数字水印技术的DEM版权保护适用性研究

数字水印技术可为DEM的版权保护提供有效的解决方案.探讨了DEM数字水印技术的要求,提出"近无损"性是DEM区别与普通图像数字水印的主要特征.即含水印DEM除与普通数字图像一样须满足水印的不可见性外,还应当满足DEM精度"近无损"和应用"近无损"要求.通过实验分析了考虑视觉模型的DCT分块数字水印算法、DWT数字水印算法对DEM的适用性问题.结果显示,水印对DEM精度与地学基本应用有一定影响,以图像视觉质量为优劣标准的数字水印算法并不一定能满足DEM的精度和应用要求.     

关于DEM的高程、坡度、坡向精度评估

本文在南部Appalachian山区的Blacksubury,Virginia中心地区的两个DEM上评估了高程、坡度、坡向的精度。第一个是美国地调局(USGS)在30m格网7.5分的方形图幅上使用Gestalt Photomapper(GPM)仪器,根据1:40000落叶期的航空像片自动立体相关处理完成的。同一地区的第二个DEM,是利用STX公司设计的专业立体相关技术,处理SPOT全色波段立体像对取得的,其间利用SPOT图像公司高解像力的DEM产品,对于DEM高程、坡度、坡向的精度进行了目视评估,并与野外测量获取的高程、坡度、坡向值进行了比较,USGS用GPM获取的DEM在微观地貌表现方面要好一些,而USGS—GPM和SPOT—STX两个DEM的高程差平均值小于6m,且误差分布中心未显著偏离零值,满足1级精度要求。从SPOT—STX的DEM所导出的,在坡度、坡向的统计上表现出一些显著的大误差,而USGS—GPM的坡度、坡向误差发布中心未显著偏离零值。在坡度、坡向与它们各自的误差之间有显著的大的相关性。本文很少的关于DEM导出的坡度、坡向以及高程的评估之一。读者会注意到这些结论不一定适用于不同的DEM生成方式、算法以及不同地形和植被情形的地区。     

基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究

坡度坡向是两个最基本的地形因子,目前对DEM坡度坡向计算模型和精度存在一些不同的甚至矛盾的观点,其原因在于没有区分误差来源和分析评价方法的不同.本文对DEM坡度坡向误差进行了理论分析,并通过实验数据对相关结论进行了验证.旨在澄清目前关于坡度坡向计算模型上的矛盾结论.     

基于ICESat-2 ATLAS数据的DEM高程精度评价

为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度,本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据,利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定;SRTM1 DEM在平原精度最高;在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大,且与地形因素密切相关,在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致,SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好,平均误差为3.15 m,AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好,平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大,在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加;坡向对DEM数据的高程精度影响较小,未发现明显的规律。     

不同DEM插值算法对提取坡度和坡向的影响研究

针对数字高程模型数据的精度与内插算法的有关问题,分别选取反距离加权插值算法、径向基函数插值算法、最近邻点插值法和克里格插值算法生成DEM。根据插值参数对插值精度的影响不同,选择插值参数为研究对象,然后运用交叉验证法与方差分析等试验方法来研究插值参数与DEM精度的关系,以便得到合理插值参数,并通过对不同插值算法生成的DEM计算坡度坡向面积,分析不同内插算法对坡度坡向的面积变化规律。通过研究发现,不同的内插算法主要是对小坡度区域(15°)有影响,而坡度较大(15°)时没产生显著的影响。不同插值算法生成的DEM提取的坡向主要在平坦地区有显著的影响。     

SRTM(1″)DEM在流域水文分析中的适用性研究

高精度的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据是流域水文分析应用的基础。美国地质调查局新发布了全球高分辨率数字高程数据产品,其空间分辨率为1″(约为30 m)。为评价该数据在流域水文分析中的适用性,以鹤壁汤河流域为实验区,以机载LiDAR DEM数据为参考,统计了SRTM(1″)数据的高程误差,分析了坡度、坡向、地表覆盖等对误差的影响;在基于地形的水文分析中,统计分析了SRTM(1″)数据误差对地形湿度指数、坡度坡长因子以及汇流动力指数等地形指数计算的影响;最后选取流域汇水区面积、最长水流路径长度、形状系数、弯曲度系数等流域特征参数对两种DEM数据提取结果进行了对比。研究表明SRTM(1″)DEM数据具有较高的精度,原始数据均方根误差为5.98 m,在消除平面位移误差后减小为4.32 m。基于地形的水文分析表明SRTM DEM与LiDAR DEM计算结果具有一定的差异,地形湿度指数平均值略高,坡度坡长因子和汇流动力指数平均值偏低,离散度偏小,这与SRTM DEM在微地貌以及高坡度地形区存在失真相关。两种DEM数据提取流域特征参数差异较小。上述研究表明SRTM DEM(1″)数据在流域水文分析中具有较大的应用潜力。     

