中国区域SRTM DEM与ASTER GDEM误差空间分布特征

SRTM DEM和ASTER GDEM数据作为目前全球最完整的高精度地形数据,自发布以来,就一直是全球范围内应用最为广泛的DEM数据,其精度评价问题也是历来研究的焦点。但目前研究多集中在中小区域或典型地形区,且多以DEM高程数据精度分析为主,缺乏误差空间分布规律的探究。该文以中国大陆为研究区域,以GLA14点数据为参考高程,研究两类DEM的误差统计特征和空间分布特征。研究表明:SRTM DEM和ASTER GDEM在我国的精度稍优于标称精度,但整体上存在约1m的系统性误差;SRTM DEM误差在平坦区域呈菱形分布,而在地势复杂区域,误差与地形具有较强的相关性;ASTER GDEM误差呈明显的条带状分布且误差正负值间隔分布,条带方向为东北-西南方向,与SRTM DEM相比,ASTER GDEM受地形影响较小。研究结论对两类DEM的应用、融合等研究有着一定的参考价值。     

DEM的不确定性对温度插值精度的影响

以2001-2010年全国711个气象站点温度观测数据为数据源,在薄板样条插值方法和ANUSPLIN软件支持下,对比分析了使用GTOP30、SRTM3和ASTER GDEM三种DEM数据作为协变量开展空间插值得到的温度成果数据精度。研究发现:1)GDEM的平均相对误差(MRE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)明显高于其他两套数据,数据质量最差;SRTM3和GTOP30的数据精度较高,各误差评估指标大致相同。2)在全国尺度上,在MAE方面,基于ASTER GDEM所得温度插值结果比其他两组DEM得到的温度插值结果高0.4℃左右;在RMSE方面,基于ASTER GDEM获得的温度比其他两组DEM得到的温度高0.5℃左右。基于ASTER GDEM所得温度插值数据的误差明显高于其他两套数据。3)在温度插值误差的空间分布格局上,在我国中东部地区,三种DEM温度插值误差分布规律基本相同;在我国西南部地区,基于GTOP30和SRTM3的温度插值结果的数据精度明显好于基于ASTER GDEM的温度插值结果。4)温度插值误差与DEM高程误差呈现明显的耦合特性,这表明DEM数据的精度是影响温度插值结果的重要因素。     

高山地区多源地面高程数据误差分析

地面高程数据作为诸多科研领域都需要的一种数据源,其重要性不言而喻,但就目前国内外能够免费获取到的数字高程数据来说,在数据误差方面仍存在很大不足,特别是在高山地区,误差更为明显。以中国1∶50 000比例尺DEM为参考数据,结合坡度,坡向,剖面,地形起伏度等地学因子,对目前国内外常用的3种数字高程模型(SRTM,ASTER GDEM,ICESatGLAS14)在高山地区的误差情况进行较为详细地对比分析。结果表明:坡度和地形起伏度对于3种高程数据的精度都有不同程度的影响,其中,SRTM数据受到影响最为严重,ASTER的绝对精度较差,但在地形起伏较大区域,其精度要高于SRTM,ICESat GLAS14整体情况表现良好。     

SRTM 3与ASTER GDEM数据处理及应用进展

从SRTM 3与ASTER GDEM的版本演化、质量评价、插补方法和数据应用现状等方面系统介绍了两种重要地形数据源.SRTM 3从2003年6月公开发布至今共4个重要版本,ASTER GDEM自2009年6月公开发布至今共两个重要版本;考虑数据源和数据处理技术,并辅以等高线分析、地形属性可视化、地形属性频率直方图分析等技术,认为SRTM 3和ASTER GDEM数据质量较高,在许多领域的应用中SRTM 3优于1∶25万地形图、ASTERGDEM则堪比1∶5万地形图数据.目前,SRTM 3与ASTER GDEM数据空洞及异常区域插补方法可以相互借鉴,其方法主要有两种:一是利用空缺区域周围数据直接插值;二是借助辅助数据填补空缺区域,并对接边处平滑处理.SRTM 3与ASTER GDEM目前已成功应用于水文学、工程开发、地质与灾害评估等诸多领域,提出了对两种数据进一步研究的工作展望.     

