中国3类典型区SRTMGL1和SRTM V4精度对比分析

以中国3类典型地区(华北平原、云贵高原和青藏高原)为研究区,利用ICESat/GLAS数据作为高程控制点数据,以SRTM的两种分辨率数据SRTM 1 Arc-Second Global(SRTMGL1)和SRTM Version 4(SRTM V4)数据作为精度评价数据,结合地形要素和土地覆盖要素,综合对两种DEM在3类典型区的精度进行了评价比对。结果表明:(1)在3类研究区中,总体上SRTMGL1数据精度优于SRTM V4数据精度,其中华北平原研究区两种DEM精度最高,云贵高原研究区两种DEM精度最低。(2)在不同的坡度分级内,SRTMGL1的数据精度皆高于SRTM V4数据,在较小的坡度区间内,两者精度差别不大。大坡度、高植被覆盖对于SRTMGL1精度衰减影响较大。(3)在4种地貌区内,两种DEM的相对精度和绝对精度随地形变化有不同的分异规律。其中在相对精度方面,山脊点处SRTMGL1数据高程测量值较SRTM V4数据偏大,山谷点处SRTM V4测量值较SRTMGL1数据偏大;在绝对精度方面,两种DEM与ICESat/GLAS控制点差值剖面线随地形变化明显,在平缓地区,差值剖面线振幅小,两种DEM差值相接近,在高起伏地区,剖面线振幅大,且SRTM V4差值曲线较SRTMGL1剖面曲线振幅偏大,两者差值大。(4)在华北平原研究区和云贵高原研究区内,高植被覆盖区两种DEM误差最大,裸地和人造表面误差最小;在青藏高原地区,冰川覆盖区误差最大,水体区误差最小。     

基于ASTRE和SRTM高程数据的坡度和坡长提取与分析

为了使SRTM和ASTER高程数据得到科学利用,选择东北漫岗丘陵区和黄土丘陵区,基于网络下载的SRTM和ASTER高程数据,利用数字地形分析的标准方法进行了数据处理。提取了坡度和坡长两个地形指标并与Hc-DEM(水文地貌关系正确的数字高程模型)及其提取的地形参数进行了对比,结果表明:(1)无论是高程、坡度还是坡长,均是Hc-DEM系列的数据表现最好,SRTM次之,ASTER表现较差;(2)在地形平坦地区,ASTER表面因明显的空值和洼地,使高程及其基础上提取的地形参数不具实用价值,但在地形比较陡的地区则可用;(3)基于SRTM和Hc-DEM提取的两组坡度和坡长具有相同的格局,但基于SRTM的坡度有衰减,坡长有扩展,实际应用前需进行尺度变换。     

青藏高原地区3种全球DEM精度对不同地形因子的响应

[目的]探究青藏高原地区3种全球DEM精度对不同地形因子的响应,以便对全球DEM在各领域应用研究提供支撑。[方法]以青藏高原地区作为研究区,以ICESAT/GLAS的GLAH14高程数据作为高程参考数据,研究SRTM DEM,ASTER GDEM和HydroSHEDS DEM的精度对坡度、坡向以及地形粗糙度等地形因子的响应规律。[结果]总体上,SRTM DEM精度最高,HydroSHEDS DEM精度最低。不同地形因子对3种DEM精度均有不同影响。DEM误差随着坡向分布呈不同的态势。其中SRTM DEM正负测量偏离值点分别集中在南坡向和西北坡方向;ASTER GDEM正负测量偏离值点分别集中西北坡向和东南坡向;HydroSHEDS DEM正负测量偏离值点分别集中在东坡向和西南坡向。3种DEM精度与地形粗糙度均呈现较为明显的二次多项式关系。[结论]在青藏高原地区,3种DEM精度均与地形要素有着不同程度相关性,SRTM DEM精度最优且受地形要素影响程度小,HydroSHEDS DEM精度最差,受到地形要素的影响程度最大。     

藏北高原区DEM高程与坡度值提取的误差分析

高程是数字高程模型（DEM）的基本信息,坡度是DEM进行地形分析的重要描述性因子之一。选取藏北高原区为研究区域,在实测GPS高程值和实测坡度数据的基础上,对SRTM与ASTER GDEM高程值和提取的坡度进行了误差分析。研究表明：（1）SRTM和ASTER GDEM在采集高程值时误差较小,二者与实测值之间的Pearson相关系数分别为0.975和0.994,中误差（RMSE）为57.381和31.106,精度比率（AR）为2.089和1.976,相对平均误差（R_ME）为1.1%和0.7%;（2）SRTM提取坡度的误差较大,而ASTER GDEM提取的坡度误差较小,二者与实测值之间的Pearson相关系数分别为0.878和0.946,中误差（RMSE）为4.014和2.395,精度比率（AR）为1.238和1.034,相对平均误差（R_ME）为21.5%和5.5%;（3）频率累计坡谱能直观地表现DEM提取坡度的误差大小。     

