Aster数据的DEM生产及精度评价

利用贵州省黎平县ASTER 15m的立体影像像对进行DEM生产并对其精度进行评价。研究结果表明：ASTER数据提取DEM是可行的；地面控制点(GCPs)的精度、分布和数量是决定提取DEM数据精度的关键；控制点数目较多，分布均匀时可以大大提高DEM提取的精度。     

地性线提高卫星林火监测几何精度的方法

利用卫星热点监测森林火灾,在我国已有近20年的应用历史,但提高火场或火点定位精度的一直没有大的突破,经过系统级及GCP控制校正的监测图像,往往还存在2~4个像元的误差,影响了开展地面核查和处置的工作效率。针对以上问题,提出了一种基于90m DEM(数字高程模型)提取地性线,并集成立体可视地形地貌图、江河及大型湖泊矢量地图,以此为地理参照数据控制校正MODIS林火监测图像的方法。实验结果表明,与原有的几何纠正技术相比,利用地性线控制精校正的监测图像,其火场的定位误差从2~4个像元提高到1个像元内,GCP(控制点)的均方误差仅为431m,该技术方法能极大地提高卫星林火监测的几何精度。     

低山丘陵区多源数字高程模型误差分析北大核心CSCD

作为多学科交叉与渗透产物的数字高程模型(DEM)已在诸多学科和领域及实际应用中发挥了重要作用,但目前能够免费获取的高分辨全球DEM在不同区域仍存在很大的不确定性,应用之前进行质量评估至关重要。以烟台市为实验区,以大比例尺地形图(1∶10 000)生成的DEM为参照,结合坡度、坡向和土地覆被类型等地学因子,定量分析了目前广泛应用的两个版本ASTER GDEM(先进星载热辐射和反射辐射计全球数字高程模型)ASTETR 1和ASTER 2及不同空间分辨率SRTM DEM(航天飞机雷达地形测绘任务)(SRTM 1:～30m和SRTM 3:～90m)在低山丘陵区高程、坡度及坡向误差。结果表明:在研究区域内,ASTER 1、ASTER 2、SRTM 3、SRTM 1总体高程均方根误差分别为8.7m、6.3m、3.7m和2.9m。ASTER与SRTM的高程精度不同程度地受坡度、坡向以及土地覆被类型等地学因子的影响,DEM误差随坡度增加而增大,其中SRTM 3精度对该因子最敏感。尽管坡向对DEM精度影响不明显(4种DEM在不同坡向上的均方根误差波动范围均不超过2m),但是不同土地覆被类型下这4种DEM精度差异显著。此外,分析4种DEM提取的坡度可知,SRTM 1的均方根坡度误差最低(2.5°)、ASTER 1与ASTER 2的坡度的均方根误差大致相同(3.6°、3.9°)、SRTM 3的坡度均方根误差最高(4.3°)。坡向的精度SRTM 1最高,ASTER 1与ASTER 2次之,SRTM 3最低。研究结果对我国低山丘陵区ASTER GDEM与SRTM DEM的应用与精度评估具有一定的借鉴作用。     

低山丘陵区多源数字高程模型误差分析

作为多学科交叉与渗透产物的数字高程模型(DEM)已在诸多学科和领域及实际应用中发挥了重要作用,但目前能够免费获取的高分辨全球DEM在不同区域仍存在很大的不确定性,应用之前进行质量评估至关重要。以烟台市为实验区,以大比例尺地形图(1∶10 000)生成的DEM为参照,结合坡度、坡向和土地覆被类型等地学因子,定量分析了目前广泛应用的两个版本ASTER GDEM(先进星载热辐射和反射辐射计全球数字高程模型)ASTETR 1和ASTER 2及不同空间分辨率SRTM DEM(航天飞机雷达地形测绘任务)(SRTM 1:～30m和SRTM 3:～90m)在低山丘陵区高程、坡度及坡向误差。结果表明:在研究区域内,ASTER 1、ASTER 2、SRTM 3、SRTM 1总体高程均方根误差分别为8.7m、6.3m、3.7m和2.9m。ASTER与SRTM的高程精度不同程度地受坡度、坡向以及土地覆被类型等地学因子的影响,DEM误差随坡度增加而增大,其中SRTM 3精度对该因子最敏感。尽管坡向对DEM精度影响不明显(4种DEM在不同坡向上的均方根误差波动范围均不超过2m),但是不同土地覆被类型下这4种DEM精度差异显著。此外,分析4种DEM提取的坡度可知,SRTM 1的均方根坡度误差最低(2.5°)、ASTER 1与ASTER 2的坡度的均方根误差大致相同(3.6°、3.9°)、SRTM 3的坡度均方根误差最高(4.3°)。坡向的精度SRTM 1最高,ASTER 1与ASTER 2次之,SRTM 3最低。研究结果对我国低山丘陵区ASTER GDEM与SRTM DEM的应用与精度评估具有一定的借鉴作用。     

