度DEM地形信息容量综合对比研究

DEM包含了大量地形信息,是进行地形分析的基本数据。由于DEM数据的多尺度因素,加之地形、地貌特征具有宏观性与区域分异性的特点,不同尺度下的DEM地形信息容量具有较大的差异。本研究选取黄土高原地区的绥德、佳县、富县和宜君县四个实验样区,以Arc view/GIS软件为技术平台,提取了基于DEM数据的地形因子,并运用比较分析与数理统计的方法,对地形因子的提取结果进行了分析,获取了单一值因子的量化表达模型,确定了DEM地形信息容量与分辨率、地域及比例尺之间的量化相关关系,并在此基础上分析了DEM地形信息容量在不同空间尺度上的分异规律。     

栅格尺度对DEM分析中地形因子的影响

数字高程模型（DEM）是地形分析的基础。DEM的栅格大小直接影响着分析的结果。而栅格大小越小，尽管越能精确的反映和描述地形变化情况，但是计算量也是大量的增加。所消耗的代价也大大增加。因此DEM栅格尺度对地形因子的影响研究具有极其明显的意义。本文通过对浙江省桐庐县的丘陵地区和云南省洱海地区的山地地区为例。在不考虑数据误差的基础上，通过定性定量地比较不同栅格尺度对坡度、坡向的影响，得出对两种地形的异同点。为以后的实际工作起到一定的指导作用。     

不同DEM尺度下推方法的精度差异性分析

尺度问题一直是地学研究的重要内容,尺度下推对于比较和整合不同的DEM数据集,校准和验证一系列数字高程模型具有重要意义。本文以尺度下推采样方法为切入点,研究尺度变换后地表形态保真特征,进而对不同DEM尺度下推方法进行精度差异性分析。基于1∶250 000 DEM数据,利用多种方法将其尺度下推到1∶50 000的DEM,并根据高程变异系数和地表形态变异系数对结果进行质量评价,以此丰富地形序列图谱DEM构建过程中地形综合的程度序列,弥补尺度下推过程中地形形态保真的不足,完善尺度变换方法体系。     

一种面向DEM多尺度表达的傅里叶能量谱模型

针对数字高程模型（digital elevation model,DEM）数据的多尺度表达问题,根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系,在化简中关联地形语义特征,构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验结果表明,该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据,通过等高线放样观察发现,该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定量对比分析,结果表明该方法在统计意义与结构意义上都具有较好的效果。     

规则格网DEM地形综合方法分析

针对当前丰富多样的DEM地形综合模型,分类阐述其综合原理、关键技术及优缺点,以黄土丘陵1：1万DEM为基础,对其地形综合效果进行对比分析。研究结果表明：现有的DEM地形综合模型各有优缺点;不同综合模型综合后的地形,高程数值随着综合尺度的增加,存在显著差异,而且不同综合模型对流域边界的综合处理也存在显著差异,没有形成客观有效的流域边界描述;当前困扰DEM地形综合的关键问题,是缺乏不同尺度下地形综合质量的客观评价标准,致使现有综合模型地形综合结果和DEM格网分辨率之间没有建立本应存在的内在联系,有待进一步深入研究。     

数字地形分析与地形三维可视化表达研究

数字地形分析是基于数字高程模型(DEM)进行地形分析的一种数字分析技术,是常规纸质地图分析、DEM应用范围的拓广和延伸。地形的可视化表达是地形地貌、景观建模、地形分析等领域的基本技术手段之一,通过和地形分析技术的有机结合,可使地形的表达更加逼真形象。本文简要论述了数字地形分析的基本内容和原理,总结归纳了地形三维可视化表达的相关模型。     

基于LRIS-3D建立高分辨率DEM的方法及对比研究

在基于LRIS-3D系统建立高分辨率DEM基础上,以黄土高原丘陵沟壑区桥沟小流域为对象,利用GIS工具,以三维激光扫描系统扫描数据为基础数据,研究基于DEM的数字地形特征和水文特征的提取与分析方法。研究结果表明：与普通DEM相比,高分辨率DEM提取研究区平均坡度变小、坡度标准差变大,总体地形向平坦转化,坡面曲率增大,沟壑密度增大,更详细地描述了地表特征。对流域水文过程分析、特别是对流域汇流的参数确定及汇流模型的建立有积极作用。     

基于复化公式的DEM表面积算法分析

地形因子（诸如表面积）的计算是地形分析的一个重要部分.文中将正方形格网划分为三角形格网;并对正方形格网分别运用复化梯形公式、复化Simpson公式和复化Cotes公式,对DEM表面积进行实验;计算空间曲面表面积,分析其精度.结果表明,复化Simpson公式具有较好的效果.     