陕北黄土区SRTMDEM精度对不同地形因子的响应

以陕北黄土沟壑区域作为研究区,以1弧秒SRTM DEM数据作为研究对象,以ICESat/GLAS的GLA14高程数据作为高程参考数据,利用地理探测器的空间分异性研究方法,来研究高程、坡度、坡向、总曲率、剖面曲率以及平面曲率等地形因子对SRTM DEM数据精度的影响,并结合其影响研究了地表粗糙度与SRTM DEM精度之间的相关关系。结果表明:源数据SRTM DEM在研究区范围内系统误差为(0.470±9.520) m,精度为9.531 m。单地形因子对SRTM DEM精度的影响要比不同因子两两综合的影响小,其中坡度因子和曲率因子对精度的影响程度较大,高程、坡向因子对精度的影响程度较小。分形维数较常见的几种地形因子对数据精度的影响程度更大,分形维数与数据中误差呈现二次多项式的关系,并且随着分形维数的增加,SRTM DEM中误差逐渐增大,增长率逐渐减小,直到峰值。     

SRTM与地形图生成DEM的地形表达能力对比

数字高程模型是进行地学研究的重要基础数据,SRTM数据是公众可以免费获取的精度达90 m的DEM数据.在ARCGIS软件的支持下,选取典型试验样区,利用1:5万和1:10万地形图建立的DEM和1:25万TINDEM与SRTM数据进行分析,提取坡度和坡长等地形因子,得出SRTM对地形的表达能力.结果认为,SRTM数据在地形表述能力上仍远不如1:5万的地形图,甚至还不如1:10万地形图的地形表达能力,但是明显优于1:25万TINDEM的地形表达能力.     

南方复合地貌区DEM内插算法的对比研究

数字高程模型是数字地形分析的重要数据基础,在土壤、水文、地貌、生态环境、地质灾害、农业等领域均有广泛应用。插值生成的DEM精度与插值算法本身特性、插值区域地貌类型都密切相关,研究插值算法对不同地貌类型的拟合精度差异,对提高DEM插值精度具有重要意义。以平原丘陵兼有、水网密集分布的南方复合地貌区为研究区,对ANUDEM,IDW,Kriging,Spline,NNI,TIN六种插值算法生成的DEM分别从总体、丘陵岗、平原3方面进行误差评价,结果表明:在丘陵岗地区,ANUDEM精度最高,对地形因子拟合程度最为准确;在平原地区,ANUDEM,TIN精度较高,能准确刻画水网等细节信息;总体而言,ANUDEM插值生成的DEM更能够精确地模拟南方复合地貌区的真实地形。     

中国主要水蚀典型区侵蚀地形特征分析

地形是影响地表水文和土壤侵蚀的主要环境因素,坡度、坡长和LS因子是土壤侵蚀模型的重要参数。该文以第四次全国土壤侵蚀普查项目为依托,在ANUDEM软件环境中建立25m分辨率文地貌关系正确的DEM(Hydrologically Correct Digital Elevation Model,Hc-DEM),提取了坡度、坡长并计算了LS因子,对中国主要水蚀地区的土壤侵蚀地形因子的空间及统计特征进行了分析,并将该数据与目前应用较为广泛的2种遥感高程数据进行了对比。结果表明,25m分辨率Hc-DEM可用以表达各典型样区地形特征,其上提取的坡度和坡长,符合一般地貌学原理和常规认识;坡度在东北地区最为平缓(0.8°),而在黄土丘陵区最陡(22.3°);坡长则在东北地区最长而黄土丘陵区最短(479m和69m);在地势比较低的河谷和地势较高的分水地带坡度比较平缓,而在分水岭到河谷冲积平原之间坡度较陡;在地形起伏较大的陡坡丘陵或坡度平缓的丘陵,坡长均比较大;LS因子的空间分布格局与坡度基本一致;该文得到的数据与ASTER和SRTM遥感高程数据对比具有明显优势,全国土壤侵蚀普查项目建立的DEM,在全国、省区和大流域尺度上的土壤侵蚀评价制图中具有不可替代性。该文阐明了中国主要水蚀区的侵蚀地形特征,为土壤侵蚀学、水文学中地形因子的提取提供了参考。     

