中国区域SRTM DEM与ASTER GDEM误差空间分布特征

SRTM DEM和ASTER GDEM数据作为目前全球最完整的高精度地形数据,自发布以来,就一直是全球范围内应用最为广泛的DEM数据,其精度评价问题也是历来研究的焦点。但目前研究多集中在中小区域或典型地形区,且多以DEM高程数据精度分析为主,缺乏误差空间分布规律的探究。该文以中国大陆为研究区域,以GLA14点数据为参考高程,研究两类DEM的误差统计特征和空间分布特征。研究表明:SRTM DEM和ASTER GDEM在我国的精度稍优于标称精度,但整体上存在约1m的系统性误差;SRTM DEM误差在平坦区域呈菱形分布,而在地势复杂区域,误差与地形具有较强的相关性;ASTER GDEM误差呈明显的条带状分布且误差正负值间隔分布,条带方向为东北-西南方向,与SRTM DEM相比,ASTER GDEM受地形影响较小。研究结论对两类DEM的应用、融合等研究有着一定的参考价值。     

基于不同DEM数据源的数字河网提取对比分析——以韩江流域为例

基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM三种DEM数据,利用BTOPMC地形子模型提取韩江流域河网,并作对比分析。结果表明:①SRTM3提取的河网精度最高,HYDRO1K相对最低。②DEM的垂直精度对提取的河网精度起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率较高,但垂直精度不如SRTM3,因而提取的河网精度不如SRTM3。③HYDRO1K提取大尺度流域河网具有一定的精度,但在地势平坦区域的效果较差,HY-DRO1K不宜用来提取小尺度流域河网。④由DEM提取的数字河网精度与当地的地面坡度以及处理DEM的填洼算法有关。     

SRTM 3与ASTER GDEM数据处理及应用进展

从SRTM 3与ASTER GDEM的版本演化、质量评价、插补方法和数据应用现状等方面系统介绍了两种重要地形数据源.SRTM 3从2003年6月公开发布至今共4个重要版本,ASTER GDEM自2009年6月公开发布至今共两个重要版本;考虑数据源和数据处理技术,并辅以等高线分析、地形属性可视化、地形属性频率直方图分析等技术,认为SRTM 3和ASTER GDEM数据质量较高,在许多领域的应用中SRTM 3优于1∶25万地形图、ASTERGDEM则堪比1∶5万地形图数据.目前,SRTM 3与ASTER GDEM数据空洞及异常区域插补方法可以相互借鉴,其方法主要有两种:一是利用空缺区域周围数据直接插值;二是借助辅助数据填补空缺区域,并对接边处平滑处理.SRTM 3与ASTER GDEM目前已成功应用于水文学、工程开发、地质与灾害评估等诸多领域,提出了对两种数据进一步研究的工作展望.     

高山地区多源地面高程数据误差分析

地面高程数据作为诸多科研领域都需要的一种数据源,其重要性不言而喻,但就目前国内外能够免费获取到的数字高程数据来说,在数据误差方面仍存在很大不足,特别是在高山地区,误差更为明显。以中国1∶50 000比例尺DEM为参考数据,结合坡度,坡向,剖面,地形起伏度等地学因子,对目前国内外常用的3种数字高程模型(SRTM,ASTER GDEM,ICESatGLAS14)在高山地区的误差情况进行较为详细地对比分析。结果表明:坡度和地形起伏度对于3种高程数据的精度都有不同程度的影响,其中,SRTM数据受到影响最为严重,ASTER的绝对精度较差,但在地形起伏较大区域,其精度要高于SRTM,ICESat GLAS14整体情况表现良好。     

基于DEM的中国地形起伏度适宜计算尺度研究

基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。     

SRTM DEM高程精度评价

为了全面认识SRTM DEM数据精度特征并完善SRTM DEM数据精度评定方法,该文以我国1∶5万比例尺DEM为参考数据,以具有多种地貌类型的陕西省为实验样区,利用高程中误差模型及空间插值方法对SRTMDEM进行高程精度分析。结果表明:陕西省的SRTM DEM高程中误差在3.5~60.7 m,呈现出较为显著的空间分异特征;并且高程中误差与实验样区平均坡度有较强的指数相关性,拟合的指数函数具有较高的模拟精度。     

