基于改进“移去-恢复”算法的海底地形构建方法研究

为解决源测量数据生成海底地形过程中,数据处理方法影响海底地形精度和分辨率的问题,提出了一种多源水深数据融合方案。在分析DEM、海图水深和多波束测深数据特点的基础上,兼顾不同数据源的优点,克服单一数据源的不足,基于“移去-恢复”算法进行改进,使算法更适用于融合高精度数据源,融合海图水深和多波束测深数据于DEM,构建新的海底地形数据集。选取试验区进行真实数据试验,试验结果表明,该方法既能提高海底地形整体的精度和分辨率,又能保留高密度区域的细节信息。在试验区内,原始DEM数据分辨率为15″,均方根误差为29.408 m,传统经典的“移去-恢复”算法构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为28.563 m,本融合方案构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为18.841 m。可见,与传统算法相比,本文算法对高精度数据源的融合效果更好,构建的数据集精度更高。     

利用RTK进行多波束水深测量时GPS高程数据的处理

利用RTK进行多波束水深测量时,GPS高程在提供瞬时垂直基准方面起着重要的作用。海上实际作业过程中,GPS信号经常会发生失锁现象,造成部分历元高程数据突变,导致海底地形失真。该文以茂名某项目为例,首先介绍了根据EGM2008大地水准面模型,利用高程拟合法将多波束水深测量时GPS椭球高转换为正常高的方法;然后针对GPS信号失锁现象,提出了利用RTK高程中的固定解来求算海水潮位面的方法,同时阐述了该方法的优势。     

局部型地形因子并行计算方法研究

 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。     

顾及地形坡度的非线性最小二乘相位解缠

InSAR相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)数据,提取数字高程模型,进行精确差分干涉测量的关键技术之一。然而缠绕的差分相位信息在地形陡峭或者坡度变化较大区域的解缠结果会有较大的误差传递的问题,针对此问题将干涉图中的地形坡度表示为距离向和方位向的局部相位频率,利用局部相位频率估计地形坡度和推导缠绕相位梯度概率密度函数(PG-PDF)参数模型,并将参数模型作为非线性最小二乘相位解缠模型约束条件,平滑不满足要求的缠绕相位梯度,经过迭代求解得到的解缠结果可以在消除噪声的同时减少地形因素的欠采样对相位解缠结果的影响,提高相位解缠的精度。最后,利用欧空局ENVISAT ASAR卫星获取的干涉数据进行实验,验证了算法在解缠精度和对地形的适应性方面优于直接加权的相位解缠算法,在频域下顾及地形的方法能有效克服LS对于相位坡度欠估计的缺点,具有较高的精度和稳定性,能够有效地考虑地形坡度的影响,抑制误差传递。     

结合质心Voronoi图优化的三维Douglas-Peucker地形简化算法

在多尺度TIN的自动构建过程中,为使各尺度数据保持地形的主要特征,需要选择合适的地形简化方法提取地形的结构特征信息。传统的3D Douglas-Peucker算法通过设定距离阈值参数对地形进行简化,简化后只保留了山脊线、山谷线等主要地形特征,而未考虑局部细节,难以顾及局部地形起伏变化明显的区域;而质心Voronoi图能够以地形因子作为密度函数,通过迭代驱动种子点向地形起伏较大的区域聚集,但其在主要地形特征的表达方面有缺失。为此,本文将二者的特点结合,在利用传统的3D Douglas-Peucker算法简化的同时,通过质心Voronoi图迭代加入局部起伏较大的特征点,综合考虑主要结构特征及局部起伏对地形进行简化,并在多个简化级别下对原始3D Douglas-Peucker算法和本文优化算法进行了对比。实验结果表明,相对于原始算法,本文优化算法在各简化级别下简化误差降低13.6%以上,具有更高的地形表达精度,且能够更好地逼近原始地形。     

结合DSM的机载LiDAR单木树高提取研究

机载LiDAR在提取地形坡度较大区域的冠层高度模型（CHM）时易产生畸变,降低单木树高的提取精度,为此提出一种CHM与数字表面模型（DSM）相结合的树高估算方法。首先基于预处理后的点云生成的CHM,利用局部最大值算法和标记控制分水岭分割算法进行分割,得到单木树冠轮廓多边形;然后结合DSM,采用固定窗口的局部最大值算法探测树顶点并提取其高程,继而与使用狄洛尼三角网和高程内插得到的地面点相减获取树高;最后,以广西兴安县富江村附近地形起伏较大的针叶林为试验区,测试3种不同坡度下,在CHM、CHM结合DSM获得的树高与实测树高分别进行精度分析。结果表明,当树木分别位于平均坡度为32°、27°和15°的试验区时,CHM中提取的树高与实测数据拟合的R²分别为0.84、0.85和0.87,RMSE为1.48、1.41和1.58 m,结合DSM后R²为0.92、0.91和0.93,RMSE为0.93、1.02和1.16 m;在地形坡度较大的区域,本文方法可以有效提高单木树高的估算精度。     

