多尺度DEM提取地势起伏度的对比分析——以福建低山丘陵区为例

坡度和起伏度是地形描述中最常用的参数,它们能快速、直观地反映地势起伏特征;坡度是划分平原和非平原的重要依据之一,地势起伏度可进一步划分台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地等类型,基本地貌类型就是由海拔和起伏度两个指标确定的形态类型,它是遥感解译划分更详细地貌类型的基础。本研究以福建省1∶25万和1∶10万的DEM为实验数据,计算坡度划分平原和山地大区,其临界坡度值约为3°;利用ArcG IS空间分析中栅格窗口递增方法,对应不同尺度的DEM,计算地势起伏度,确定研究区的最佳分析窗口面积为4.41km²,得出中国低山丘陵区计算基本地貌形态类型的最佳尺度DEM为1∶25万比例尺,而1∶10万比例尺DEM适用于没有连绵起伏的更小范围的低山丘陵区;利用已有研究成果得出不同尺度DEM计算地势起伏度与最佳格网单元之间的函数关系。该研究对提取我国低山丘陵区基本地貌形态类型具有一定的借鉴作用。     

中国陆地地貌基本形态类型定量提取与分析

中国陆地地貌基本形态类型由海拔和地势起伏度两个指标组合划分而成,其中海拔分4级,地势起伏度分7级,组合后的基本形态类型共25类。按照数字地貌分类体系,海拔和起伏度拥有全国普适性的分级指标,基于DEM数据可获得两指标的分级类型。试验表明,基于SRTM-DEM(水平分辨率90m,相当于1:25万比例尺)数据可得出全国普适性的采用单元为4km²,利用1:10万、1:400万等比例尺数据进行DEM试验,得出我国存在0.4、4、12、18、21km²五种不同规模的采样单元,并分别对应着不同的比例尺。因我国地貌复杂多样,仅利用DEM数据所获得的海拔和地势起伏度分级数据不能完全反映不同地域的地貌特征,故利用遥感等多源数据,综合多种信息获得的地貌类型,可很好地反映出我国的海拔4级分级特征和地势起伏度7级空间分布,进而获得全国陆地的25种基本形态类型的面积及空间分布格局。     

DEM起伏纹理的视觉认知内涵与多变量消隐方法

地形是在内外营力的共同作用之下综合形成的,不同类型的地形具有不同的起伏形态特征,从全局或宏观的观测视角,可以视觉感知到这种地形起伏及其特征规律。纹理是众多物体表面呈现的有规律的线条组合,DEM作为地形的数据表达,不同地形类型区域的起伏形态具有纹理的显著表征。目前,对于DEM纹理研究主要是从DEM影像认知的角度出发,利用图像纹理的计算方法进行地形纹理对象描述和指标的提取,并基于获取的纹理对象进行区域地形特征分析和地貌类型的分类,在视觉上的反映存在不足。DEM起伏纹理作为一种基于某种观测视角和尺度的地形要素组合对象,首先需要对其进行系统的视觉认知,明确基于视觉认知的DEM起伏纹理构成要素和不同视觉变量控制的纹理要素组合结构,通过实现DEM起伏纹理的多维可视化建模,达到DEM数字地形建模的抽象与简化。基于此,本文以DEM地形起伏纹理为研究对象,对DEM起伏纹理进行视觉认知,明确DEM起伏纹理的涵义并建立提取方法,使用建立的方法实现了DEM起伏纹理的提取,取得了较好的提取效果。从视觉感知的机制出发,确定了决定视觉感知结果的视觉变量组合。确定了包含景深、长度和邻域等用于视觉综合的参数,设计建立了多变量的DEM起伏纹理消隐方法。最后设置视觉变量并使用该方法实现了DEM起伏纹理的消隐,消隐后DEM起伏纹理的数量分别降低了45.2%和53.2%,视觉上也取得了较理想的结果,具有一定的应用价值。     

