基于ICESat-2数据及TanDEM-X DEM的林下地形反演

传统光学遥感手段以及SAR获取的数字高程模型(DEM)包含一定的植被信号,如何准确估计植被高度并将其从包含植被高信号的DEM中扣除,对生成高精度DEM具有重要意义.基于此,提出一种基于ICESat-2/AT-LAS数据和TanDEM-X DEM的林下地形生成方法.首先利用ICESat-2 ATLAS数据联合MODIS、温度、降雨及高程等辅助信息通过随机森林进行建模及预测,实现空间连续植被高反演;之后,在估计X波段InSAR森林区穿透深度基础上,利用反演所得植被高,扣除TanDEM-X DEM中的植被高信号,得到林下地形.选取我国东北地区作为试验区,实验结果表明:反演林下地形精度为9.14 m,相比原始Tandem-X DEM的精度提高21.2％.     

基于历史秃山航空影像获取高精度DEM关键技术的应用研究

历史航空影像真实地反映了各个历史时期的地表形态、社会经济与环境状况等信息,客观有效地记录了地表演化变迁过程。早期历史航片山地植被覆盖率低,城市建筑物相对稀疏,通过航测法获取的DEM数据理论上可以直接反映山地的地形,且精度会优于现今植被茂密、覆盖率高的数码航片获取的DEM精度。本文基于区域网空三加密、密集匹配以及滤波分类等关键技术,对1979年浙江省某市北部山地区域秃山地表航空影像资料进行处理,获取高精度DEM数据,并通过与机载激光雷达获取的点云数据以及野外实地高程点测量值进行比较。结果表明,通过历史秃山地表航空影像获取的DEM数据山地精度优于0.8 m。     

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。     

ALOS-PRISM立体像对提取DEM的应用研究

本文使用ALOS-PRISM高分辨率立体像对数据提取DEM;针对DEM精度评定过程中地形单一的问题,文中着重分析了DEM在不同地形条件下的精度情况,通过与1∶50 000实测DEM比较分析,结果表明在无植被覆盖的平原地区DEM精度最高,高程中误差可以达到4.46m;其次是城区,山区最差,与同类卫星产品相比该精度已有很大的提高,因此ALOS-PRISM的应用可以为我们快速获取高精度的DEM提供一种新的途径。     

基于无人机低空遥感和现场调查的潮滩地形反演研究

潮滩地形与滩涂湿地生态系统的结构和功能密切相关,准确获取高精度的地形数据,对于分析潮滩的冲淤动态和盐沼植被扩散过程具有十分重要的意义。受自然潮滩观测时间有限、观测条件恶劣及植被覆盖等因素影响,传统的潮滩地形监测方法往往存在操作困难、效率较低、成本过高及覆盖范围有限等不足。文章通过无人机低空遥感方法获取航拍影像与其波段信息,基于运动结构技术提取影像三维坐标信息,构建研究区高精度数字表面模型(digital surface model,DSM),利用DSM模型直接获得无植被覆盖的光滩数字高程模型(digital elevation model,DEM);对于有盐沼植被覆盖的区域,利用红、绿、蓝3个可见光波段信息计算可见光差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI),同时结合野外现场调查,获取潮滩盐沼植物株高与VDVI指数的定量关系,建立株高反演模型;并利用株高反演模型从DSM中滤除植被,准确反演出潮滩植被区的DEM,从而整体获得潮滩地形的反演结果。结果表明,结合无人机低空遥感和现场调查的方法可以较好地实现对潮滩地形的精确反演:光滩区地形均方根误差为0.07 m,其精度与高精度三维激光扫描仪测量结果接近;经过植被滤除后,潮滩植被区地形均方根误差下降到0.14 m,数据精度可提升60%,优于传统的点云过滤方法。文章提供了一种基于无人机和现场调查的潮滩地形反演方法,实现了潮滩地形高效、大范围的监测,研究方法可应用到其他类似的潮滩或海岸区域,为海岸带滩涂湿地保护和管理提供重要的技术支撑。     