定南县岭北矿区植被覆盖与地形因子关系分析

以岭北稀土矿区植被退化的环境为研究背景,数据选择1990、1999、2008、2013四年30 m分辨率LandsatTM数据,利用像元二分模型估算研究区植被覆盖度;利用DEM数据获取研究区的坡度及坡向地形因子,并对不同地形因子进行定量评价。分析定南县岭北矿区植被覆盖度与不同地形因子条件的相关性,及不同地形因子条件下植被覆盖的分布特点。研究结果表明:植被覆盖度受高程、坡度影响较大,其中在高程400 m到500 m,坡度6°~15°区域内植被覆盖度较其他区域高,坡向影响主要表现在阳坡阴坡上,阴坡植被覆盖度普遍比阳坡高。研究结果能够快速、客观地反映稀土矿区植被的状况,为南方稀土矿区环境的治理和监测提供有效科学依据。     

一种以等差分级的DEM填洼算法

DEM的填洼是水系提取中最耗时的过程。真实的地表低高程点通常在空间上相邻,在对低高程栅格进行填洼时,少数栅格的高程值更新会导致级内大量栅格的循环迭代,从而消耗大量运算时间。为了提高DEM的填洼效率,在分级填洼的基础上,提出一种等差分级填洼算法,该算法顾及DEM各级填洼时间呈幂函数逐级递减这一地形规律。算法首先创建一系列数组,数组大小随等差数列递增;然后依次将排序后的DEM数据存放至数组中,由于定义的数组大小逐渐增大,因此,低高程区域被“分割”得很细;最后,当填洼运算从级内转至数组内时,低高程区域细致的划分极大缩短了栅格循环迭代时间,从而使得算法获得了较高的效率。新算法既能有效缩短填洼过程中的迭代时间,又能保证所提取水系的完整性与连贯性。为验证算法的有效性,选用四川省不同地区的SRTM 90 m分辨率DEM作为实验数据,并与已有的DEM分级填洼算法进行对比分析。实验结果显示：当研究区域栅格总数达到两千万个时,本文算法填洼效率提升了50%左右,且随着DEM数据量的增大,算法效率的提升更为明显,与此同时,利用新方法进行填洼后,DEM水文线连续性较强,表明了新方法的有效性。     

海洋垂直重力梯度异常的计算及其在地形反演中的应用

将测高重力异常、局部大地水准面和垂线偏差作为输入数据,计算海洋垂直重力梯度异常。以中西太平洋海域作为研究对象,对垂直重力梯度异常和海底地形的相关性进行分析,在20~200 km波段范围内利用梯度异常推估海底地形。结果表明,反演地形的相对精度在7.14%左右,在多海山地区精度较差。     

西藏一江两河地区人口分布与地形要素关系分析

地形条件是影响区域人口分布的最基本的因素之一,本文基于1 km×1 km人口空间分布公里网格数据定量分析一江两河地区人口分布基本特征及其与高程、坡度、坡向、地形起伏度等地形要素之间的关系,有助于揭示西藏高原人口分布现状的本质、理解人口空间分布结构特征,对于今后宜居地选址、改善农牧民人居环境、制定区域经济发展政策,促进区域内人口、资源与环境可持续发展具有重要意义。研究结果表明：① 一江两河地区90%的区域人口密度不足10人/km²,80%的人口分布在不足5%的土地上,人口分布比较集中。当前一江两河地区有2个主要的人口集中区,分别是拉萨市城关区和日喀则地区日喀则市,拉萨市城关区尤其显著。② 一江两河地区人口沿河分布,80.46%的人口居住在距离河流10 km以内区域,人口总数、人口密度与距河流距离呈明显的指数关系,距离河流2 km以内的区域人口密度高于50人/km²;③ 近99%的人口分布在海拔4500 m以下,当高程超过3800 m时,人口密度随海拔升高呈下降趋势;④ 近70%的人口分布在坡度小于15°的区域,而且随着坡度越大,人口密度越小,人口分布受坡向的影响不明显;⑤ 地形起伏度对人口分布的影响显著,近85%的人口分布在地形起伏度小于800 m的区域,人口密度与地形起伏度之间为倒指数关系。     