基于不同分辨率DEM的永寿县地形信息差异分析

高分辨率的DEM往往可以囊括更多更详细的地形信息,但过于详细的数据可能会造成数据冗余给计算带来不便。为了研究不同分辨率的数字高程模型(DEM)在对地形信息表达的现实意义,基于不同比例尺、不同栅格空间分辨率的DEM进行了地形特征的提取与分析,结果表明:(1)地面整体坡度随着分辨率降低逐渐减小,对地形的描述越来越粗糙,概括性越来越高,地形整体趋于平坦化。(2)基于较小分辨率DEM提取的坡向更具有宏观意义,而高分辨率DEM提取的坡向可反映地形的细部朝向。(3)随着DEM分辨率下降,地面平面曲率能更加概括区域地形,使山谷线和山脊线更明显,但会导致大量细部信息的丢失。(4)DEM所提取的地面剖面曲率值随着DEM分辨率的下降显著减小,即地面坡度的变化减小,地面的转折棱角逐渐趋于平滑,地形起伏变化特征精度降低。     

基于四种分辨率DEM的侵蚀模型地形因子差异分析

通过提取江西省兴国县潋水河流域10 m、25 m、50 m和100 m四种分辨率数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)的坡度、坡长因子,在GIS数字地形分析和数理分析等方法支持下,研究不同分辨率DEM计算坡度坡长组合因子(LS)的精度差异。结果表明:(1)基于4种分辨率DEM提取的坡度结果存在明显差异,随分辨率的降低,坡度整体变缓,DEM精度越低,对地形的概括作用越大,100 m分辨率DEM平均坡度降为10m分辨率DEM平均坡度的45.04%。(2)流域坡长以0~80 m的短坡为主,随着分辨率的降低,地面坡长明显整体延伸。(3)不同分辨率DEM计算的LS因子平均值变化范围为6.10~7.10,坡度和坡长的组合消弱了单一坡度和坡长的影响,随着地形起伏程度增大,在LS因子计算过程中,坡度的主导作用越来越弱,坡长的主导作用越来越强。     

基于地形梯度的土壤侵蚀强度分布特征研究——以钦江流域为例

地形因素是影响土壤侵蚀空间分布格局的重要因素之一,以钦州流域为例,应用DEM数据,在ArcGIS 10.1空间统计分析模块下,采用高程梯度、坡度梯度和地形位梯度三种方法对比研究,通过分析不同土壤侵蚀强度在三种地形梯度上的分布指数,揭示研究区域的土壤侵蚀强度分布的模式及其与地形因素之间的对应关系。结果表明:(1)在高程和坡度梯度上,中度、强烈、极强烈和剧烈主要分布在1~2地形梯度上;在地形位梯度上,微度侵蚀在1级区域上占据了优势地位,分布面积最大,这与在高程和坡度梯度上的分布恰恰相反。(2)对三种方法的比较表明,地形位综合了高程和坡度的信息,可以反映土壤侵蚀强度随地形变化的分布趋势以及土壤侵蚀强度的分布特征。(3)研究可为区域土壤侵蚀强度空间分布格局和水土保持规划的研究提供一种可行的定量分析方法。     

基于DEM的巴山地区地貌区划研究

地貌区划是对地貌形成过程和区域分异特征的综合反映,划分巴山地区的地貌区划,对探究巴山地区地貌格局以及地貌差异具有重要意义。利用ArcGIS 10.2软件,基于分辨率为30 m的ASTER GDEM V3数据,提取了巴山地区的坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、海拔高度、地势起伏度、地表切割深度、地表粗糙度和高程变异系数等地形因子,并通过相关系数矩阵确定最佳地形因子,在此基础上对巴山地区地貌类型和地貌区划进行划分。结果表明:(1)巴山地区地貌区划的最佳地形因子为海拔高度和地势起伏度;(2)巴山地区的地貌类型依据海拔高度划分为低海拔、中海拔,依据地势起伏度划分为平原、台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地;(3)巴山地区的地貌区划划分为2个地貌区、5个地貌亚区和18个地貌小区。区划结果符合巴山的地貌空间分布以及地貌格局差异,能有效地体现巴山地区的地貌特征,对巴山生态环境建设具有指导意义。     

基于全数字摄影测量数据建立DEM时分辨率的确定

分辨率是栅格DEM的基本参数之一,其大小直接影响到DEM的数据质量和地形分析的精度。采用多大的分辨率是建立和应用DEM时需解决的基本问题。利用全数字航空摄影测量方法,获取了位于陕北丘陵沟壑区的实验样区的高精度地形特征点、线数据,在此基础上,生成了9种不同数据密度的点数据集。然后利用ANUDEM和TIN方法,建立具有不同格网尺寸的2种DEM数据系列,并提取坡度均方差,平均坡度和高程中误差。根据坡度均方差、平均坡度和高程中误差随格网尺寸变化的规律,确定了建立DEM时合适的分辨率大小。研究结果表明,在利用全数字摄影测量方法建立1:10000比例尺的DEM时,应采用的分辨率约为2.5m。     