多元特征线遥感识别的滩涂DEM构建

针对水边线复合技术反演滩涂地形误差较大、经济成本较高等问题,提出了基于植被边线、冲淤痕迹线、水边线等多元特征线结合实测数据反演滩涂地形的遥感测量方法。以崇明东滩为研究对象,应用遥感技术提取水边线、植被边界线及冲淤痕迹线等多元特征线,利用实测数据拟合趋势线方法对边线高程赋值,并借助GIS空间分析技术将具有高程信息的特征线作为基础数据空间插值法构建滩涂DEM。最后,利用1∶1万地形图及实测数据对DEM反演结果进行质量评价。结果表明:该方法构建DEM影像数量需求少、时间跨度短、成本低、反演结果符合滩涂地形基本规律,垂直精度约为12 cm,研究结果对于滩涂冲淤变化及演变规律分析等研究具有重要的参考价值。     

利用升降轨道SAR数据获取DEM的试验研究

首先介绍了利用InSAR技术提取DEM的原理及方法,其次对利用ENVISAT卫星的升轨SAR数据和降轨SAR数据获取DEM,然后对其融合,并将融合前后的DEM与SRTM3 DEM进行比较,分析其精度。结果表明,与单独利用升轨SAR数据或降轨SAR数据获取的DEM相比,融合后的DEM能更好地显示地形起伏特征,高程精度得到明显提升,且羽化融合后的DEM精度最高,其与参考DEM─SRTM3 DEM高程差异标准差为±7.25,高程差异绝对值小于15 m的地区占95.48%。     

基于SRTM DEM的InSAR高分辨率山区地表高程重建算法

山体的叠掩和阴影现象造成的信号去相关,一直是InSAR重建山区地表高程的瓶颈之一.为此,提出了一种新的基于粗分辨率SRTM DEM(约90m分辨率)辅助InSAR数据重建山区地表高程的方法.利用SRTM DEM模拟的干涉相位,对ERS-1/2干涉相位做去地形相位处理,得到残余相位.通过对解缠后的残余相位计算方差提取叠掩和阴影区域的噪声,并用平均相位近似恢复噪声区域的相位,然后将其转换为高程,并用SRTM DEM作高程补偿处理,从而实现地表高程重建.最后,定量比较了该方法与传统InSAR技术生成的DEM精度.实验表明,这种方法能有效提高传统InSAR技术生成地表高程的精度,这对提高星载雷达数据的使用效率具有重要意义.     

无人机载LIDAR在山区水利测绘中的应用

机载激光雷达系统是一项综合性较强的应用系统,该系统的有效运行需要全球定位系统、激光扫描系统及航拍摄影系统、惯性测量系统等共同完成。机载激光雷达系统可穿透地表植被获取地表点高程数据,与传统GPS RTK方式采集的地表高程点进行整体精度分析,结果表明:检查点的均方根误差小于0.10 m,满足山区地形图测绘要求。通过无人机载激光雷达技术获取山区植被覆盖下的地表点云数据,具有工作效率高、劳动强度低等特点,可以为水利测绘项目提供较为丰富的断面图、数值高程模型(DEM)等基础数据,用于指导此类项目的规划设计。     

基于RS与GIS技术的泸定县植被空间分布分析

以四川省泸定县为分析研究区域,综合运用遥感图像处理技术与GIS空间分析技术,用ETM+遥感影像获取归一化植被指数(NDVI)信息并反演植被覆盖度,用地形图等高线生成数字高程模型(DEM)并提取地形因子。借助叠合分析法,讨论植被覆盖度与海拔高度、坡度、坡度变率、坡向、坡向变率5种地形因子的空间关系,得到泸定县关于地形因子的各等级植被空间分布特征。分析对地植物学中高山峡谷地区植被的地形格局分布规律研究与生态环境的评价与改良都具有重要的参考价值。     

基于机载LiDAR数据的广西困难地区高精度DEM生产研究

数字高程模型(DEM)利用有限的地形高程数据实现对地表形态的数字化模拟,是测绘部门数据生产的重要内容.当前DEM生产主要采用交互式数字摄影测量方式,不仅需要投入大量人力,极为依赖经验,同时生产效率也较为低下.近年来兴起的机载激光雷达(LiDAR)技术为DEM获取提供了一种新的途径.本文以广西植被茂密区和陡石山区的点云数据为例,研究在广西困难地区应用机载LiDAR技术进行高精度DEM生产的可行性,并利用同区域的数字广西地貌成果对所生产的DEM进行精度验证.结果表明,应用机载LiDAR数据进行DEM生产不仅将植被茂密区的生产效率提升了25％,陡石山区的生产效率提升了7倍以上,同时数据精度能够满足1:10000 DEM的要求,在广西传统DEM生产困难地区具有极大的优势.     

