SRTM高程数据辅助的国产卫星长条带影像匹配

针对国产卫星数据特点及长条带影像匹配困难问题,提出了一种基于全球SRTM数据的影像匹配方法。本文探讨了长条带影像物理分块机制,并引入LBP/C算子实现了兴趣点的筛选。在全球SRTM数据的辅助下,采用投影轨迹法,建立了近似核线方程。沿核线方向,进行局部畸变改正,进而消除匹配窗口的几何变形与辐射差异,利用金字塔匹配策略,逐层进行相关匹配。最后,在原始层引入MPGC(Multi-photo Geometrically Constrained Matching)算法与RANSAC(Random Sample Consensus)算法,进行精化匹配,并剔除误匹配点。文中综合运用了小面元几何纠正法与基于控制网的匹配生长算法,从而提高了匹配点的精度与均匀性。本文方法可在并行环境下全自动实现不同分辨率、不同视角、不同时相的多轨道长条带影像匹配,获得高精度的同名点观测值。以天绘一号与资源三号卫星影像作为试验数据,与现有匹配算法进行对比结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能够达到较高的匹配精度。     

About the International GIS Workshop on Antarctic King George Island

Digital Elevation Models (DEM) of a hilly–valley region are prepared using stereo images of Cartosat-1 and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) images. The procedure of ortho-image generation from Cartosat-1 stereo images and the estimation of ground features from ortho-image are elaborated in the paper. Comparison of DEMs prepared from both images is discussed in terms of the quality of ground features detection, hydrological applications and geometrical calculations. It is found that DEM prepared from Cartosat-1 images are more accurate in the valley region and hence it is better suited for hydrological applications. On the contrary, for hilly region, SRTM images produce better DEM. However, if ground control points and Rational Polynomial Coefficients can be obtained in the hilly region, more accurate DEM can be prepared using Cartosat-1 stereo images.     

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。     

顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合

为了克服现有SRTM和ASTER各自缺陷,提升公共DEM精度,本文提出了一种顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合方法。首先对两种DEM进行地理配准;然后计算不同坡度等级下SRTM和ASTER的高程误差,并得到DEM融合权重;最后采用加权平均法对SRTM和ASTER进行融合。高精度控制点的检验表明：融合后DEM精度有明显提高,相比于原始SRTM和ASTER高程误差,标准差分别降低了5.65 m和1.20 m。     

Mapping groundwater recharge potential zones in arid region using GIS and Landsat approaches,southeast Tunisia

The rapid growth of population and agricultural and industrial activities has caused an increase in demand on the Jeffara aquifers of Gabes (southeast Tunisia). In fact, the over-pumping of this aquifer system has resulted in water-level declines ranging from 0.25 to 1 m/year during the past three decades. The aim of this study is to identify favourable artificial recharge sites of this aquifer system based on the combined use of remotely sensed data, a geographic information system (GIS), the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) product and a multiple criteria decision making (MCDM) technique. The delineation of artificial recharge zones shows high to moderate potential for groundwater recharge (40%) in the Gabes region, with high precision of good potential proposed sites. Recharge processes need to account for natural conditions and ecosystems.     

三峡库区蓄水后地壳垂直变形场的模拟与分析

基于三峡库区DEM及现有GPS站点位置坐标数据,建立了三峡库区有限元网格模型,采用弹性有限元分析方法模拟计算水库蓄水至135 m1、56 m和175 m时库区地壳的垂直形变场;随后根据Farrell提出的质量负载原理产生的地壳形变理论计算库区蓄水至135 m时的库区垂直形变场;通过两种模拟方法对比可以看出变形等值线圈都包络河谷线,变形最大处都出现在香溪段,同时区域沉降是一个综合地质作用,水体的重力作用是主要诱因。     

基于 SRTM DEM 的祁连山自然保护区地形特征研究

基于研究区的 SRTM DEM 模型,应用 ArcGIS10.5 空间分析模块及 Excel、SPSS 数据统计分 析功能,采用均值变点分析法确定地形起伏度的邻域分析最佳统计单元;提取了研究区高程、地形 起伏度、地形坡度、地表粗糙度和地表切割度 5 个地形因子,以分析研究区的地形特征。结果表明： 研究区地形起伏度最佳统计单元为 11 像元×11 像元（0.98 km²）,地形起伏度为 0～1 216 m。研究区 包含 13 种地貌类型,87.28%的区域为中海拔,中海拔平原、台地、丘陵为主要地貌类型。走廊南山、 冷龙岭、乌鞘岭和龙首山地平行分布,台地、丘陵穿插其中,地形复杂。研究结果为进一步探索自 然保护区的生态保护、开发利用等具体问题提供了基础数据支持。     

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一种基于DEM的城市平面坐标系统建立方法

随着城乡一体化进程的推进,城市建设提出了将全市域作为一个整体进行规划设计的理念.传统的基于控制点高程以及基于各县(区)建成区范围建立独立坐标系的方法,并不能全面和准确的反映全市域的投影变形情况.文中利用DEM规则格网便于读取计算的特点,提出一种适用于高海拔城市平面坐标系统建立的方法.通过遍历城市不同投影带、投影面进行变...     

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。