不同比例尺水系修正DEM的流域河网提取对比

选取三门峡至小浪底区间小流域为研究对象,以1∶5万和1∶25万两种尺度的数字化水系分别修正DEM,在此基础上运用ArcGIS水文分析模块(ArcHydro Tools)进行流域河网提取。研究表明,基于水系修正的DEM和ArcGIS水文分析模块提取的流域河网精度较高,1∶5万水系修正DEM得到的河网更接近自然水系;通过对两种水系修正DEM生成的河网套合差计算发现,二者河网吻合程度较好,在DEM数据精度较高或者地形起伏较大的地区,如果没有更高精度的水系数据,1∶25万水系可取代1∶5万水系用于修正DEM。     

基于DEM的中国地形起伏度适宜计算尺度研究

基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。     

流域水系自动提取在西苕溪流域的应用

论述了如何基于栅格DEM自动提取流域自然水系的原理、方法和流程.以西苕溪中上游流域为例,根据DEM精度、上游集水区面积阈值和下垫面地形的不同,对所提取水系进行了比较.针对在平均地形坡度小于3°的平坦区域所提取水系与实际河网偏差较大的问题,提出了利用主干河道和平原水系数字化作为约束条件生成河网的新方法.     

水平分辨率对DEM流域特征提取的影响

选取石质山地与黄土丘陵过渡区宛川河流域作为研究区,利用1∶5万、水平分辨率10~100 m栅格DEM提取流域特征参数进行分析。结果表明:DEM水平分辨率对数字河网的提取精度有影响,提取的流域面积差别很小,河流长度、河道总长、河道坡度以及河网密度有偏差,流域平均坡度变化明显,长度和坡度特征参数的变化导致流域汇流时间及滞时不一致。     

基于DEM的数字流域特征提取研究进展

数字高程模型(DEM)是地表形态高程属性的数字化表达,利用流域DEM数据构建数字水系模型并提取流域水文特征,是分布式水文过程模拟的重要基础。DEM中闭合洼地和平坦区域的处理、流向的确定以及DEM分辨率的大小都直接影响着流域水系特征提取的质量与效率。针对当前基于DEM提取河网与流域特征的诸多问题,阐述了DEM数据提取流域水系特征的原理,回顾了数字水系模型与流域特征提取方法,评述了洼地和平地的处理方法及水流方向的确定方法的研究进展,介绍了当前基于不同DEM数据类型的提取方法研究,探讨了DEM尺度和分辨率对提取流域特征的影响,总结了平缓区域数字水系和河网提取的研究进展。     

大尺度分布式水文模型数字流域 提取方法研究

构建大尺度分布式水文模型是当前大气水文模型耦合研究的一项重要内容。本文介绍一 种根据1km DEM 生成更大网格尺度DEM 数据, 同时可以保持流域河网信息并减缓高程、坡度 等地貌参数信息量衰减速度的有效方法———ZB算法。利用该方法和常规的网格平均法生成黄河 唐乃亥以上流域的5km、10km、15km 和20km 两套DEM 数据, 分别提取高程、坡度、地形指数、河 网密度、主河道长度、流域面积等流域特征参数, 并与1km DEM 提取的上述参数进行比较, 对两 种方法作出评价。结果显示, 随着网格尺度的增大, ZB 算法获得的DEM 数据可以保持河网的连 续性, 提取出合理的流域范围, 减缓地形信息量的衰减速度。该方法满足构建大尺度分布式水文 模型提取数字流域的需要。     

Impacts of DEM resolution,source, and resampling technique on SWAT-simulated streamflow

The sensitivity of streamflow simulated with the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model to Digital Elevation Model (DEM) resolution, DEM source and DEM resampling technique is still poorly understood. The objective of this study is to compare SWAT model streamflow estimates in the Johor River Basin (JRB), Malaysia for DEMs differing in resolution (from 20 to 1500 m), sources (Shuttle Radar Topography Mission: SRTM v4.1, Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer: ASTER GDEM2, EarthEnv-DEM90 and Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010: GMTED2010) and resampling technique (nearest neighbour, bilinear interpolation, cubic convolution and majority). The key findings were as follows: (1) SRTM v4.1 (Root Mean Square Error (RMSE) = 11.16 m) and EarthEnv-DEM90 (RMSE = 12.4 m) had better vertical accuracy over the JRB compared to the ASTER GDEM2 (RMSE = 16.95 m); (2) Accurate annual streamflow simulations were obtained by using nearly all of the DEM resolutions, as pointed out by a relative error (RE) lower than 7% from 20 to 50 m and from 100 to 800 m DEMs; (3) Prediction errors were the lowest for ASTER GDEM2 (RE = 3.9%), followed by SRTM v4.1 (RE = 5.4%), EarthEnv-DEM90 (RE = 6.3%), and GMTED2010 (RE = 7.3%); (4) the majority and nearest neighbour resampling techniques performed the best (RE of 6.0%), followed by bilinear interpolation (RE of 7.2%) and cubic convolution (7.5%). The study indicates that DEM resolution is the most sensitive SWAT model DEM parameter compared to DEM source and DEM resampling technique for streamflow simulation within SWAT.     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

