高程内插方法对DEM所提取坡度、坡向精度的影响

DEM及数字地形分析的精度无疑受到包括高程数据空间内插方法在内的多种因素的影响,本研究利用模拟高斯曲面为基准数据,通过四种不同插值方法结果的对比,分析说明每种插值方法在某一标度范围内插值精度的优劣,从而在应用中针对不同条件采用相应优选的插值方法.在此基础上,对于四种插值方法生成相应的坡度、坡向值,通过与真值的比较探讨插值方法对用DEM提取坡度、坡向的影响.实验结果确定了不同内插方法对坡度和坡向因子提取精度的大小,发现在坡度方面,SPLINE方法内插出来的坡度最精确,其他依次为KRIGING,IDW,TIN;在坡向方面,SPLINE内插出来的坡向最接近真值,是最精确的插值方法,其他依次为KRIGING,TIN,IDW.以上结果为空间插值方法的选择提供了参考.     

机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析

机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法(克里金(Ordinary Kriging, OK),径向基函数(Radial Basis Function, RBF),不规则三角网(Triangulated Irregular Network, TIN),自然邻域(Natural Neighbor, NN)和反距离加权(Inverse Distance Weighting, IDW))构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:(1) DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;(2) DEM误差与...     

AMMI模型的DEM内插方法不确定性研究

 内插模型的精度评价问题一直是DEM内插研究中的热点问题。以往较多的研究关注插值模型本身的精度评价,却忽略了插值模型与应用环境之间的交互作用,例如,普通克里金方法作DEM内插一般精度较差,但是当插值区域平坦时,该方法的插值精度却很高,这表明该方法对平坦地形的插值问题具有较好的适应性。为了分析不同插值模型在不同地形环境下的适用性,本文选取陕北黄土高原地区不同地貌类型的实验样区,应用AMMI模型对不同内插模型的精度,以及对不同地貌类型的适用性进行评价,该模型最大的特点是很好地结合了方差分析与回归分析的特点,特别适合于不同影响因素之间交互作用的分析。实验结果表明,AMMI模型可以有效地分析内插方法与地貌环境对内插精度的交互作用,不同的内插方法对不同的地貌类型区的适用性存在差异。以本文的研究为例,在陕北黄土高原地区最稳定的DEM内插方法是样条函数法,而反距离加权法与Top to Raster方法精度会更高。最后,通过对环境指数与若干地形因子的相关性分析,表明地貌类型区的坡度可以粗略地代表第一环境指数。     

DEM数据误差与地形描述误差对坡度精度的影响

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的数据误差和地形描述误差是两种不同性质的误差.本文以模拟实验获得的高精度DEM为数据源,分析坡度计算精度与DEM数据误差和地形描述误差的耦合关系.研究表明:DEM数据误差和地形描述误差对坡度精度影响是一个反向作用的过程.随着DEM格网的增大,数据误差的影响逐渐减小,地形描述误差的影响逐渐增大;在起伏变化地形区域,坡度误差先减小后增大,且存在一个最佳大小的格网,此时坡度误差最小.最佳格网的大小与DEM数据误差大小和地形起伏变化的复杂程度密切相关.研究结果表明,基于DEM提取坡度的误差来源与误差性质,对正确估算坡度精度具有很好的实际意义.     

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...     

数字高程模型精度评定的基本理论

在剖析随机误差与逼近误差区别的基础上 ,指出数字高程模型 (DEM)内插误差属于逼近误差 ,精度评价方法不应继续延用“中误差”概念 ,而应采用“逼近误差”,给出了常用 DEM内插方法的误差评定模型 ,分析了等高线间距对 DEM内插精度影响的作用机制 ,最后解释了 DEM精度分析中用“中误差”概念无法解释的几个问题。     