资源三号卫星影像DEM提取与精度分析

为提高国产遥感卫星影像定位精度,提取高精度DEM,该文基于卫星遥感的成像模型和间接平差理论,利用有理函数模型和像面仿射变换模型,构建了卫星影像平差数学模型;利用该数学模型对资源三号卫星立体影像进行了平差处理,建立了研究区域DEM。分析结果表明:DEM在无控制点情况下,平地区域平面精度达到6.12m,高程精度达到8.39m;山地区域平面精度达到6.20m的,高程精度达到8.62m,数据精度能够满足1∶50000比例尺地形图测图标准和要求。研究结果验证了国产卫星数据的定位精度。     

基于WorldView-2制备大野口流域高分辨率DEM及精度分析

在全野外GPS地面控制点基础上,对WorldView-2影像自带RPC文件进行校正,利用数字摄影测量软件系统在立体模型上通过影像自动匹配技术快速提取黑河流域上游大野口子流域1∶5 000比例尺数字高程模型(DEM)。由于区域地形复杂、交通不便,研究区南部无地面控制点覆盖。基于立体模型交互式操作,匹配60个均匀分布高精度影像连接点,提高了DEM自动提取精度。并在对阴坡森林覆盖区、大野口水库等重点区域进行DEM编辑基础上,辅助地形特征点和线数据提高了成果精度。由15个外业控制点、12个模型保密点组成的检查点进行定量DEM验证,结果表明:两组高程中误差最大为1.9 m,达到该比例尺山地一级精度2.5 m的要求。
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IRS-P5立体像对提取DEM及精度评价

利用IRS-P5同轨立体像对构建DEM并讨论DEM的精度,分析了不同地面控制点组合下的影像定位精度。在至少采用4个地面控制点的情况下,平面和高程方向影像定位精度能够达到2 m的精度。用抽样检查和差值运算的方法对DEM的精度进行了评价,认为P5立体像对生成DEM基本满足国家1∶50 000大比例尺地形图制图的要求。实际选线证明IRS-P5影像生成的DEM满足电力选线的要求。     

利用有理函数提取GeoEye-1立体像对数字高程

本文探索利用高分辨率卫星GeoEye-1卫星获取数字高程模型辅助重力改正的方法。本文介绍了有理函数模型提取立体像对中高程的技术流程,通过与地面实测控制点的对比,分析在有控制点和无控制点情况下有理函数模型提取结果的精度。研究表明有理函数模型正逐渐成为高分辨率卫星提取地形地貌的重要方法。     

基于RFM模型的GF-2卫星数据几何校正精度探讨

本文以GF-2国产卫星原始数据为研究对象,在基于RFM下分别采用不同精度DEM数据和不同数量的GCP的参与下来探讨对GF-2卫星全色波段原始数据的几何纠正精度的影响。结果表明:在一定数量GCP参与下采用10m分辨率DEM纠正的全色波段影像精度要明显高于30m分辨率DEM,通过分析在8个GCP参与下采用30m分辨率DEM纠正的全色波段影像最大中误差为4.74m,达到1:10000尺度精度要求;此外,并不是参与纠正的GCP数量越多其图像纠正的精度就越高,GCP参与的数量在6-8个时纠正的图像精度相差不大,在30m分辨率DEM参与下GCP数量最少为6个所纠正的全色波段影像才能满足1:10000工作的精度要求。     