1 Introduction Automated extraction of drainage features from DEMs is an effective alternative to the tedious manual mapping from topographic maps. The derived hydrologic characteristics include stream-channel networks, delineation of catchment boundaries, catchment area, catchment length, stream-channel long profiles and stream order etc. Other important characteristics of river catchments, such as the stream-channel density, stream-channel bifurcation ratios, stream-channel order, number…     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

Hydrologic data derived from digital elevation models (DEM) has been regarded as an effective method in the spatial analysis of geographical information systems (GIS). However, both DEM resolution and terrain complexity has impacts on the accuracy of hydrologic derivatives. In this study, a multi-resolution and multi-relief comparative approach was used as a major methodology to investigate the accuracy of hydrologic data derived from DEMs. The experiment reveals that DEM terrain representation error affects the accuracy of DEM hydrological derivatives (drainage networks and watershed etc.). Coarser DEM resolutions can usually cause worse results. However, uncertain result commonly exists in this calculation. The derivative errors can be found closely related with DEM vertical resolution and terrain roughness. DEM vertical resolution can be found closely related with the accuracy of DEM hydrological derivatives, especially in the smooth plain area. If the mean slope is less than 4 degrees, the derived hydrologic data are usually unreliable. This result may be helpful in estimating the accuracy of the hydrologic derivatives and determining the DEM resolution that is appropriate to the accuracy requirement of a particular user. By applying a threshold value to subset the cells of a higher accumulation flow, a stream network of a specific network density can be extracted. Some very important geomorphologic characteristics, e.g., shallow and deep gullies, can be separately extracted by means of adjusting the threshold value. However, such a flow accumulationbased processing method can not correctly derive those streams that pass through the working area because it is hard to accumulate enough flow direction values to express the stream channels at the stream's entrance area. Consequently, errors will definitely occur at the stream’s entrance area. In addition, erroneous derivatives can also be found in deriving some particular rivers, e.g., perched (hanging up) rivers, anastomosing rivers and braided rivers. Therefore, more work should be done to develop and perfect the algorithms.     

基于ASTER GDEM数据喀斯特区域地貌类型划分与分析

以30 m分辨率ASTER GDEM数据为基础,通过GIS空间分析和非监督分类的方法进行地貌基本类型的自动划分。研究结果表明:①ASTERGDEM数据能够满足1∶10万比例尺下喀斯特区域的地表形态表达;②以流域为单位提取地形因子符合地貌发育的基本规律,提取的地形因子能客观的反应地表真实形态;③采用非监督分类法能够有效的实现1∶10万比例尺下地貌基本形态的定量化、自动化分类。     

基于DEM的复杂地形流域特征提取

利用流域数字高程模型(DEM)构建数字水系模型并提取流域水系特征是分布式水文过程模拟的重要前提。提出了面向分布式水文过程模拟和流域特征提取的数字水系模型,并针对现有方法对复杂地形DEM中含有的平地、洼地及其嵌套情形的处理不足,提出了栅格水流分类、填洼分类与归并及有效填平处理、河谷平地的出流代价法构建栅格流向和流序等新的处理方法,并在开发的软件系统得到实现。使用该方法创建的黄土岭流域数字水系模型和提取的水系等流域特征结果表明:本文方法可有效应对复杂地形流域的处理,提取的流域水系特征与实际自然水系比较吻合,能够有效地消除现有方法在地形平坦区域容易产生的平行河道、奇异河道、河道变形等不足。     

SRTM DEM高程精度评价

为了全面认识SRTM DEM数据精度特征并完善SRTM DEM数据精度评定方法,该文以我国1∶5万比例尺DEM为参考数据,以具有多种地貌类型的陕西省为实验样区,利用高程中误差模型及空间插值方法对SRTMDEM进行高程精度分析。结果表明:陕西省的SRTM DEM高程中误差在3.5~60.7 m,呈现出较为显著的空间分异特征;并且高程中误差与实验样区平均坡度有较强的指数相关性,拟合的指数函数具有较高的模拟精度。     

基于DEM 的数字降水径流模型在黄河小花间的应用

DEM是目前用于流域地形分析的主要数据，在流域地形分析及水质构建等方面形成了比较成熟的算法，基于DEM的水文模拟技术的应用给传统的水文模拟方法带来了根本性的变化，基于栅格型DEM，应用最新引进的WMS专业水文处理软件，结合Arc/info、Areview地理信息系统工具，以黄河小花间（小浪底-花园口区间）卢氏以上流域作为研究区，进行了数字降水径流模型的应用研究。