顾及DEM误差自相关的坡度计算模型精度分析

基于DEM的坡度计算,其误差来源于DEM误差、DEM结构和坡度计算模型。在顾及DEM误差自相关的前提下,对四种DEM坡度计算模型进行了分析和评价。研究表明,三阶不带权差分能给出较高的坡度计算精度;在局部窗口中,格网点数量越多,坡度计算越准确;等权比不等权的坡度计算模型更准确;DEM误差自相关结构形式对坡度计算无影响。进一步的理论分析和试验分析还表明：DEM误差自相关性的存在,不仅能够改善地形分析的精度,也能改善DEM自身精度。     

基于Hutchinson的DEM建立及质量评价

建立高质量的数字高程模型(DEM)是正确计算坡度、坡向、提取流域地形特征、进行水文分析的前提。国外应用最广的是基于Hutchinson方法的DEM插值方法和应用该算法的软件ANUDEM,该软件采用有限微分内插技术和地形强化算法,自动去除伪下陷带点和生成输入数据错误文件。研究表明,通过等高线回放、DEM中误差、坡度、河流、光照模拟等方面的对比,ANUDEM生成的DEM表面光滑,比常规用TIN方法构建的TIN-DEM更能准确地表现地形起伏,其提取的坡度、光照图更准确,适宜进行水文分析。     

二、P21 普通测量学、地形测量学

CH20082004顾及DEM误差自相关的坡度计算模型精度分析=The Accuracy Assessment on Slope Algorithms with DEM Error Spatial Autocorrelation/刘学军,卞璐,卢华兴,朱莹(南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室)//测绘学报.-2008,37(2).-200～206基于DEM的坡度计算,其误差来源于DEM误差、DEM结构和坡度计算模型.在顾及DEM误差自相关的前提下,对4种DEM坡度计算模型进行了分析和评价。研究表明,三阶不带权差分能给出较高的坡度计算精度;在局部窗口中,格网点数量越多,坡度计算越准确;等权比不等权的坡度计算模型更准确;DEM误差自相关结构形     

基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法

提出了一种基于经验模态分解(EMD)的数字高程模型数据伪装技术.首先利用SHA-256单向Hash函数产生由种子控制的伪随机序列,扩充序列后再用经验模态分解生成用于伪装的DEM数据,伪装后的DEM数据具有较高的视觉欺骗性.针对DEM数据提出了直方图的概念,通过修改直方图,在伪装的DEM数据中可逆地嵌入水印.本文方法可在提取水印后完全恢复伪装DEM数据,以及使用种子可完全还原秘密DEM数据,算法安全性高.     

抗高程平移和裁剪的格网DEM盲水印算法

针对DEM数据水印常见的攻击方式——高程平移和裁剪,该文提出了一种可有效抵抗攻击的格网DEM盲水印算法。该算法考虑了DEM数据的特点,对原始水印进行扩频处理,使其与高程差值形成映射关系;利用相邻格网的高程差值在高程平移攻击中的不变特性,以量化方式将扩频后水印按位嵌入到高程差值中,将扩张的差值分摊到相邻高程的后一位。实验结果表明,该水印算法具有良好的不可见性,对DEM数据精度影响较小,并且对抵抗高程平移和裁剪攻击具有良好的鲁棒性。     

1∶10000及1∶50000比例尺DEM信息容量的比较——以陕北韭园沟流域为例

运用比较分析与数理统计的方法,以1:10000DEM为基准,探讨在黄土丘陵沟壑区1:50000地形图所建立的数字高程模型描述地表形态的精度特征。样区为陕北绥德县韭园沟流域,基本技术平台为ARC/VIEW地理信息系统软件,研究结果表明,在该地区内,利用1:50000DEM所提取的降水累积量、地面坡度、地面坡向3种地形因子都不同程度地存在着误差。该研究成果对于DEM应用精度的估算与误差的纠正,都有一定的指导意义。     

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.     