基于DEM的低相干区SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法

相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)进行DEM提取和微小地表形变测量的关键技术之一.常规的卡尔曼滤波相位解缠算法在地形平坦区域可以获得可靠的结果,但是在地形起伏较大的区域却容易产生误差的传递,致使其结果无法准确反演地表形变信息.为此,提出了一种基于DEM的SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法借助美国航天飞机测绘任务(SRTM)获得的DEM信息指导SAR干涉图解缠,以提高解缠的速度和精度.通过与常规卡尔曼滤波解缠算法的结果比较分析表明,利用SRTM DEM地形信息指导卡尔曼滤波相位解缠尤其能够提高低相干区域相位的解缠精度.     

不同DEM尺度下推方法的精度差异性分析

尺度问题一直是地学研究的重要内容,尺度下推对于比较和整合不同的DEM数据集,校准和验证一系列数字高程模型具有重要意义。本文以尺度下推采样方法为切入点,研究尺度变换后地表形态保真特征,进而对不同DEM尺度下推方法进行精度差异性分析。基于1∶250 000 DEM数据,利用多种方法将其尺度下推到1∶50 000的DEM,并根据高程变异系数和地表形态变异系数对结果进行质量评价,以此丰富地形序列图谱DEM构建过程中地形综合的程度序列,弥补尺度下推过程中地形形态保真的不足,完善尺度变换方法体系。     

基于机载LiDAR点云滤波的矿区DEM构建方法

机载Li DAR数据是进行矿山高植被覆盖区地面塌陷调查的有效工具。利用湖南某矿区的机载Li DAR点云数据,提出了一种基于区域分割的渐进三角网滤波构建DEM的方法。首先,对原始机载Li DAR点云数据进行重新组织,以提高邻域点计算效率;其次,结合高程差计算区域统计值,按照地形情况分割测区内的地面点和非地面点,利用地面点构建初始稀疏TIN模型;然后,通过计算其他点与TIN的距离,渐进加密三角网,提取地面点;最后,剔除孤立点,生成格网间距为1 m的DEM。研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网滤波构建的DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM,可更加准确地表达出矿区高植被覆盖区的地表塌陷位置和范围等信息。     

TanDEM-X双站InSAR地形提取及精度评估

在介绍TanDEM-X/TerraSAR-X SAR数据获取模式和零秒时间基线等双站干涉测量优势的基础上,提出了一种基于TanDEM-X双站SAR数据的高精度地形提取方法,并利用ICEsat激光测高数据进行了精度评估。该方法采用引入外部DEM进行相位差分的策略,减少相位残差,提高相位解缠精度与效率。另外,在双站模拟相位和地理编码过程中考虑到双站几何结构和零时间多谱勒时间参数,采用ICESat高程数据进行绝对相位偏移校正。以复杂地形环境下的普若岗日冰原为例,获取了空间分辨率10m、高程精度0.8m的DEM结果,精度可满足国家1∶10 000地形制图的要求。     

国产资源三号测绘卫星DSM数据质量评价--以高海拔山区为例

为了评价国产资源三号测绘卫星DSM数据精度,在顾及地貌类型的情况下,以涵盖平原、台地、丘陵等地貌的高海拔山区为研究案例,并以1∶1万实测地形图DEM为假定真值,以90m分辨率SRTM DEM为评价参照,从高程精度和地形描述精度两个方面,对15m分辨率ZY-3DSM进行精度评价分析。研究结果表明:ZY-3DSM高程精度优于SRTM DEM,前者高程中误差仅为后者的1/6;就地形描述精度来讲,ZY-3DSM与SRTM DEM相比,其地形描述精度更接近理论值,前者RMS Et实际值仅为理论值0.99倍,而后者的实际值却是理论值5.13倍。由此看来,ZY-3DSM数据精度整体上高于SRTM DEM。     

