不同软件在ASTER数据中提取DEM的精度对比

利用3个不同的软件对四川省龙门山中段ASTER 15 m分辨率的立体像对进行了DEM提取,并对其精度进行了初步评价。分别使用立体测量法和干涉测量法提取DEM,并通过检验点法和剖面线法对比分析。结果表明,利用ERDAS的干涉测量法提取出的DEM效果较好,高程精度可达30 m,对后续数据深挖掘和高层次地形分析具有应用价值。     

单流向算法与多流向算法下土壤侵蚀因子的比较研究

本文分别论述了单流向算法与多流向算法下土壤侵蚀因子提取的基本原理、计算模型以及计算流程,并以陕北黄土丘陵区为实验区域,以30m分辨率DEM数据作为基础数据,对比分析了单流向算法与多流向算法下土壤侵蚀因子的空间结构特征与空间数据统计特征。实验结果表明,多流向算法具有与DEM相似的空间结构特征即表面光滑连续特性;空间数据统计分析表明,单流向算法与多流向算法对土壤侵蚀因子的计算影响,在土壤侵蚀因子计算值较小区域有显著性差异。     

融合嫦娥一号CCD影像与DEM数据的月球撞击坑自动提取和识别

针对现阶段月球撞击坑定量信息提取不足和误提取的问题,本文提出了一种融合CCD影像和DEM数据进行撞击坑的自动提取及识别的算法。（1）在太阳光照下,撞击坑的影像特征满足特定的规律,通过条件匹配在CCD影像中提取撞击坑;（2）在DEM中,利用撞击坑坑壁点的坡向值的连续性,对影像中误提取的撞击坑进行剔除;（3）在DEM中,利用撞击坑边缘点法向量的突变性,提取撞击坑边缘点并进行拟合,计算撞击坑的参数,通过坑底点云所占比例以及剖面线特征识别撞击坑的类型。经过“嫦娥一号”影像与DEM数据的验证,该算法在高纬度月球撞击坑分布均匀的区域应用效果较好。     

基于回放等高线栅格图的DEM质量评估

DEM作为基础地理信息空间数据4D产品之一,已经广泛应用于各行各业,但由于缺乏有效的质量评估,其应用受到严重制约。本文通过回放等高线栅格图和原图叠加处理,形成误差分布栅格图,采用统计分析方法进行误差分布和DEM质量的度量。经过试验证明,该方法可以自动高效地进行DEM误差分布以及高程质量评估。     

基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。     

资源三号立体数据云区域DEM修正方法研究

针对有云的资源三号立体数据生成的DEM存在的问题进行了分析,提出了DEM的修正方法。首先,利用面向对象图像分割的原理,建立规则提取云区域,并形成云区域矢量文件;然后,利用提取的云区域裁剪外部参考DEM,得到云区域修正的DEM值,并利用栅格运算替换资源三号原DEM中云区域的值;最后,得到研究区无云区域的修正DEM。并利用湖北咸宁地区资源三号立体数据和30 m ASTG DEM数据进行了实验验证,实验证明,本文方法可以有效地去除云区域的错误DEM值,为后期应用提供更可靠的DEM数据。     

Python辅助下的坡度提取不确定性分析

以30 m空间分辨率的DEM为试验数据源,借助Python地理建模技术深入研究坡度提取的不确定性。以平均坡度来代表坡度的一般水平,将研究区划分为7种地貌类型,将30 m分辨率的DEM数据重采样成30~120 m分辨率的10组DEM数据,使用以Arc GIS平台和Python开发语言为基础的地理建模技术,定量分析平均坡度与DEM空间分辨率、区域地貌特征的关系,研究坡度提取的不确定性。结果表明:研究区内不同地貌区域提取的平均坡度都随DEM分辨率的减小而减小,衰减速率基本不变;其回归方程的常数项与所在地貌单元的沟壑密度呈二次函数变化特征;坡度提取的精度与DEM的分辨率呈正相关的关系;基于Python的地理建模技术有效地整合了坡度提取分析方法,极大地提高了分析效率;研究结果进一步验证了现有坡度提取方法的不确定性。     