薄盘光滑样条插值中三种协变量方法的降水量插值精度比较

在薄盘光滑样条插值中,高相关协变量的选取决定了插值结果的精确性。以2001-2009年全国728个气象站点日降水为数据源,提取年降水量数据,在分析多年平均降水量与两协变量高程（DEM）和距海岸线距离（DCL）的空间相关性基础上,利用ANUSPLIN软件,比较不同协变量下降水量插值结果精度在全国尺度以及区域尺度上的差异。以DEM、DCL及DEM-DCL分别为协变量对降水量数据进行空间插值发现：①在全国尺度上,DEM法的平均绝对误差（MAE）为47.79,略低于DEM-DCL法（48.90）,但显著低于DCL法（55.54）;且DEM法的平均相对误差和均方根误差也明显低于其它两种方法。②在区域尺度上,除西藏地区外的其他7个区域,3种方法的插值误差与全国尺度上相一致。西藏地区降水插值结果以DCL法的精度最高,而DEM法则较差。研究建议除在西藏地区的降水量插值研究中采用DCL法,在全国其他大部分区域采用DEM法。     

基于贝叶斯最大熵的甘肃省多年平均降水空间化研究

 贝叶斯最大熵方法可以对具有一定不确定性的“软数据”和认为没有误差的“硬数据”进行插值。对甘肃省1961—1990年52个气象站点的多年平均降水数据进行空间化研究。通过比较普通克里格、共协克里格、三元回归建模后残差插值以及基于贝叶斯最大熵的3种不同软硬数据参与情况下的插值结果,发现考虑降水30 a时间序列不完整性以及辅助变量经验模型不确定性的插值结果的MAE和RMSE,比直接使用多年平均降水数据直接插值的MAE和RMSE小,表明贝叶斯最大熵方法通过对不确定性的考虑可以有效降低预测结果的绝对误差。从降水的空间分布来看,考虑辅助变量DEM的插值结果能相对较好的体现高程对降水的地形影响,尤其分区将辅助变量转换为软数据可以有效体现不同区域高程对降水的不同影响问题。综合误差评价以及降水插值结果的空间分布,认为BME插值过程中可以考虑数据本身以及辅助数据利用的不确定性,使降水空间化的结果更加真实客观,同时为合理利用辅助信息提供了一个新思路。     

中国土壤温度的空间插值方法比较

利用中国698个气象站点1971~2000年的地面气候资料,采用三种不同方法预测中国0cm、20cm和40cm深度年均土壤温度的空间分布,其中普通克里格和泛克里格法直接以年均土壤温度数据为源数据、回归克里格法以中国年均气温数据和中国DEM数据为源数据进行预测。预测结果的准确性通过平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值来评价。结果表明回归克里格法预测的MAE值和RMSE值均为最小,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为泛克里格法;普通克里格法预测的效果最差。回归克里格法预测结果由于采用了中国DEM数据进行修正,在空间特征表达方面能够更好地表达复杂地形地区的局部变异,其平滑效应明显小于泛克里格法和普通克里格法的预测结果。     

数字地形模型数据产品特点 与评估分析

数字高程模型是支撑地理过程模型研究的重要基础数据。DEM数据获取、加工及压缩精度直接影响地学相关模型及地理过程的模拟效果和研究质量。在分析比较当今国际地学界应用DEM数据源的基础上，我们采用绝对差值法和三维剖面法对国家基础地理信息中心生产的基于1：50,000扫描地形图DEM产品(NFGIS_DEM)、GTOPO30_DEM数据及基于SRTM数据生产的DEM数据集进行了精度检验及评估。同时分析了影响由SRTM数据所生产的全球范围DEM数据集精度与数据质量。研究结果表明30-90m分辨率的SRTM_DEM产品在精度和数据质量控制方面远优于GTOPO30_DEM数据，与NFGIS_DEM数据质量相当。大范围乃至全球范围的30m分辨率SRTM_DEM产品，将极大促进基于DEM数据的地理过程模型的研究，尤其会大幅提升对DEM空间分辨率较敏感的地学相关研究能力。     

中高纬度山区气温空间化的方法比较研究——以大兴安岭北麓为例

为比较和探讨中高纬度山区多种气温空间插值方法的精度及适用性,本文利用大兴安岭山脉北段及其周边区域气象站点实测气温数据,以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标对六种气温空间插值方法进行精度比较.研究结果表明:(1)反距离权重插值法(IDW)、普通克里金插值法(OK)、样条函数插值法(Spline)三...     

