DEM插值算法的局部地形特征适应性研究

对于绝大多数DEM插值算法而言,很大程度上依赖于局部范围内采样点数据集的地形特征。因此,本文选用地表粗糙度和空间分布指标建立了局部地形特征描述模型,用以描述局部范围内采样点数据集的特征;然后运用K均值聚类分析和残差比较分析等方法,研究了地表粗糙度指标和空间分布指标对DEM插值算法的相关关系,相应结论有助于DEM插值算法的局部地形特征适应性选择。     

地形平坦地区DEM生成算法的比较研究

数字高程模型(DEM)是GIS的基础数据之一,是许多涉及高程信息的空间分析的重要基础。DEM插值精度的好坏直接影响基于DEM的各种地学分析及应用,因此研究高精度的DEM插值算法具有重要意义。介绍了基于水文强化算法的DEM插值算法——ANUDEM,并与传统的TIN建立DEM的算法进行了比较。认为在地形复杂地区由于等高线密集,高程信息丰富,两种插值算法效果都比较好;而在地形平坦地区ANUDEM算法精度优于TINDEM,并且,ANUDEM得到的DEM很好地避免了平山顶、阶梯状地形,其派生的等高线和水系与原始数据更加吻合。相对于TINDEM算法,ANUDEM算法更适合地形平坦地区的DEM建立。     

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。     

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。     

高精度DEM建模的加权径向基函数插值方法

在数字高程模型（digital elevation model,DEM）建模过程中,经典空间插值方法均没有考虑断裂线附近的局部地形特征影响,使得断裂线局部区域高程被平滑,从而导致地形特征失真。为了解决该问题,构造了一种顾及断裂地形特征的定权方法,并以径向基函数（radial basis function,RBF）为插值算子,提出了加权径向基函数方法。首先通过捕捉每个采样点的结构张量,自适应计算采样点与待求点的距离,然后利用该距离对每个采样点赋予合适的权重,最后利用加权插值实现DEM建模。以10组国际摄影测量和遥感学会公共数据和1组山体滑坡区域的机载激光雷达点云数据为例,利用所提方法构建样区DEM,并将计算结果与标准RBF及传统插值算法（如反距离加权法、克里金法、约束不规则三角网法）进行比较。精度分析表明,不论采样点数为多少,所提方法计算精度均优于其他插值方法;对DEM山体阴影图分析表明,相较于传统插值方法,所提方法能较好地保持断裂线局部地形特征。     

基于双线性插值的DEM误差传播的3维可视化模型

基于柯西-施瓦茨不等式,本文提出了一种新的误差3维可视化方法,用于描述DEM双线性插值的误差传播。该模型给DEM用户提供了围绕量测DEM的一个置信空间,真实的DEM将以大于预定的置信水平包含在这个置信空间里。该模型可以使DEM用户直观地了解DEM双线性插值的误差传播情况,从而使对DEM适用性的决策更为准确。     

基于抗差最小二乘配置的点云内插DEM算法研究

针对传统的点云内插DEM算法存在模型误差和点云粗差等问题,提出利用抗差最小二乘配置方法进行DEM内插。该方法可将内插模型误差当作最小二乘配置中的随机信号来处理,并采用基于抗差M估计的协方差函数拟合方法,对粗差数据进行剔除或降权处理,削弱其对协方差函数拟合精度的影响,从而提高DEM内插精度。最后采用三种实验方案对比分析,实验结果表明:抗差最小二乘配置插值方法具有更高的插值精度。     

基于随机过程的格网DEM精度场模型

针对目前DEM格网精度从理论上难于统一量化描述问题,提出一种基于随机过程的格网DEM（grid digital elevation model, grid DEM）精度场模型,该模型从随机过程理论入手,借助DEM的统一插值模型,建立了DEM两类误差（噪声误差和逼近误差）的数学表达,并分析了构成DEM误差的各个分量的数学意义。与已有的模型相比,该模型实现了传统DEM两类误差的统一描述,此外,该模型适用任意插值方式生成的格网DEM的精度评价。     

基于DEM栅格数据结构的三维空间点交互选取方法

在OpenGL、Java3D等传统的三维建模语言中有多种三维坐标提取的算法,但应用到三维地形时这些算法的速度太慢,不能满足人机交互的需求。本文研究了点取射线与DEM模型的空间特性,提出并实现了一种基于Java3D的规则网格DEM鼠标提取坐标算法,该算法在利用了规则网格DEM模型特征的基础上,利用点取射线与DEM网格在水平面投影上的相交性进行点取网格搜索,实现了三维坐标的点取。通过实验表明,该算法与三维场景中通常所用的空间点取算法相比,在不降低点取精度的基础上对点取速度有了明显的改进,从而满足了在DEM场景中进行三维交互的需要。     

GEM模型、RF模型和M5T模型的无人机DEM测点插值算法比较

无人机技术作为现如今测量的先进技术,已被逐渐广泛应用,由于DEM数据在实测过程中只能形成点数据,因此对点数据的插值计算一直是测绘专业研究的热点。为找出适用于无人机DEM测点插值计算的最优模型,本文基于GEM模型、RF模型和M5T模型,以降雨、经纬度和海拔为输入参数,对不同模型下的DEM进行了插值计算,结果表明:GEM模型表现的精度最高,该模型RMSE仅为11.72 m,RRMSE为12.7%,R2为0.964,Ens为0.946,MAE为11.28 m,该模型可作为无人机DEM测点插值计算的标准模型使用。     