SRTM与ASTER加权融合的机器学习方法

为了克服SRTM和ASTER各自缺陷,充分结合二者优势得到更高质量的DEM,提出了一种基于神经网络模型的加权融合方法。首先,统一两种DEM坐标系和高程基准;其次,借助后向传播神经网络分别建立SRTM与ASTER高程误差和地形因子的非线性关系模型;然后,利用此模型估计各DEM的误差分布;最后,根据该误差计算SRTM和ASTER融合权重,并实现SRTM和ASTER加权融合。以董志塬为研究区进行分析。结果表明:融合后DEM精度有明显提高,相比于原始SRTM和ASTER,平均绝对误差分别降低了1.29m和3.66m,中误差分别降低了0.40m和3.16m,标准差分别降低了0.79m和2.07m;各地形因子对DEM高程精度的影响在融合之后均得到降低。以美国爱达荷州北部某区域为验证区,实验结果与研究区相似。     

不同模式Radarsat 影像DEM 提取及精度比较

利用摄影测量方法进行DEM 提取是热带雨林地区雷达应用方向之一。以热带雨林地区平地、丘陵和山地混合地形区为研究对象, 收集了F、S 和W 等不同波束模式的Radarsat-1 SAR 影像9 景, 组合成6 个不同类型的立体像对, 进行DEM 提取, 探讨基于距离ö多普勒构像方程的Radarsat 影像的DEM 提取方法。通过对DEM 结果进行精度验证和比较, 认为提取的DEM 精度受多种因素影响, 同种波束模式的立体配置, 立体交会角越大,DEM 精度越高; 对于地表起伏较小的平地,DEM 精度要高于丘陵山地区, 该研究区DEM 精度的平均误差可以达到14 m 左右,RMSE 可以达到29 m 左右。     

汶川震后震害区DEM提取方法研究-以平武县为例

数字高程模型(DEM)是地理信息系统的基础数据,在与地形相关的各个领域都有非常广阔的应用前景,因此,对DEM的生产和应用研究意义重大。5·12汶川特大地震导致灾区地形严重破坏,原有的地形图及DEM数据不再具备时效性;而有效的DEM数据在当时抗震救灾和灾后重建高精度正射遥感影像地图制作、三维漫游、公路交通及地质灾害信息提取和预警预报等方面又极为重要。因此,采用何种技术方法快速获取灾区震后DEM数据是当时亟待解决的问题。利用ENVI平台,以四川省平武县为实验区,选用IRS\|P5卫星遥感立体像对,尝试在不能采集到高精度地面控制点的条件下,为应急快速获取研究区震后1∶5万DEM数据的工作流程。实验结果及其精度评价表明,获取的实验区震后DEM精度达到了1∶5万或更高比例尺DEM精度标准。该研究方法及提取DEM的工作流程对类似地区应急条件下提取达到一定精度要求的DEM有实用参考价值。     

基于机载LiDAR的高寒山区遥感高程数据精度评估

遥感高程数据是获取缺资料地区DEM（Digital elevation models）数据的重要手段。然而,由于高寒山区实地高程测量稀少,难以对多源遥感DEM数据进行统一验证。ICESat-2等新的遥感高程数据在高寒山区也缺乏相应的精度评估。针对此问题,以青藏高原东北缘的冰沟流域作为研究区,采用机载航空遥感获取的大范围LiDAR（Light Detection And Ranging）DEM数据对新产品ICESat-2 ATL06（Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2, Land Ice Height）、ALOS DEM（12.5 m分辨率）以及新版本SRTM V3（SRTM Arc-Second Global 1 V003）、ASTER GDEM V3（ASTER Global DEM）进行验证,并分析地形因子与均方根误差RMSE的关系。研究结果表明：ICESat-2 ATL06数据在高寒山区的RMSE为0.747 m。由于其较高的精度,可用于验证缺资料地区的其他遥感高程数据。其他遥感高程数据的精度都相对较低,ALOS 12.5 m数据的RMSE为5.284 m;ASTER GDEM V3版本的RMSE为9.903 m。实验所采用的4种遥感高程数据与机载LiDAR DEM均具有较高的相关性,相关系数在0.998与1.000之间。实验还揭示了坡度是影响遥感DEM精度的主要因素。除ICESat-2 ATL06外,其他高程数据的RMSE均随坡度的增大先减小再增大,且都存在一个最佳坡度值。鉴于地形复杂多样的冰沟流域具有青藏高原高寒山区的典型特征,多源遥感DEM数据在该区域的验证结论具有较好的代表性,可为相似地区DEM数据的使用和评估提供重要的知识补充。     

