基于ICESat/GLAS数据的中国典型区域SRTM与ASTER GDEM高程精度评价

航天飞机雷达地形测绘(shuttle radar topography mission, SRTM)和先进星载热发射和反射辐射成像仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model, ASTER GDEM)提供了全球覆盖面积最广的数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据, 但其高程精度还未得到充分验证, 传统地面测量方法很难适用于验证大面积范围的DEM精度.以冰、云和陆地高程卫星/地学激光测高系统(ICESat/GLAS)高程数据为参考, 综合利用地理信息系统(geographic information system, GIS)空间分析、三维可视化与统计分析方法, 对中国典型低海拔沿海平原地区和高海拔山地的两种DEM数据高程精度进行了对比分析.结果表明, 高程值小于20m的低海拔地区, SRTM高程精度达到2.39m, ASTER GDEM的精度达到4.83m, 均远远高于这两种数据的标称精度; 而在西南山地, 这两种DEM的精度大约为20m, 与标称精度相当.最后, 建立了ICESat/GLAS与SRTM和ASTER GDEM的一元线性回归模型, 该模型具有较高的拟合度和显著线性关系, 可用于改善这两种DEM的高程精度.      

山区重力测量高度改正系数的问题

以往我国重力测量工作,多采用均方误差为数百微伽的中精度重力仪,在平原地区或较平的山区进行工作,对测定结果进行高度改正时,一般采用旧教科书中提出的3086艾维进行改正,由于仪器精度低,高程差异小,高度改正系数存在的问题没有充分暴露,也没有引     

利用GPS水准控制山区高程——以陕西丁家林金矿区为例

应用GPS水准控制山区高程的基本原理是当GPS点布设成一定区域时，可以用数学曲面拟合法求待定点的正常高，根据测区中已知点的平面坐标或大地坐标和高程异常值，用数字拟合法求出该区似大地水准面，得出等求点的正常高。在陕西丁家林金矿区实验结果表明，该方法与传统的三角高程控制法相比，无论在平原或在山区都能获得较好精度。因此，用GPS水准可替代几何水准。     

矿区GPS拟合高程精度检测

通过GPS拟合高程与水准高程、光电测距三角高程数据比较,在山区控制测量时,GPS拟合高程不能达到和其平面精度等级相匹配的成果要求。在只有国家基本点做起算数据时,为了保证GPS拟合高程达到一般矿区四等的要求,必须配合国家基本控制点,按一定网型预先设置高程点,或作为起算数据,或作为质量检查点,设置点的数量根据搜集资料情况而定,一般设置2-4个点即可。     

不同地形与取样数的Kriging插值精度对比研究——以舒城县土壤全氮空间分异为例

为分析地形与取样数对大尺度Kriging插值精度的关系,在舒城县的山区、丘陵、岗区、平原等4个不同地形单元采集土壤表层(0~20cm)样品611个,进行可变取样数条件下的土壤全氮空间分异插值精度比较。半变异函数分析表明,4个地形单元块金值与基台值比值的平均值<25%,具有强烈的空间相关性。Kriging插值精度标准均方根误差检验值(NRMSE)在各地形单元内都随着采样密度的增大而不断降低,插值精度提高;各地形单元之间,在相同的采样密度下,Kriging插值精度大小顺序为平原>岗区>丘陵>山区,随着地形复杂程度增加,Kriging插值精度降低。NRMSE检验值平均变化率分析表明,地形越复杂地区Kriging插值精度提高越快。地形条件和取样数是影响大尺度Kriging插值精度的重要因素。     

高程数据网格间距对重力中区地形改正精度的影响

为了解高程数据网格间距对表面积分法、直立长方体法和平均高程直立长方体法计算的中区地形改正值精度的影响,笔者选择某地区450个测点,并使用不同网格间距高程数据计算中区地改值,通过对比发现表面积分法计算精度受高程数据网格间距影响较小,而直立长方体法反之。然后将中区地改50~2 000 m分为10个区间段进行计算,通过统计得出误差的45%和30%左右都分布在50~200 m和200~500 m段,因此提出提高中区地形改正精度必须提高50~200 m和200~500 m内高程数据网格密度。     