基于深度置信网络的多源DEM点面融合模型

融合多源数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据能有效利用数据间的互补优势,提升单一源数据的质量。提出一种基于深度置信网络(deep belief networks, DBN)的点面融合模型,在DBN的框架下考虑地形坡度、地表覆盖和空间位置信息等因素对DEM高程误差空间分布的影响,建立DEM高程值与高精度激光雷达测高数据之间的回归关系,从而实现多源栅格DEM与激光雷达测高点数据的空间融合,提升栅格DEM的垂直精度。对于空洞数据,根据空洞和非空洞区域的范围建立相应的输入数据集,分别进行融合,再利用不规则三角网差分曲面方法实现融合结果的无缝拼接。实验结果表明,相比原始DEM数据和两两融合的结果,所提出的多源DEM点面融合模型能够大幅度提升数据精度,有效解决原始数据中存在的空洞、噪声和异常值等问题。     

巴马县地形因子与土地利用空间分布关系研究

选取广西喀斯特地区代表之一巴马县,利用土地利用现状图和DEM,从中提取出研究区的高程、坡度、坡向数据。利用ArcGIS的空间分析功能,分别对高程、坡度、坡向和土地利用数据进行叠加处理,得到在不同高程、坡度、坡向下的土地利用分布情况,并利用SPSS软件对土地利用类型与地形因子进行相关分析。     

一种基于高分辨率雷达影像以及外部DEM辅助的复杂地形制图方法

为满足在坡度陡、高差大的复杂地形地区高精度DEM制图的需要,在传统的雷达干涉测量技术的基础上,通过引入外部DEM,建立外部DEM模拟相位和干涉解缠相位的对应关系,构建多维线性模型,进行线性回归分析,去除误差相位趋势;同时根据引入的外部DEM估计高程的误差范围,进行高程点的滤波,达到精化DEM的目的,形成最终的DEM产品。该方法已经应用于高分辨雷达影像（COSMO数据）在云南德钦地区DEM地形图的制作,通过GPS数据的验证,其精度达到了国家1∶50 000 DEM制图要求。     

插值条件下格网DEM坡度计算模型的噪声误差分析

针对目前DEM（Digital Elevation Model, DEM）数字地形分析的精度评价多数不考虑DEM误差的空间自相关性或仅仅采用经验的自相关性模型问题,本文从DEM插值入手,从理论上推导了插值条件下格网DEM邻域窗口内坡度噪声误差的空间自相关性模型以及坡度精度模型,并选取典型的插值方法和坡度差分算法,从实验角度分析了在顾及和不顾及空间自相关性两种情况下的格网DEM坡度计算模型的噪声精度,实验结果表明：坡度精度受DEM噪声误差的空间自相关性影响较大,并与DEM插值方法和坡度计算模型中的差分算法有关。     

顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合

为了克服现有SRTM和ASTER各自缺陷,提升公共DEM精度,本文提出了一种顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合方法。首先对两种DEM进行地理配准;然后计算不同坡度等级下SRTM和ASTER的高程误差,并得到DEM融合权重;最后采用加权平均法对SRTM和ASTER进行融合。高精度控制点的检验表明:融合后DEM精度有明显提高,相比于原始SRTM和ASTER高程误差,标准差分别降低了5.65 m和1.20 m。     

太湖地区SRTMDEM高程精度质量评价

本文根据太湖地区地形特点,选择典型试验区,并以1∶50 000DEM为假定真值,通过DEM面误差可视化分析、DEM面误差谱、面误差信息熵模型、中误差模型等方法对SRTM DEM数据高程精度质量做了分析。结果表明太湖地区SRTM DEM高程精度质量要高于1∶250 000DEM,并低于1∶100 000DEM。在分级为1m的情况下,DEM面误差图能较好地描述太湖山地地区山脊线、山谷线的走势。     

山区DEM的快速生成与精度分析

首先提出了利用计曲线快速生成DEM的思路与技术方法，并以黄土丘陵沟壑区和秦岭山区的部分区域为试验样区，评定所生成DEM的精度特征与应用适宜性。研究结果表明，无论在丘陵区还是高山区，该方法生成的DEM同首曲线生成的DEM相比，虽然在高程以及所提取的地面坡度、坡向、地面曲率、沟壑密度、地面粗糙度、地面起伏度等因子方面存在着程度不同的误差，但可在很大程度上满足地形分析与应用的需要。该方法对于高差大、地面坡度较大、地形变化规律性较强的山地与丘陵沟壑地区，不失为一种快速、简洁、有效的技术方法。