数字高程模型和多时相MODIS数据复合的水稻种植面积遥感估算方法研究

随着搭载在TERRA卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的出现,它以数据丰富、时间分辨率高和覆盖范围广等特点,为水稻遥感估产提供了较好的数据源。该文利用水稻种植易受坡度影响的特性,从数字高程模型(Digital Elevation Models简称DEM)中提取坡度信息,考虑到MODIS能提供多时相及丰富的数据,采用DEM产生的坡度和两个时相MODIS影像数据及植被指数复合提取水稻种植面积,经过比较试验证明,在南方丘陵山区的复杂地形区域,多源信息复合相对于单纯利用单景影像数据可以明显提高水稻种植面积估算的精度。     

DEM提取坡度产生的边缘效应分析

由DEM提取地形因子时一般采取3×3窗口分析运算,导致得到的地形因子矩阵在边缘上存在明显边缘误差。以黄土高原不同地貌类型区坡度的提取为例,研究基于1∶10 000和1∶50 000比例尺DEM提取坡度时所产生的边缘效应,分析了边缘效应与DEM分辨率、区域面积及区域地貌特征之间的关系,提出了解决或改善边缘效应的方法。用2个指标量化了边缘效应:一是平均坡度的变化值;二是边缘部分坡度提取的中误差。试验结果显示:平均坡度的变化值与DEM分辨率、区域面积及区域地貌特征之间有较明显的相关关系,即分辨率越高、区域面积越大,地面起伏越小,则边缘效应对整个区域平均坡度的影响就越小;而边缘部分坡度提取的中误差与区域面积没有明显的稳定相关关系,但与DEM分辨率和区域地貌特征之间存在较明显相关关系,即分辨率越高,地面起伏越大,则边缘上坡度提取的中误差越大。     

不同地貌类型区1∶25万比例尺DEM的建立方法

以在 3个不同地貌类型区的试验为例证 ,研究探讨建立栅格化 DEM的技术要点和技术方法 ,并对所建立 DEM的精度进行评价。研究结果表明 ,在平原区可以直接利用 Terlk层及水系要素建立 DEM;在山区 ,则首先需要进行构造地形结构线的预处理 ,而在黄土丘陵沟壑区 ,不仅需要构造地形结构线 ,而且需借用大比例尺的高程数据进行高程加密处理 ,以最大限度地减少地貌特征信息的损失 ,为区域水土流失的动态监测基础地理数据库的建立提供重要的技术方法     

不同比例尺数字高程模型对土壤侵蚀强度分级的影响

基于1∶5万和1∶50万2种不同比例尺的数字高程模型(DEM),结合土地利用类型、植被覆盖度等指标,对试验区土壤侵蚀强度进行了分级,并对不同比例尺DEM求算的坡度差异及其对土壤侵蚀强度分级的影响进行了分析。结果表明:1∶50万DEM较1∶5万DEM综合了大量信息,求算的坡度整体上偏小而使分级结果多集中在微度侵蚀区;不同地貌单元受DEM信息综合的影响不同,地形平坦的山前岗地区受影响最大,而地形复杂的中山区受影响相对较小。     

不同地貌类型区1∶25万比例尺DEM的建立方法

以在3个不同地貌类型区的试验为例证，研究探讨建立栅格化DEM的技术要点和技术方法，并对所建立DEM的精度进行评价。研究结果表明，在平原区可以直接利用Terlk层及水系要素建立DEM；在山区，则首先需要进行构造地形结构线的预处理，而在黄土丘陵沟壑区，不仅需要构造地形结构线，而且需借用大比例尺的高程数据进行高程加密处理，以最大限度地减少地貌特征信息的损失，为区域水土流失的动态监测基础地理数据库的建立提供重要的技术方法。     

珠穆朗玛峰自然保护区地层地貌与植被覆盖变化关系的研究

根据2000—2009年MODIS NDVI/EVIMOD13Q1数据、2004—2007年TM、ETM数据、SRTM 90m分辨率高程数据和国家1∶250万地质图,通过对图像的处理和解译,生成珠穆朗玛峰自然保护区的地质图、植被图、高程图、NDVI—Max变化状况图以及坡度图。在分析了各图间空间分布关系之后得出,珠穆朗玛峰自然保护区内出露最多的岩层为中—上元古界地层和第四系地层,其中在2000—2009年间,中—上元古界地层之上的植被覆盖变化情况要好于第四系地层之上的植被。其原因主要是因为中—上元古界地层主要位于珠峰南坡,该区域地形相对复杂,海拔落差较大,平均坡度也较大;第四系地层主要位于珠峰北坡,这一区域海拔高度较为稳定,地势相对平缓,坡度较小。虽然珠峰南坡的气候条件优于北坡,但地质地貌的因素造成北坡的环境更适合人类居住。因此造成了这两种地层上植被覆盖变化的不同。     

基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究

以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。