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。     

基于CUDA的地表水动态模拟并行方法

如何高效地动态监测、模拟和预测地表水过程是防灾减灾中亟待解决的问题,也是科学化的国土整治、区域规划、环境保护和水资源管理的基础。因此,本文利用统一计算设备架构(CUDA)对基于不规则三角网(TIN)的地表水动态模拟算法进行并行化改进,提出了一种基于CUDA的地表水动态模拟并行方法,旨在对任意时刻的地表水进行快速、高精度的动态模拟,从而满足实际的应用需求。该算法从高精度的数字高程模型(DEM)中提取地形特征点和流域线,生成受流域线约束的TIN。在此基础上,根据TIN表面的三角面坐标数据获取水流方向,再结合任意位置的降雨源点追踪得到流水线网络。基于曼宁公式,利用流水线流速计算核函数得到每条流水线上雨滴的流速,结合预设的时间,利用汇流量统计核函数得到该时刻的地表汇流量。具体的并行化过程包括数据的传输,CUDA中线程的划分和流水线流速计算核函数和汇流量统计核函数的实现。本文选取位于加拿大新布伦瑞克西北部的BBW(Black Brook Watershed)流域作为实验样区,将该算法与改进前的方法进行对比表明,该模型在保持精度的同时,大幅提高了模拟效率,加速比达到11.2;另外,通过与SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型进行对比,结果表明,该并行方法的Nash系数提高了88%,相关系数提高了5%。     

基于开源数据和条件生成对抗网络的地形重建方法

如何使用少量的地形特征复原地形地貌一直为地学领域的难题。本文使用开源数据集提取地形特征要素,使用地形特征要素作为约束条件构建了用于生成DEM的条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN),设计了基于开源DEM、开源DEM与遥感影像组合、以及5m高精度DEM提取地形特征要素生成DEM的对比实验,并对结果进行视觉效果、相关性分析以及地形因子的对比与评价。结果表明:(1)在视觉效果上,3种不同方式生成的DEM在视觉效果上均十分逼近原始5 m DEM,都远好于传统插值方法生成DEM,基于开源12.5m DEM提取要素和1m遥感影像的重建效果最接近于原始5 m DEM;(2)在相关性上,三种不同方式生成的DEM与原始5m DEM相关性均能达到0.75以上,组合开源数据提取要素重建DEM与原始5 m DEM相关性可达到0.85以上;(3)在地形因子方面,基于开源12.5 m DEM和1 m遥感影像提取要素重建DEM的坡度和坡向的分布趋势与原始5 m DEM最为一致。本文为高精度DEM建模提供了新的思路,在高精度DEM难以获取...     

多模型协同下的城郊地区DEM构建方法研究

人类活动对地表的改造使其呈现形态多样化、不连续等特征,此时传统的DEM构建方法难以满足这些区域DEM精度要求。为此,本文提出了一种多模型协同构建DEM的思路,首先按照形态特征和语义信息对地形进行分类,然后对不同类型的地形区域,选择、设计适宜的方法分别进行DEM构建,最后将不同区域构建DEM结果融合拼接形成区域完整的DEM结果。本文选择江苏省南京市城市郊区某区域为实验区,以1:500比例尺地形图为基本数据源进行DEM构建实验。实验结果表明,与传统经典DEM构建方法相比,本文提出的多模型协同的DEM构建方法能够有效表达实验区域不同的地形特征,特别是对于人工改造的地形(如道路、边坡等区域),本文方法构建的DEM其形态精度优势显著;同时,基于验证点法的高程精度分析结果表明,本文方法构建DEM的高程精度亦优于传统DEM构建方法,特别是对于一些形态规则而高程信息相对稀少的区域,以边坡区域为例,经典DEM构建法平均误差均超过5 m,而本文构建结果平均误差为0.26 m,精度优势非常明显。研究表明本文提出的多模型协同的DEM构建方法适用于人类活动改造或显著影响的区域的DEM构建。     

一种基于TIN的地形特征点生成方法

介绍了一种在不规则三角网上进行地形特征点生成的方法,可以自动实现地形特征分析、特征信息提取、地形正负向趋势判断、以及地形细节精细化等,较好地解决了用等高线做数据源构建不规则三角网时出现的地形细节信息不足以及地形细节信息丢失等问题,可以广泛应用于DEM数据更新精化、水文分析、地学分析等领域。     