基于DEM的中国陆地多年平均温度插值方法

以1961~2000年全国726个气象站点旬平均温度为基础数据,在分析了多年月平均温度和年平均温度的空间分布与经度、纬度、高度的内在关系后,提出了一种基于DEM和智能搜索距离的温度空间插值方法(SSI),并与反距离平方(IDS) 等传统方法进行了对比。交叉验证结果表明:1) 传统的IDS方法最优结果的MAE范围是1.44 oC~1.63 oC,平均1.510C;而SSI温度插值方法的平均绝对误差为0.53 oC~0.92 oC,平均值0.69 oC,精度超过IDS等方法一倍以上。2) 随着距离的增大,站点间温度的相关性逐渐降低,会降低估算精度;小于一定的搜索半径,被估算点周围的相邻站点的数目逐渐减少,同样会降低插值的精度,因而对中国陆地部分温度插值而言,最优的空间插值搜索半径介于150~250 km之间。最后,结合DEM数据,生成了0.1o ×0.1o中国陆地区域多年月平均和年平均温度栅格图像数据集,该结果表明:利用SSI方法不仅可以生成高精度、高空间分辨率的网格温度结果,而且其插值结果能客观细致的反映温度随经度、纬度和高度梯度变化的地带性特征。     

基于光学立体和InSAR的Grove山地区DEM建立和分析

本文分别利用光学立体和In SAR技术生成了东南极Grove山地区15 m分辨率的ASTER DEM和20 m分辨率的In SAR DEM。在利用ASTER立体像对生成DEM的过程中引入ICESat测高数据作为高程控制以减少错误匹配,提高DEM垂直精度;而在利用ERS tandem数据生成DEM后,选取ICESat测高数据对In SAR DEM进行倾斜面纠正,以消除基线不精确估计等带来的影响。通过与未作控制的ICESat测高数据进行比较,评价了两种DEM的精度并对误差进行了分析。同时,比较了两种DEM的差异,并分析了造成这些差异的原因,探讨了两种技术生成南极冰盖DEM的优势和不足。最后结合两DEM的优势,融合生成了Grove山地区高精度的DEM。     

顾及风向和风速的气温空间插值方法

当前气温插值方法多将高程、经纬度等作为影响因素,无法解决风向、风速对气温空间分布的影响问题。该文提出一种顾及风向和风速的气温空间插值方法:1)根据气象观测站点的风向、风速数据进行插值,生成连续的风场表面;2)基于该风场数据利用高斯扩散模型构建成本表面;3)利用Dijkstra最短路径算法计算观测点与待求点的累计移动成本最短路径(SPOCMC);4)将SPOCMC作为协变量进行薄盘光滑样条插值以实现气温插值。为验证该方法的有效性和可靠性,选取山东省109个气象观测点样本数据,以SPOCMC、DEM和SPOCMC-DEM分别作为协变量对气温数据进行薄盘光滑样条插值,结果显示:SPOCMC-DEM法的MAE和RMSE均值(分别为0.517、0.779)略低于SPOCMC法(0.583、1.016),显著低于DEM法(0.809、1.231),表明添加SPOCMC作为协变量可有效提高气温空间插值的准确性。在江苏省与贵州省的插值实验结果证明了该方法的普适性。     

地形对热红外数据反演林地表面温度的影响

基于同日过境的Landsat ETM+和TERRA ASTER影像,评估地形对林地表面温度的影响,并针对复杂崎岖地形建立一个林地表面温度归一化模型,集中研究复杂地形(数字高程模型DEM和山体阴影HS)对地表温度的影响,因此只选择同种地物(林地)用于建模;此外,利用逐步掩膜的方法分析了林地边缘混合像元带(过渡带)对模型反演精度的影响。研究结果表明,地表温度和DEM呈负相关关系,与山体阴影呈正相关关系;两种卫星数据都证实了地形对地表温度的影响,且林地边缘过渡带宽度为30m时模型的精度达到最高。     