基于立体像对提取DEM的方法研究与实践

DEM作为重要的基础空间数据,在城市规划、建设方面发挥着重要作用。本文利用INPHO数字摄影测量系统,结合高分航空立体像对,探索山地大面积区域DEM数据获取的技术方法,同时对其精度进行了验证评价,为地理国情普查等项目的 DEM生产提供参考。     

基于DEM的坡度坡向误差空间分布特征研究

研究DEM误差和坡度坡向误差的关系,澄清目前关于坡度坡向误差空间分布的矛盾观点,明确指出基于DEM提取的坡度坡向误差主要分布在平坦地区,并通过实验对结论进行验证,所得结论对实际工作有一定的指导意义.     

基于八剖面临近点计算法的三维可视化研究

首先获取遥感影像并进行几何校正与配准,再基于八剖面临近点计算法提取高精度的DEM,然后利用ArcScene的可视化功能,从而实现了影像数据的三维可视化显示。使用八剖面临近点计算法进行提取DEM,除了可以减少"阶梯"地形带的误差,还大大提高了地形的三维可视化的精度。     

最佳DEM分辨率的确定及其验证分析

在玛尔挡地区格网DEM的数据上选择实验样区,以不同分辨率情况下DEM数据对地表模拟表达的逼近程度为研究对象,最优逼近时的栅格单元大小的临界值就是所求的最佳分辨率。在分析坡度中误差法和公式法等常见方法的基础上,借鉴坡度中误差的思想,选取区域地形粗糙度K、剖面线长度SL两个定量指标来综合分析确定该地区格网DEM的最佳分辨率。在ArcGIS平台上对方法进行了实验验证,得出分别以2m和8m作为玛尔挡地区1∶10 000和1∶50 000 DEM生产时是最佳分辨率的结论。研究表明这种解决办法不仅可以克服GIS空间分析中DEM分辨率确定的盲目性和随意性,而且能确保基于DEM的各种空间分析的精度,为相关研究提供重要的参考价值。     

基于机载LiDAR数据的城市建筑物高度分级方法研究

传统的基于不规则的三角网和形态学点云滤波处理方法提取的DEM,由于在滤波过程中没有顾及不同区域地形起伏度差异,使得滤波过程中产生大量粗差,导致DEM 与实际地形偏差太大.准确提取建筑物轮廓和高程的前提是要提取高精度的DEM,因此必须在DSM转化为DEM的过程中改进DEM提取方法.本文针对地形起伏度不大的城市区域,采取格网值替换、设置高程和面积阈值进行过滤处理的方法提取建筑物轮廓及高程值,验证表明该提取方法的精度优于传统滤波方法.     

海岛礁卫星影像无地面控制点定位方法

针对海岛礁卫星影像的定位问题,提出一种利用航天飞机雷达地形测绘任务（shuttle radar topography mission,SRTM）DEM辅助的无地面控制点定位方法。该方法分为概略定位和精定位两个阶段,各阶段均包括DEM提取和DEM匹配等主要步骤,可分别对影像中的相对误差和绝对误差进行补偿。SRTM DEM被充分应用到方法各环节中,以发挥其高精度的特性:提取DEM时既用于剔除海域点,也用于确定求解陆域点高程时的高程搜索范围,从而避免海域影像的不利影响,同时保证计算效率;DEM匹配时其作为基准数据。利用多景天绘一号卫星海岛礁地区的立体影像进行验证。实验结果表明,所提出的方法对具有不同陆域比例、不同生产方式的天绘一号海岛礁影像均能得到较稳定且较高的定位精度,平面和高程精度分别优于6.2 m、5.2 m,能较好地满足1:50 000比例尺地形图的精度要求。定位精度基本不受待匹配DEM分辨率的影响,计算效率取决于陆域比例和待匹配DEM的分辨率。     