中国陆地1∶100万数字地貌分类体系研究

地貌分类体系是地貌图研制的关键之一,本文在总结国内外地貌及分类研究的基础上,借鉴20世纪80年代的中国1∶100万地貌图制图规范,基于遥感影像、数字高程模型和计算机自动制图等技术条件,归纳总结了数字地貌分类过程中应遵循的几大原则,分析了它们之间的相互关系,讨论了数字地貌分类的各种指标:包括形态、成因、物质组成和年龄等,提出了中国陆地1∶100万数字地貌三等六级七层的数值分类方法,扩展了以多边形图斑反映形态成因类型,以点、线、面图斑共同反映形态结构类型的数字地貌数据组织方式,并详细划分了各成因类型的不同层次、不同级别的地貌类型。中国1∶100万数字地貌分类体系的研究,为遥感等多源数据的陆地地貌解析和制图提供了规范,也为《中华人民共和国地貌图集》的编制奠定了基础,同时为全国大、中比例尺地貌图的分类和编制研究提供了借鉴。     

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。     

地形扫描数据TIN模型生成DEM的误差计算方法

由地表三维空间数据生产的数字高程模型(DEM)的误差包括从数据误差传递来的误差和因数据数量不足以反映地形起伏造成的信息损失误差。本文给出了由三维空间数据的不规则三角网(TIN)模型栅格化为DEM过程中,通过线性插值将数据随机误差传递到DEM栅格上的随机误差的解析解,同时利用地基激光扫描仪测量的冲沟地形数据点云,分析得出因信息损失产生的DEM系统和随机误差的估算方法。结果显示信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差都与有效测点密度有关,其中有效测点由TIN中包含DEM栅格中心点的所有三角面的3个顶点组成;信息损失产生的DEM平均高程系统误差和随机误差除与有效测点密度相关外,还与地形特征有关,平均高程系统误差与地形整体凹度参数有关,随机误差与地形整体起伏程度参数有关。建立了分辨率为0.1 m×0.1 m的DEM误差估算模型。     

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。     

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。     

基于DEM榆社盆地社城小流域的地貌分析

数字高程模型(DEM)是地理信息系统进行地形分析的基础数据,而地貌学研究的重要内容之一是地形分析,主要包括高程剖面分析,坡度、坡向分析以及沟壑密度、切割深度、起伏度、流域分析等。本研究以榆社地区社城小流域为例,以1:50000扫描地形图为基础资料,建立DEM模型。基于DEM进行坡度、坡向、起伏度分析,得到相应的统计数据;经过水文分析得到无洼地DEM、水流长度、汇流累积量、河网等数据。由此分析研究区地貌类型特征、地貌成因、河流的发育情况等,为研究区农业生产规划、灾害预测和防治等提供相关资料。     

基于BEMD分解的地貌分类研究

地貌是指地势高低起伏的变化,即地表的形态。地貌划分对气温、降水、太阳辐照等诸多应用领域都有着重要作用。本文选择空间分辨率为90 m的福建省的数字高程模型(DEM)数据作为地理信号,运用二维经验模态分解(BEMD)进行分解处理,得到多个具有不同尺度、不同物理意义的本征模函数(BIMF1-BIMF3)以及对应余量ORIG。这些BIMF分量对应不同尺度的微观地形,ORIG余量表现为该研究区的地貌分布趋势,体现了平原、丘陵与山地的大致分布区域。运用变点分析法确定最佳计算单元,利用地形起伏度对各个信号区域进行一级分类,依据绝对高度进行二级分类,最后将一级分类与二级分类相结合,实现对地形的分类,这一分类过程体现了研究地区地貌组合复杂的特征。结果表明:①叠加BIMF分量,提取出分量和大于74 m的区域为高频信号区域。该区域以小起伏度的低山为主,并伴随有丘陵和小起伏度中山。②ORIG余量中余量高度小于等于340 m的区域,去除其中包含的高频信号区域后为低频信号区域,该区域以平原、丘陵为主。③剩余区域定义为中频信号区域,该区域的地貌以平丘陵和小起伏的山地为主。研究成果表明福建地貌可分为7种主要类型:低频平原,低频丘陵,中频丘陵,高频丘陵,中频小起伏低山,高频小起伏低山,高频小起伏中山。     

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。     

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DCT域数字水印技术的DEM版权保护研究

探索适用于DEM的近无损自适应数字水印算法,以期为DEM版权保护提供有效的解决方案。首先,将水印嵌入在DEM地性线位置,以增强水印鲁棒性,实现水印嵌入位置的自适应。其次,从理论上研究在DCT域内,采用加性水印嵌入规则时,如何根据给定的DEM精度,并结合Watson视觉模型确定水印嵌入强度的问题,避免以往研究中或者通过反复实验确定嵌入强度,费时费力,或者由视觉模型确定而不能满足DEM精度要求的缺点,同时实现水印嵌入强度对地貌类型的自适应。结果表明,该算法既能满足水印的不可见性,又能实现DEM精度的近无损和提取等高线的近无损性要求,且具有良好的抗JPEG压缩、JPEG2000压缩和几何裁剪的能力。     