利用高分辨率SAR立体像对提取数字地形模型研究

高分辨率的SAR卫星都具有多角度的扫描能力,使其同样具有立体观测的能力,为我们提供了另一种产生DEM的手段。利用SAR立体像对提取DEM的影响因子包括:数据类型斜距和地距、控制点和连接点、分辨率和相关器以及噪声和数据深度等。本文利用在两个地区的五景SAR像对就生成DEM和这些因子对DEM的影响进行了研究。通过研究发现TerraSAR-X和CosmoSkymed同样具有很好的立体成像能力,可以用来提取数字地形模型。适合利用其他手段生成DEM困难的地区使用。     

星载SAR干涉技术获取DEM及其精度分析

星载合成孔径雷达干涉（InSAR）技术是一种数据覆盖范围广、廉价、高效、方便的数字高程模型（DEM）获取方法,但在地面植被覆盖广、大气水汽含量高的地区其影像相干性随时间基线的增加迅速降低;同时,SAR卫星的轨道误差也影响DEM精度。利用ERS-1/2卫星串行模式SAR数据获取镇江地区DEM,分析了轨道误差对DEM精度的影响;根据干涉相位的统计特性,从理论上给出干涉相位噪声与相干系数和视数之间的关系。实验结果表明就干涉像对的卫星轨道误差和相位噪声而言,在小区域内DEM精度优于3.5 m。     

1∶1万DEM的生成及SPOT-5卫星数据正射校正

丘陵、山区利用地面高程模型(DEM)进行正射校正是消除或限制投影误差的重要方法。通过对丘陵、山区1∶1万地形图中的等高线、高程点、特征线等地形要素进行数字化处理及不同坐标系的转换等,制作生成符合规范要求的高精度的1∶1万DEM。对SPOT-5卫星影像数据进行了配准、融合及几何校正,辅助利用1∶1万DEM制作完成符合精度要求的正射影像图。1∶1万DEM及正射影像图的制作完成对全省类似地区的图件更新及地理信息系统建设具有重要的参考价值。     

GeoEye-1立体像对定位精度及其应用分析

探讨了基于有理函数模型的GeoEye-1立体定位方法,并使用澳大利亚Hobart地区立体像对进行了有关试验研究,结果表明,GeoEye-1立体影像无地面控制点的平面精度在3.0m之内(CE90),高程精度约为10.1m(LE90);在良好的地面控制点的支持下,平面和高程精度均优于0.5m(RMSE),基本可满足国家1∶5000基本比例尺地形图测图要求。     

利用共线方程的ALOS DEM制作误差分析

卫星遥感是获取DEM数据的重要手段,定量化和降低DEM数据误差是应用DEM数据的前提。在共线方程理论的基础上,模拟分析了DEM数据精度与内外方位元素之间的定量关系,以覆盖鄱阳湖地区的ALOS PRISM立体像对为研究数据,根据SRTM数据计算DEM误差,并求解影像内外方位元素误差。研究表明:影像角度误差是影响DEM误差的主要因素。消除角度元素误差后,DEM数据误差的均值由4.4m降为0.2m,标准差由7.7m降为2.7m。     

基于无人机影像的山地人工林景观DEM构建

山地人工林景观的DEM构建是对景观地形信息进行描述的基础的研究内容,也是人工林景观面积、结构、蓄积量等信息提取的重要因子,具有重要的研究意义。通过无人机平台获取影像,采用立体像对拼接的方式生成正射影像并提取DEM信息,并与GPS测量数据、ASTER GDEM、SRTM数据进行比较分析。结果表明:在该区域无人机影像构建的DEM与实测高程差距最小(RMSE=8.96),具有比ASTER GDEM(RMSE=13.68)和SRTM(RMSE=11.81)更高的精度;在每个样方内的最大高程差值与最大树高最为接近(RMSE=1.813),说明无人机DEM能够反映出更多的冠层与地面分层信息,在山地人工林景观DEM构建中表现出较大潜力。     

印度测图卫星IRS-P5定位精度初步研究

简要回顾了印度遥感卫星系列的发展历程;给出了IRS-P5卫星及传感器的有关性能参数,并与IKONOS、SPOT5 HRS做了初步比较;详细论述了IRS-P5使用有理函数模型的定位方法。最后,使用中国北京地区的立体像对数据进行了有关试验研究,结果表明,在良好的地面控制点的支持下,平面和高程精度均可达到5m,满足国家1∶50000基本比例尺地形图测图规范要求。