GPS高程拟合算法比较与分析

高程测量的方法较多,其中精度最高的是几何水准测量,但是几何水准测量的工作量大,因此在困难地区多采用GPS高程拟合的方法。本文采用多种GPS高程拟合算法进行计算,经试验成果的比较、分析,GPS高程拟合在某地区可以达到四等水准测量的精度要求,能够解决该地区四等水准测量需求。     

基于SSM/I和MODIS数据的天山山区积雪深度时空特征分析

以天山山区为研究区,利用MODIS 8d最大积雪合成数据MOD10A2,分析天山山区积雪的时间变化和空间变化情况以及不同高程带的积雪覆盖率的变化情况;结合SSM/I亮温数据和站点观测数据建立的雪深反演模型并反演研究区的雪深,根据研究区的地势起伏情况,提取特殊地形进行分析其雪深变化情况,进一步分析整个天山山区的积雪深度的时空特征,并对结果进行验证,并且对不同高程带的积雪深度进行分析.研究结果表明:1)天山山区积雪面积分布的趋势表现为自西向东、自北向南减少,总体是呈波动中减少的趋势,到了2012年天山山区年最大积雪面积为37.69×10⁴ km².2)积雪覆盖率与高程呈正比,在高山区可达70%以上.积雪深度分布呈自西向东、由北向南减少,深度最大的是在天山北部的博格达峰、河源峰附近,可以达到80 cm以上,最小在哈密地区的托木尔提峰附近积雪深度仅在10 cm左右.积雪深度与海拔呈正相关,最大雪深出现在4500 m以上的高山区.3)对雪深反演结果的精度评价表明,模型在10~30 cm雪深范围内,反演平均误差为-2.47 cm;在雪深<10 cm或>30 cm的局部地区存在较大偏差.     

远岸海区高程异常解算研究

为了提高远岸海区测验的高程精度,我们利用EGM2008地球重力模型解算高程异常值,并分别与已知数据和GNSS-RTK数据进行比较,在黄河河口地区,EGM2008地球重力模型高程异常值改正中误差小于0.06m;通过与107组GPS-RTK数据对比可知,其误差的变化与基线长度基本成正比,在90km基线长度范围内,中误差不超过0.065m,在60km范围内中误差不超过0.040m。     

无人机航摄系统在滩涂高程测量中的应用研究

从理论高程精度的公式推导出发,阐述了像素分辨率和基高比是影响理论高程测量精度的主要因素,指出了理论高程精度对航摄系统的选择以及飞行参数的设计具有重要参考价值;进行了无人机航摄系统在滩涂高程测量中的应用试验,结果表明,无人机航摄系统的实际高程测量精度可以优于±15cm;最后通过理论高程精度和实测高程精度的对比分析,指出影像质量、像控精度以及空三解算精度等因素的优化是实测高程测量精度进一步提升的关键。     

机载LiDAR技术在山区河道测绘中的应用分析

由于地形崎岖和深厚的植被覆盖,在山区河道测绘往往呈现高难度、高风险和低效率的特点,对该区域的开发和利用造成不利影响。目前基于具有穿透植被性能优异的机载LiDAR,探究激光影像技术在勘测山区河道地形下的效率,为提高该地形下的测绘提供技术支持。但同样机载LiDAR技术在测绘复杂地形的应用精度仍受植被覆盖率和地形平整度的影响,所以为量化分析机载LiDAR技术在复杂地形下的适用性和精确度,本文通过对比不同地表覆盖物下,机载LiDAR在具有代表性的山区河道的测绘应用精度,研究表明：结合点云影像的机载LiDAR测绘技术具有平面精度高、高程信息准确和地表信息丰富全面的突出优点;植被覆盖率、地形坡度显著的影响测绘的点云高程精度,而机载LiDAR技术在穿透植被性具有突出优势;机载LiDAR技术在测绘山区河道地形得应用中具有突出的效率高、准确性高和成本低的显著优势。     