一种改进的基于TIN渐次加密的LiDAR点云滤波算法

在深入研究原始不规则三角网(Triangulated Irregular Network,简称TIN)算法的基础上,提出了一种改进的TIN算法。该改进算法通过构建网格筛选地面种子点来提高初始面的可信度。在向上加密过程的四面体顶点阈值选取上,采用了基于局部地形坡度的自适应阈值,克服了原始算法预先设定单一阈值的局限性。实验结果表明,该改进算法可以有效降低三类误差,其中,I类误差降幅达50%,II类误差达30%,总误差达40%。     

基于灰度共生矩阵的DEM地形纹理特征量化研究

 DEM的地形纹理以其表达地形表面的纯粹性与分析数据的可派生性受到越来越多关注。本文选取陕西省10个不同地貌类型区的25m分辨率DEM数据,引入空间灰度共生矩阵(GLCM)对地形表面纹理特征进行定量分析。研究表明,25m分辨率DEM数据的GLCM模型适宜分析间距是大于等于3个栅格大小。各纹理参数中,相关度可用于地形纹理的方向性量化;方差、差的方差、对比度可用于对地形纹理的周期性分析;熵、二阶角矩、逆差矩可用于对地形纹理的复杂性分析。在DEM及其派生数据中,光照模拟数据计算的各纹理参数的平均变异系数最高,表明光照模拟数据最适合于地形纹理特征的量化研究。同时本文提出了一种多参数综合的地形纹理量化方法,通过运用综合周期性和综合复杂性两个指标对不同地形区量化分析,结果表明,这两个指标对不同地形形态响应显著,可用于地形形态分类与识别研究。     

一种基于机载点云的DEM生成方法研究

DEM即数字高程模型,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟。DEM具有许多生产方式,作为直接获取对象表面点三维坐标的现代对地观测技术,机载激光扫描在DEM构建方面具有很大优势。因此,本文研究了一种基于机载激光点云数据的DEM生成方法,该方法的关键在于机载点云的地面滤波处理。本文提出了一种改进的渐进三角网滤波方法,通过计算各点坡度以及邻域范围内的高差最大值,进行直方图统计分析,实现高度及角度阈值的自适应估计。将本文结果与人工滤波及布料滤波方法进行对比分析。实验结果表明,本文方法的结果更加贴近人工滤波处理效果,可有效提高DEM生成的精度。     

一种采用SRTM DEM重构河床数字地形的方法

数字高程模型(DEM)包含的信息常作为重要的水文水动力研究基础数据,但是由于公共源DEM数据精度不能完整表达河床地形,所以无法应用于河流泛洪分析等研究工作.因此,本研究开展了基于DEM数据构建数字河床的工作,首先对提取的纵向河网高程数据引入了强局部加权回归算法进行平滑处理以消除畸点;然后以河面要素文件为掩膜,采用反距离...     

国家1∶50000数字高程模型更新与精化

针对国家1:50 000数据库更新工程的迫切需要,研究制定了基于更新版1:50 000地形数据的数字高程模型更新生产技术路线,设计提出了全新的地形特征信息自动提取算法、基于栅格运算的DEM内插算法等,研制开发了实用化的生产软件系统,实现了国家1:50000数字高程模型的快速更新与精化。     

国家1:50000数字高程模型更新与精化

针对国家1∶50 000数据库更新工程的迫切需要,研究制定了基于更新版1∶50 000地形数据的数字高程模型更新生产技术路线,设计提出了全新的地形特征信息自动提取算法、基于栅格运算的DEM内插算法等,研制开发了实用化的生产软件系统,实现了国家1∶50 000数字高程模型的快速更新与精化.     