顾及地貌特征的矿区地表塌陷DEM的生成方法

地下煤炭资源开采导致矿区地表塌陷和矿区地形的变化,直接由开采沉陷下沉预计数据生成的DEM不能表现矿区地表塌陷后的地形状况。通过在开采沉陷下沉预计程序中增加高程修正计算功能,对矿区原始地貌高程进行下沉修正计算,生成矿区地表塌陷高程数据文件,由该数据文件可以生成顾及地貌特征的矿区地表塌陷DEM。该方法操作和实现简单,生成的DEM精度可靠,能够表现矿区地表塌陷后的地形状况,可以作为矿区地理信息系统的基础数据,对于指导开采沉陷的防治和治理具有重要意义。     

雷达干涉测量技术获取多分辨率山区高程模型

利用一组间隔仅为一天的高分辨雷达卫星COSMO-Skymed影像获取西部某山区4个不同分辨率（4m、10m、20m、50m）的数字高程模型（DEM）。由于西部高山空白区缺乏实测资料,所以以航天飞机雷达地形测绘（SRTM）为参考数字高程模型（DEM）并从其中获取较为可靠的足量地面控制点,从图像中选取高坡度、低坡度、低相干性三个区域,分别从坡度、相干性、分辨率三个方面,比较、分析山区DEM的精度。研究表明：利用合成孔径雷达干涉（InSAR）技术获取的与SRTMDEM基本一致;低坡度区域比高坡度区域的精度更高;相比于低坡度地区,高坡度地区的高程差值对分辨率的变化更为敏感;DEM分辨率越高,与SRTMDEM的差值就越大,与SRTMDEM本身的分辨率较小有关;对于低相干区域,其可靠性有待商榷,即使其50m分辨率的DEM与SRTMDEM也存在较大差距。     

基于无人机影像密集匹配点云的传统村落地面点提取及DEM生成——以湘西德夯村为例

目前,针对利用无人机技术在山地起伏大、山体植被密集区域,难以获取地面点及DEM等问题,本文提出了一种结合布料模拟算法和改进的局部最大值算法,利用树顶点、树高等植被信息,提取地面点,进而生成整个区域的DEM的方法。以中国传统村落德夯村为例,利用植被系数和高程信息将点云分割为植被密集区和非植被密集区两个部分。在非植被密集区,通过布料模拟算法和改进的局部最大值算法分别提取地面点和树顶点,计算平均树高;在植被密集区,通过该区域的树顶点推算得到植被密集区的近似地面点,最终将两部分的地面点云进行TIN插值得到该地区的DEM。试验结果表明,利用此方法生成的DEM均方根误差,在非植被密集区达0.037 m,植被密集区可达1.606 m,整体平均误差达1.492 m,总体精度较好,基本可以满足村落尺度空间分析的需求。     

DEM约束的卫星影像定位法

作为"云控制"摄影测量理论和方法的发展,研究了DEM约束的立体卫星影像区域网平差方法。与DEM仅作为高程控制信息使用,或者是通过DEM表面匹配实现绝对定向的间接定位方法不同,DEM作为平高控制信息被直接引入至基于RFM模型的卫星影像区域网平差之中。本文方法将连接点地面高程与DEM格网内插高程之差作为虚拟观测值构建约束方程,不仅利用了DEM高程信息,并且利用了其地形曲面包含的平面信息,以"云控制"方式在区域网平差过程中有效消除卫星影像RPC参数中包含的整体偏移及区域网内部的扭曲变形,实现了无地面控制点条件下卫星影像平面及高程绝对定位精度的大幅提升。使用覆盖山东全境的330景天绘一号立体卫星影像进行试验,分别以AW3D30、ASTER GDEM和SRTM GL3共3种开源DEM作为控制信息,并使用100个外业实测控制点进行精度评测。试验表明,以DEM作为控制可显著提高区域网平差的平面与高程精度,卫星影像绝对定位精度与DEM自身精度有关。当使用AW3D30作为控制时,可以取得与使用100个外业控制点平差同等精度,平面中误差为5.0 m(约1像素),高程中误差为2.9 m。试验结果证明了DEM替代外业控制点作为平差控制信息的有效性与可行性。