LiDAR数据滤波中基于切片的断裂线优化方法

为了克服一般自动滤波算法对复杂地形的不适应性而产生大量误分的现象,提出了基于切片数据的LiDAR数据线分类滤波算法。该算法利用人眼对地形判断的先验知识,并使用多层次自适应高度阈值的滤波方法得到初始滤波结果,再利用三维空间中的角度特性进行优化,从而对断裂线地形能取得很好的滤波效果。最后采用VC++编程实现了本文提出的线分类算法,并经过试验分析比较,证明了该算法的适用性,能够适应高精度DEM的快速制作。     

反距离加权插值算法中插值参数对DEM插值误差的影响

插值算法是影响DEM精度的主要因素之一,对于插值参数如何影响插值算法并最终影响插值精度却研究较少。这里以反距离加权插值算法中的插值参数为实验对象,选取了6种不同地貌类型的离散点数据,基于中误差度量指标,运用交叉验证方法研究权指数、搜索点数、搜索方向对DEM插值精度的影响。实验结果表明:1)在搜索方向方面,四方向搜索和八方向搜索对提高DEM插值精度并不明显;2)搜索点数为8～12点是较好的选择;3)当权指数≥3时,对DEM插值精度的影响不明显,2或3是较好的选择;4)3因素对DEM插值精度的显著性影响顺序为"权指数>搜索点数>搜索方向"。     

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。     

最大熵模型结合遗传算法解算DEM插值权系数

针对传统格网DEM插值数学模型在解算权系数时存在负权现象的问题,提出了解算DEM插值权系数的最大熵模型算法。首先,以熵函数作为目标函数,以参考点数据的0、1、2阶统计矩作为约束条件,并增设非负约束条件,通过最大化熵值来求解格网DEM插值的非负权系数;其次,利用罚函数法,将有约束问题转化为无约束问题,并结合遗传算法的全局最优化特性进行优化解算。在MATLAB平台编程验证算法的正确性、准确性,并与杨赤中法、二次规划法进行了比较。对比显示:最大熵法解得权系数大小比例与点位关系相适应,且其估值精度优于杨赤中法、二次规划法。     

基于双三次Hermite插值方法的DEM误差传播分析

针对由双三次Hermite插值所生成的DEM数据,提出了一种新的传播误差估计方法。传播误差估计模型所适用的空间对象包括:线、不规则三角网(TIN)和规则格网等DEM数据。基于统计学中的误差传播定律,推导出了由非线性插值方法所生成DEM的误差传播公式。最后,将由双三次Hermite插值方法所生成DEM的传播误差与先前研究中采用线性插值所生成DEM的传播误差进行对比分析,由此可以更加全面地掌握通过线性插值或者非线性插值方法所生成DEM的误差传播规律。该成果可用于指导对实际生产DEM产品过程中插值方法的选择。     

基于稀疏表示模型重建TanDEM-X DEM数据

为了解决传统DEM插值方法会导致地形过于平滑、数据精度不高的问题,提出基于稀疏表示重建DEM数据.以最新公布的TanDEM-X DEM为实验数据,利用双线性插值法、克里金插值法、反距离权重插值法和本文方法对TanDEM-X 90m DEM进行重建生成较高分辨DEM,并从视觉检查、统计值和DEM差值图对不同算法进行分析和评估.实验结果表明,本文方法生成的DEM可以避免传统插值方法造成的平滑地形问题,有效抑制地形噪声,地形细节特征丰富,能够较好地保持真实地形.     

一种基于GPU的DEM并行插值算法

采用Open CL框架下的CPU/GPU平台,借助GPU在并行浮点运算方面的巨大优势,提出了DEM并行插值算法;同时以反距离加权插值算法为例,分析了传统插值算法和并行插值算法之间的优缺点与适应性。最后,通过对比实验对两类算法进行了比较。实验表明,当插值点数较少时,GPU并行插值算法效率低于传统算法;然而,当插值点数很高时,并行插值算法的计算效率较传统插值算法有了显著提高,加速的效果甚至高达137倍。实验证明GPU并行插值算法具有很强的可行性。     

基于GPU的DEM并行克里格插值算法

本文借助GPU在并行浮点运算方面的巨大优势,通过对串行克里格插值算法可并行性的分析,基于并行LU分解法、并行邻域搜索方法和直接邻域比较搜索方法,提出了基于GPU的DEM并行克里格插值算法。通过对比实验可知,当插值点数较少时,并行克里格插值算法效率低于串行算法,然而,当插值点数很高时,并行克里格插值算法的效率较串行算法有了显著提高,加速的效果甚至高达102倍。     

TIN向规则格网DEM转换的新算法

由TIN生成规则格网DEM是基于TIN的离散点数据栅格化的重要一步,在基于一种数学原理的基础上运用逆向思维提出了TIN向规则格网DEM转换的新算法,不用传统的分块和建立索引,而是通过逐个遍历三角形来判断格网节点位于哪一个三角形中并实现格网节点的插值。通过编程实现、测试该算法,证明它具有非常高的插值效率。     

无人机遥感技术制作 DEM 新方法

无人机遥感技术能够快速制作地表模型DSM ,由于测区地物的存在,地表模型不能替代DEM ,本文提出利用激光点云处理软件 Terrasolid软件,通过高程分类算法对点云数据进行分类,通过人机互助快速提取出地面点制作DEM 。