车载双天线干涉SAR DEM提取方法

相对于星载和机载SAR而言,使用车载SAR数据提取DEM可有效缩短DEM数据更新周期,降低成本。由于车载SAR平台结构可变,干涉定标需要重复进行,本文提出了基于单控制点的车载双天线干涉SAR的DEM提取方法。该方法基于单个控制点的精确坐标信息进行相位、斜距和高程改正,并实现高程的迭代求解,无需布设大量控制点进行干涉定标,有效简化外业工作。仿真试验证明：当基线长度估计达到毫米级精度,基线倾角估计也达到较高的精度时,可保证该方法较高的DEM提取精度。利用2018年在湖北武汉地区获取的车载双天线干涉SAR数据使用该方法和基于干涉定标的多控制点方法进行DEM提取对比试验,结果表明该方法在检查点的高程中误差为0.301 8 m,多控制点方法为0.258 4 m,在高相干区域,两种方法的DEM结果具有高度的统一性。     

利用机载点云检核ICESat-2/ATLAS激光测高数据精度

美国第2代激光测高卫星ICESat-2已经公开发布数据,能够提供剖面状密集点云,但其平面/高程精度还未得到充分验证。全球开源DEM或卫星光学立体影像生成的DEM精度远低于星载激光测高数据,无法实现激光精度检核。本文使用机载激光雷达/光学立体影像数据开展ICESat-2卫星ATLAS精度验证,通过单光子点云去噪、剖面地形恢复和数据内插等手段,对国内舟山、上海和汉中等不同地形条件下的星载光子计数激光雷达数据进行对比分析。实验结果表明, 6组ATLAS点云高程的均方根误差分别为0.43、0.65、0.72、0.53、0.45和0.77 m,平均值达到0.59 m,具备较好的高程精度。     

ASTER立体像对提取玛尔挡坝区DEM及精度评价

ASTER立体像对提取DEM已经成为近年来DEM提取研究的热点问题。本文基于ENVI软件,利用AS-TER立体像对提取青藏高原玛尔挡坝区DEM,并对其进行精度评价和误差来源分析。结果表明,利用ENVI软件提取ASTER-DEM方法可行,提取的DEM效果较好,能与地形图重叠,高程精度可达30m,而且地形较平坦地区精度高于地形陡峭地区;控制点的多少及精度、成像时的环境和气象条件、波段特性、影像空间分辨率等都影响着DEM的精度。     

地形数据库地形信息容量分析研究

目前,我国多尺度DEM数据库建设已基本完成,面对海量地形数据,如何测度空间数据信息特征已成为我国地学研究中的核心问题。以陕西省黄土高原及其它典型地貌区域为研究对象,通过对DEM数据信息测度标准TIP的提取,获得陕西省TIP模型,实现对陕西省地形复杂度分析,并对其空间分布特征和信息损失变化关系等问题进行了初步探讨。为我国地形数据库地形信息测度标准的制定提供了重要依据。     

基于多方向剖面线Douglas-Pucker算法简化的DEM综合方法

文中提出一种基于多方向剖面线Douglas-Pucker(DP)算法简化的数字高程模型(DEM)综合方法,首先通过一定角度间隔旋转DEM,获得不同方向的剖面线;然后通过剖面线DP算法的简化获得特征;在此基础上,通过抑制局部极值,融合多方向的特征点,同时消除冗余;最后利用这些点构建三角网,再内插成规则DEM获得保持特征的DEM综合结果。利用两组2m格网的DEM数据进行实验,通过结果的定量和定性分析可以发现,文中方法比传统两个方向的简化方法可以获得更高精度的综合结果。     

基于PALSAR数据的DEM提取方法研究

针对PALSAR Level 1.1数据,研究使用NASA/JPL提供的开源干涉软件包ROI_PAC Version 3.0提取DEM.ROI_PAC的目前版本只能处理Level 1.0数据,因此,文章在分析了ROI_PAC软件包处理流程的基础上,提出处理Level 1.1数据的方法,并用PALSAR Level 1.1数据对该方法做了验证.干涉重建DEM与参考DEM的对比结果表明,二者的差异均值为0.27 m,标准差为±9.24 m,80%像元点的高程误差在±10 m以内.     

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。