试论区域重力测量远区地改的精度

在区域重力资料整理中,拟从1:5万地形图上读取1×1公里的高程网,建立全国地形图网结点高程数据库,用于计算区域重力远区地形改正值。但在山区能达到多大精度？这里为大家提供一份典型山区地形改正的试验资料,并据此谈些粗浅的看法,供同志们参考。     

基于2001—2015年遥感数据的天山山区雪线监测及分析

基于2001—2015年MOD10A1/MYD10A1、MOD13Q1以及相关气象数据,采用积雪持续时间比率法,监测了天山山区的季节雪线高程,分析了其变化特征及影响因子。结果表明:①近15年天山山区雪线整体呈显著上升趋势,平均高程3 680 m左右,其中,北坡、伊犁河谷、南坡季节雪线的稳定性依次减弱,平均高程分别为3 620 m、3 390 m及3 820 m;空间上雪线高程呈现南高北低、东高西低的纬度地带性分布特点。②年际尺度上,气温是影响天山山区雪线高程的主控因素,呈显著正相关,南北坡与之相同,但伊犁河谷则降水是影响其变化的主控因素,呈显著负相关;季节尺度上,夏季气温、冬季降水是影响雪线高程的主控因素,降水与其呈负相关,但气温较高的地区,夏秋季降水会促进积雪融化,使雪线高程上升;月尺度上,7月气温、1月降水对其影响最明显,且存在一定的滞后反应。③天山山区雪线高程比零度层低800 m左右,两者呈较好正相关;雪线高程与NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）呈负相关,植被覆盖较好区域,同年NDVI与雪线高程相关性较好,植被覆盖较差区域,前一年NDVI与其相关性较好。     

结点高程误差对重力地改的影响

本文目的在讨论结点高程误差对重力地形改正的影响;分析按查图法、数据图法确定结点高程可能达到的精度,以便采用适当方法测量结点高程,满足重力地改的需要.一结点高程误差对重力地改影响的计算公式1.按圆形域地改一般公式进行分析     

基于多源遥感数据的疏勒河上游山区流域VIC-CAS模型积雪模拟效果评估

积雪积累和消融过程是冰冻圈水文模型的重要组成部分,利用多源遥感数据对水文模型模拟的积雪分布和深度进行评估是进一步增强融雪过程模拟的物理基础,也是提高模拟可靠性的重要手段。基于2002—2013年疏勒河上游山区流域MODIS地表反射率数据集和中国雪深长时间序列数据集,对VIC-CAS模型模拟的逐日积雪覆盖度和雪深进行了综合评估。结果表明：从不同降雪年份来看,VIC-CAS模型可以较好地模拟多雪年（2008年）疏勒河上游山区流域积雪的覆盖度,在平雪年（2004年）和少雪年（2013年）模型模拟精度相对较低。从不同海拔的模拟结果来看,在流域占比最高的4 000~5 000 m高程带精度最高,2 000~3 000 m高程带精度最低;对比模拟雪深与中国雪深产品发现,多雪年的一致性较高,平雪年和少雪年的一致性较低。这表明VIC-CAS模型对疏勒河上游日尺度的积雪覆盖度和雪深的模拟精度相对较低,特别在低海拔处和薄雪情况下,其原因可能是对积雪再分布和风吹雪过程的模拟算法和参数化存在较大的不确定性,需要进一步改进。     