基于GIS的新疆气温数据栅格化方法研究

以新疆99个气象台站1971-2010年年平均气温为数据源,采用多元回归结合空间插值的方法对新疆区域气温数据进行栅格化研究。建立了年平均气温与台站经纬度和海拔高度的多元回归模型,对于残差数据的插值采用了反距离权重法(IDW) 、普通克立格法 (Kriging)和样条函数法(Spline)3种目前应用广泛的空间插值方法,针对于这3种方法进行了基于MAE和RMSIE的交叉验证和对比分析,结果表明在新疆的年平均气温的GIS插值方案中,IDW方法精度总体要高于其他两种插值方法。     

DEM空间插值方法对土壤侵蚀模拟的影响研究——以USPED分析干热河谷典型冲沟为例

为探索不同空间插值方法得到的DEM如何影响土壤侵蚀模拟效果,本文选择金沙江干热河谷区典型冲沟为研究对象,利用野外测量高程数据,采用反距离加权(IDW)、析取克里格(DK)、局部多项式(LPI)和张力样条函数(ST)4种方法构建高精度DEM。基于USPED模型模拟冲沟的土壤侵蚀,对比不同空间插值方法的精度、土壤侵蚀的空间分布,采用相对差系数对比不同插值在土壤侵蚀研究中的相似性。结果表明：DEM空间插值的精度排序为ST相似文献   

基于DEM的秦岭温度场模拟

考虑到秦岭地形对温度场的影响因素,以主分水岭为界分为南北两部分,在普通插值的基础上,采用一种基于DEM的辅助插值方法,同时考虑秦岭南北坡坡向的差异,对秦岭的温度场进行了模拟。采用气象观测站点数据和格网精度为100 m的DEM数据,利用GIS空间分析方法,模拟了秦岭的温度场,并对模拟结果进行了交叉验证分析。实验表明,基于DEM的秦岭温度场模拟,结果较精确地反映秦岭山地的温度场分布特征,同时验证了秦岭对南北气温具有明显的分异作用和气候效应。     

基于多层紧支撑径向基函数的DEM插值方法

采用多层紧支撑径向基函数对离散数据内插生成DEM。首先对采样数据进行预处理,在原始数据上删除最小距离点对上的点,每次删除后将剩下的数据点存储并作为下一次删除操作的数据源,重复删除操作至点数为给定的初值;然后在已存储的数据集中选取均匀度较大的m个子集作为插值的数据源,分别进行紧支撑径向基函数插值,将上一层的误差作为下一层的插值属性值,求解插值矩阵系数。将规则格网点作为插值点通过插值矩阵内插生成DEM,并且与各种径向基函数插值方法进行比较。实验分析表明,基于多层紧支撑径向基函数的DEM具有较高的插值精度,可作为一种DEM插值方法。     

蒙古高原地形与植被指数的特征尺度及多尺度耦合关系

基于GTOP30 DEM数据及MODIS NDVI数据,应用小波变换和小波多尺度相关分析方法对蒙古高原地形因子、NDVI因子的尺度特征及两因子间的多尺度相关关系进行研究。结果表明:1 DEM在北部地区的变异程度较南部强烈,在西部地区的变异程度较东部强烈。DEM的空间分布呈现出一个约为20 km的特征尺度。2NDVI空间分布格局的态势与DEM态势基本相同,且呈现出2个特征尺度,较小的特征尺度出现在2~4km左右,较大的特征尺度出现在20 km左右。3 DEM与NDVI在20 km尺度上存在耦合关系,即随着地形地貌在20 km尺度上发生较大变化,植被生长状况的空间分布也随之发生变化。地形因子趋向于在宏观尺度上制约NDVI的空间分布。论文最后总结了小波分析方法在地学空间数据中具有特征尺度识别和多尺度耦合相关分析的能力,同时也指出了该方法在连续尺度分析、特点位置多尺度相关分析以及二维小波分析方面的不足。