Performance Estimation of Aster Global DEM Depending upon the Terrain Inclination

A digital elevation model (DEM) is a source of immense three dimensional data revealing topographic characteristics of any region. The performance of a DEM can be described by accuracy and the morphologic conformity. Both depend upon the quality of data set, the used production technique and the roughness of the terrain. The global DEM of ASTER (Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer) was released to public utilization as free of charge on June 2009. It covers virtually overall the globe using 1 arc-second posting interval. Especially easy availability renders ASTER Global DEM (GDEM) one of the most popular and considerable global topographic data for scientific applications. From this point of view, the performance of ASTER GDEM has to be estimated for different kinds of topographies. Accordingly, six test fields from Spain (Barcelona) and Turkey (Istanbul and Zonguldak) have been preferred depending upon the terrain inclination. Thus, the advantages and disadvantages of the DEM product have been proved by means of a group of advanced performance analysis. The analyses indicate that the performance of ASTER GDEM is quite satisfying at urban areas because of flat topography. On the other hand, terrain slope has negative effect on the results. Especially steep, mountainous, forestry topographic formations and the regions which have sudden changes at the altitude have lower accuracy.     

基于地理定位的星载InSAR去平地效应方法

介绍了一种基于地理定位原理的方法。试验结果表明，该方法可以有效的实现去平地效应处理。     

机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响

机载激光雷达技术(LiDAR)作为一项先进的遥感技术,是植被覆盖区DEM获取的重要手段之一,而不同地形坡度条件及点云密度对DEM产品质量有重要影响。本文以辽宁省某市的机载LiDAR数据为基础,选取5种不同地形坡度的点云数据,通过随机、等间距及基于曲率3种不同的点云抽稀方法,按照点云保留率为80%、60%、40%、20%和10%共5个不同梯度的抽稀倍数对原始点云进行抽稀简化处理,生成与之对应的DEM并对其进行精度评价,以此研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀倍数对DEM精度的影响。结果表明,DEM精度与地形坡度呈负相关关系,即RMSE随地形坡度升高不断增加;基于曲率的抽稀方法在地形坡度＞30°时,相较于其他两种方法RMSE较小,具有明显优势;40%的点云保留率是平衡DEM精度与数据存储效率的一个节点,当点云保留率<40%时,DEM的高程RMSE会迅速增大。该研究对于利用机载LiDAR进行大范围DEM生产具有一定的指导和借鉴意义。     

我国区域地貌数字地形分析研究进展

区域地貌研究是区域地理研究不可分割的重要组成部分。传统的基于DEM的数字地形分析方法,虽能较好提取各种地形定量因子,但由于分析算法的局限,很难实现对一个特定区域地貌的宏观形态特征与成因机理进行定量的分析。为此,近年来我国学者在该领域进行了系统的探索与创新实践,基于国家基础地形数据库多尺度、高精度的DEM数据,开展了基于DEM的区域地貌形态特征、地貌发育演化特征的研究。通过宏观形态指标分析法、地形特征要素分析法、地形信息图谱分析法等一系列方法,实现了对区域的地貌形态特征提取与分类、分区制图,取得了一批有重要国际影响的研究成果。在全国尺度以及黄土高原、青藏高原、西南喀斯特地区和月表月貌的区域数字地形分析方面,更彰显出研究的特色和优势。     

基于DEM汇流模拟的鞍部点提取改进方法

鞍部点是重要的地形控制点之一,由于其特殊的形态特征,基于DEM的鞍部点提取算法较山顶点、山谷点提取更为困难.本文提出一种基于DEM汇流模拟的鞍部点快速提取改进算法.该算法利用DEM地表汇流模拟的方法提取山脊线,利用地形倒置得到的反地形地表汇流模拟提取反地形流域边界线,获得能自动实现地形部分的原始地形汇水线,进而通过特征...