SRTM1 DEM与ASTER GDEM V2数据的对比分析

本文以山西省为实验区,基于ICESat/GLA14测高数据对SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2数据的垂直精度进行了对比,分析了其在坡度、土地利用类型和地貌类型中的误差分布情况,并基于地形剖面方法分析了2种DEM数据在地形表达上的差异。研究结果表明：① 在垂直精度上,SRTM1 DEM数据要明显高于ASTER GDEM V2数据,其绝对误差均值分别为4.0 m和7.8 m,标准偏差分别为6.0 m和10.7 m,均方根误差分别为6.1 m和10.7 m。② 这2种DEM数据的精度受坡度影响严重,随坡度值的升高误差增大;SRTM1 DEM的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在水田最小,在林地最大,而ASTER GDEM V2的这3种误差在居民用地最小,在林地最大;SRTM1 DEM 和ASTER GDEM V2的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在平原地区最小,在大起伏山地最大。③ 在平原和台地地区,ASTER GDEM V2数据高程值有异常波动,SRTM1 DEM在起伏山地存在对山谷过高估计。总体上,SRTM1 DEM比ASTER GDEM V2对地形的表达准确,与ICESat/GLA14对地形的描述基本相一致。     

由等高线建立DEM的YUE-HASM方法研究

建立DEM的数据源有很多,传统的由人工解译地形得到的等高线数据,仍然是一种十分重要的用于建立DEM的数据源。针对YUE-HASM(High Accuracy Surface Modelling)目前主要用于处理离散点数据这一特点,本文提出了一种基于YUE-HASM由等高线数据建立DEM的方法:(1)首先,根据分辨率建立研究区域的矩形网格;(2)然后,对等高线进行离散化,离散化时采用1/4阈值的方法,即如果等高线经过的格网中心点离等高线的距离小于或等于格网边长1/4时,该点就被赋为等高线的值;(3)最后,使用YUE-HASM方法模拟离散点的方法建立DEM。将高斯合成曲面研究区域x∈[-3,3],y∈[-3,3]切分为75×75的规则网格DEM,在ArcGIS9.0中提取该区域的等高线,并分别使用本文提出的方法,以及ArcGIS9.0的常用方式建立DEM方法,即薄板样条(Thin Plate Spline,TPS)方法和TIN方法,对等高线进行DEM模拟和等高线回放比较分析,发现用于YUE-HASM方法模拟结果的等高线最近似于原始等高线,其次是TPS方法和TIN方法。本文提出的方法只产生一根假等高线,对曲面的基本形状保持最好;薄板样条方法分别丢失了2个山峰上的各1条等高线和一条马鞍形带上的等高线,使整个曲面的基本形状受到很大影响;TIN方法虽然保留了整个曲面的基本形状,但是,出现锯齿状等高线,甚至是不合理的断头等高线。本文不仅对由等高线建立DEM的相关方法研究有参考意义,而且对于等高线的各种应用,如等高线的地形分析等也具有参考意义。     

基于等高线空间关系的鞍部点提取方法

鞍部点是反映地表形态起伏变化的重要地形特征点之一,准确地提取鞍部点有利于地形的空间关系和结构特征分析。现有的鞍部点提取方法通常是直接基于规则格网DEM数据,无法顾及鞍部点与周围地形的空间拓扑关系和复杂地形对其的影响,不仅产生大量的伪鞍部点,而且忽略一些关键地区的鞍部点。本文根据鞍部点的地形形态特征,设计了一种基于等高线数据的鞍部点提取算法。该算法利用等高线闭合的特征,将等高线按照一定规则转成等高面数据,再利用等高面之间的相邻拓扑关系实现递归查找并自动提取鞍部点。实验结果显示:①鞍部点的数量和位置与等高距的大小显著相关,在一定尺度范围内,等高距越小,提取出鞍部点越多,位置精度也逐渐提高;②与基于规则格网DEM数据提取方法相比,该方法能更有效的过滤大量伪鞍部点,提高了鞍部点的提取精度,同时也降低了鞍部点提取算法的复杂度;与基于等高线的增量缓冲方法(Incremental Buffering Algorithm)相比,本文的方法能有效提高鞍部点提取的完整性,更适用于本文DEM的尺度即5 m DEM数据。