喜马拉雅山脉的地质地貌特征:来自SRTM数字高程模型和降水量数据的约束

利用GTOPO30和SRTM3数字高程(DEM)数据,提取了喜马拉雅山脉(造山带)的数字高程模型并对其进行了地质地貌的初步分析。从SRTM3数字高程数据提取出坡度数据,初步分析了喜马拉雅山脉坡度和高程的特征。数字高程和坡度图清楚地展现了喜马拉雅大型断裂带(构造边界)的空间分布特征。分析了中国气象局下属的西藏、青海、四川和云南4省区气象观测台站55年来的年平均降水量观测数据、喜马拉雅山脉南坡的年平均降水量数据、喜马拉雅DEM和裂变径迹数据,发现喜马拉雅山脉从东至西,年平均降水量逐渐减少,地形起伏逐渐变小,而高程渐次升高,与此同时剥蚀速率降低;从北至南,年平均降水量逐渐增加,地形起伏增大,高程快速降低,而剥蚀速率则急剧升高。这充分说明了喜马拉雅年平均降水量大的地区,地表剥蚀作用相对较强,年平均降水量小的地区,地表剥蚀作用则较弱,即:在喜马拉雅地区,长周期的地表剥蚀过程(可长达数个百万年时间尺度)和短周期(仅仅50年)的降水量观测是耦合的。     

喜马拉雅山脉的地质地貌特征：来自SRTM数字高程模型和降水量数据的约芽

利用GTOP030和SRTM3数字高程（DEM）数据,提取了喜马拉雅山脉（造山带）的数字高程模型并对其进行了地质地貌的初步分析。从SRTM3数字高程数据提取出坡度数据,初步分析了喜马拉雅山脉坡度和高程的特征。数字高程和坡度图清楚地展现了喜马拉雅大型断裂带（构造边界）的空间分布特征。分析了中国气象局下属的西藏、青海、四川和云南4省区气象观测台站55年来的年平均降水量观测数据、喜马拉雅山脉南坡的年平均降水量数据、喜马拉雅DEM和裂变径迹数据,发现喜马拉雅山脉从东至西,年平均降水量逐渐减少,地形起伏逐渐变小,而高程渐次升高,与此同时剥蚀速率降低;从北至南,年平均降水量逐渐增加,地形起伏增大,高程快速降低,而剥蚀速率则急剧升高。这充分说明了喜马拉雅年平均降水量大的地区,地表剥蚀作用相对较强,年平均降水量小的地区,地表剥蚀作用则较弱,即：在喜马拉雅地区,长周期的地表剥蚀过程（可长达数个百万年时间尺度）和短周期（仅仅50年）的降水量观测是耦合的。     

基于Google Earth的果化示范区石漠化评估

充分挖掘Google Earth(GE)提供的免费数据,可以克服数据缺乏区域无图可用的困难。以典型峰丛洼地果化示范区为例,基于GE和GIS技术,建立了果化示范区数字高程模型。利用植被覆盖度和坡度两个指标对研究区域2003年石漠化进行定量评估。结果表明,2003年示范区石漠化面积为5.63km2,比重高达64.7%;研究区域以轻度石漠化为主,轻度石漠化面积为3.92km2。      

山区煤田三维地震勘探应用效果

山区煤田三维地震勘探受技术条件和仪器装备、运输工具等诸多因素的限制,与平原地区相比难度较大.设计观测系统时要充分考虑地形、地质、设备等因素,合理确定采集参数,并在施工和资料处理中采取相关措施,保证数据满足地震勘探精度要求.     

基于GIS的湖南雨凇分布与地形因子关系分析

利用湖南省97个气象站雨凇观测资料,分析了湖南雨凇地理分布特征. 结果表明：湘南属于湖南雨凇多发区,平均雨凇日数多于湘北;湘南雨凇分布特征与山地走向一致,沿雪峰山脉呈西南-东北走向的迎风坡与沿南岭北侧的迎风坡各有一高值区;湘北平均雨凇日数2 d左右,其中,湖区平原明显多于湘北山区.结合1∶50 000湖南省DEM数据,探讨了地形高程、坡度坡向、纬度等地形因子对湖南雨凇形成的作用.在海拔200 m以下,高程的变化对雨凇影响不明显;在海拔200~1 000 m,雨凇日数随高程上升而增多;海拔高于1 000 m,雨淞日数明显多于低海拔台站. 坡向对湖南平均雨凇日数的变异有一定影响,但是坡度的影响并不显著;随着纬度的变化,湖南平均雨凇日数南北差异明显.