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基于无人船测量系统的水下地形测量研究与应用

随着测深技术、GNSS技术、高精密传感器集成化的发展,无人船测量系统为水下地形测量提供了新的思路。结合山东省高密市王吴水库,探讨了无人船水下地形测量的作业流程,通过对比分析,选择最优测线间距获取数据,通过差值分析进行精度评价,数据处理后对成果进行展示。研究区结果表明,无人船测量系统基于单波束测深在中型水库中的应用是十分理想的,测深数据质量较好,能够很好地反映库区的水下地形情况,无人船测量系统在水下地形测量中起着重要作用。     

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简化数字地形分析软件(SimDTA)及其应用——以嫩江流域鹤山农场区的坡位模糊分类为例

为了在精细尺度下定量刻画地形特征,给地理建模提供更准确的定量地形参数,克服当今应用领域中常用商业软件的局限性,本研究讨论了面向栅格DEM的"简化数字地形分析软件"(SimDTA 1.0版本)。SimDTA实现了诸多计算局域和区域地形属性、定量描述地形部位信息的现有算法,以及新建算法。例如,针对一个实际的应用问题--坡位模糊分类,采用以坡位典型位置作为原型的新思路,在SimDTA中,实现了一个新的坡位模糊分类方法,能够克服现有其他方法忽略空间位置信息等问题。这一坡位模糊分类方法和SimDTA中实现的其他功能相结合,形成了一套完整的坡位模糊分类流程。本文通过在东北嫩江流域一个小区的实际应用和讨论来体现SimDTA的有效性和实用性。     

随机森林方法支持的复杂地形区土地利用/土地覆被分类研究

随机森林方法目前已经成为遥感分类机器学习中一种有效方法,探索基于中等分辨率的Landsat卫星数据与随机森林方法相结合对复杂地形区长时间序列数据的获取及土地利用/土地覆被变化及模拟研究是非常有意义的。本文基于Landsat8OLI卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法对青海省湟水流域复杂地形区土地利用类型进行了分类研究。针对复杂地形区域的情况,将研究区进行地理分区,根据每个分区的特点,选择相应的地形特征参数,并通过提取Landsat 8数据的光谱信息与纹理信息构建最优特征集,探索随机森林方法在复杂地形区土地利用分类的适用性。结果表明：使用Landsat8OLI数据进行随机森林分类,能较好地得到湟水流域复杂地形区域的土地利用类型结果;光谱、地形及纹理信息的结合在不同分区的表现结果不同。在脑山区光谱与地形信息结合能使随机森林分类效果最佳,总体精度达到91.33%,Kappa系数为0.886;而在浅山区与川水区综合考虑光谱、地形、纹理信息进行随机森林分类效果最佳,浅山区与川水区总体精度分别达到92.09%和87.85%,Kappa系数分别为0.902和0.859;利用随机森林算法进行优化选择纹理特征组合可以在保证分类精度的同时能够快速地提取土地利用类型信息,为复杂地形区土地利用类型的区分提供了实际可行的方法。     

面向城市DEM构建的地形要素分类及表达

地形要素是对地形在地表的空间分布特征具有控制作用的点、线或面状要素,其合理划分可为城市地形建模提供数据基础。本文在解析城市地形特征和分析现有地形图分类在城市DEM建模中不足的基础上,基于面向对象思想,以城市地形被城市道路网分割为基本原则,构建了城市地形要素分类及表达方法,并以南京市某区1:500地形图为实验数据,进行了相关验证实验与分析。实验结果表明,本文提出的地形要素分类和表达方法能够整体控制并有效表达集几何和语义信息为一体的复杂城市地形,在全局和局部地形上均有较好的建模效果。本文提出的城市地形要素分类及表达方法不但可为地形要素的分析和应用提供基础,也可为城市地形构建模拟、建设规划和分析决策等提供技术支撑。     

SHALLOW SEAWATER DEPTH RETRIEVAL BASED ON BOTTOM CLASSIFICATION FROM REMOTE SENSING IMAGERY

Remote sensing technique, replacing conventional sonar bathymetry technique, has become an effective complementary method of mapping submarine terrain where special conditions make the sonar technique difficult to be carried out. At the same time, as one kind of data set, multispectral remote sensing data has the disadvantage of being influenced by the variable bottom types in shallow seawater, when it is applied in bathymetry. This paper puts forward a new method to extract water depth information fi‘om multispectral data, considering the bottom classification and the true water depth accuracy. That is the Principal Component Analysis (PCA) technique based on the bottom classification. By the least square regression with significance, the experiment near Qingdao City has obtained more satisfactory bathymetry accuracy than that of the traditional single-band method, with the mean absolute error about 2.57m.