Quantitative assessment of remotely sensed global surface models using various land classes produced from Landsat data in Istanbul

Digital elevation model(DEM) is the most popular product for three-dimensional(3D) digital representation of bare Earth surface and can be produced by many techniques with different characteristics and ground sampling distances(GSD). Space-borne optical and synthetic aperture radar(SAR) imaging are two of the most preferred and modern techniques for DEM generation. Using them, global DEMs that cover almost entire Earth are produced with low cost and time saving processing. In this study, we aimed to assess the Satellite pour l'observation de la Terre-5(SPOT-5), High Resolution Stereoscopic(HRS), the Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER), and the Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) C-band global DEMs, produced with space-borne optical and SAR imaging. For the assessment, a reference DEM derived from 1∶1000 scaled digital photogrammetric maps was used. The study is performed in 100 km2 study area in Istanbul including various land classes such as open land, forest, built-up land, scrub and rough terrain obtained from Landsat data. The analyses were realized considering three vertical accuracy types as fundamental, supplemental, and consolidated, defined by national digital elevation program(NDEP) of USA. The results showed that, vertical accuracy of SRTM C-band DEM is better than optical models in all three accuracy types despite having the largest grid spacing. The result of SPOT-5 HRS DEM is very close by SRTM and superior in comparison with ASTER models.     

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。     

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.     

CryoSat DEM与多种南极DEM的对比分析

南极洲被巨厚冰雪覆盖,地质构造以南极横断山脉为界,总体分为东南极地盾和西南极活动带。数字高程模型（DEM）是研究南极冰盖变化的基础数据之一。通过多期次数字高程模型相比较获得高程的变化信息,是分析南极冰盖厚度变化和物质平衡的重要手段。然而不同类型DEM之间存的平面误差和垂直误差影响分析结果的精度。首先利用配准消除DEM间的水平误差,然后计算并按坡度提取CryoSat DEM与其他DEM的平均高程差和标准差,最后分析高程差的时空变化特征。通过分析发现,DEM之间存在不同的平面误差。其中TanDEM_X DEM与CryoSat DEM的高程平面偏差最小,而ICESat DEM与CryoSat DEM的高程平面偏差最大。在垂直方向上,0°~1°的坡度范围内,CryoSat DEM与TanDEM_X DEM的平均高程差在3.5~5.5 m之间,标准差小于18.0 m;CryoSat DEM和Bamber 1km DEM的平均高程差在-2.5~+1.0 m之间,标准差小于24.2 m;CryoSat DEM与ICESat DEM的平均高程差在-25.0~-1.0 m之间,标准差小于47.2 m;CryoSat DEM与RAMPv2 DEM的平均高程差在1.3~3.2 m之间,标准差小于45.6 m。通过研究发现南极冰盖内部高程增加,但西南极冰盖和东南极冰盖高程均在降低,且西南极降低明显,同时南极边缘地区高程降低明显。本研究为全球变化研究和南极物质平衡研究提供了重要参考。      

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).     

Uncertainty of slope length derived from digital elevation models of the Loess Plateau,China

Although many studies have investigated slope gradient uncertainty derived from Digital Elevation Models（DEMs）, the research concerning slope length uncertainty is far from mature. This discrepancy affects the availability and accuracy of soil erosion as well as hydrological modeling. This study investigates the formation and distribution of existing errors and uncertainties in slope length derivation based on 5-m resolution DEMs of the Loess Plateau in the middle of China. The slope length accuracy in three different landform areas is examined to analyse algorithm effects. The experiments indicate that the accuracy of the flat test area is lower than that of the rougher areas. The value from the specific contributing area（SCA） method is greater than the cumulative slope length（CSL）, and the differences between these two methods arise from the shape of the upslope area. The variation of mean slope length derived from various DEM resolutions and landforms. The slope length accuracy decreases with increasing grid size and terrain complexity at the six test sites. A regression model is built to express the relationship of mean slope length with DEM resolution less than 85 m and terrain complexity represented by gully density. The results support the understanding of the slope length accuracy, thereby aiding in the effective evaluation of the modeling effect of surface process.