中国地区SRTM3 DEM高程精度质量评价

为揭示我国SRTM3DEM数据高程精度质量,结合已开展过SRTM3DEM高程精度质量评价工作的局部地区的研究,考虑空间分布情况,选取新疆、辽宁、山东、浙江、海南5个地区的平原、丘陵、盆地、山地等地形区域作为典型研究区,并以1∶5万DEM为假定真值、以1∶25万DEM为参照,通过DEM面误差可视化分析、DEM面误差信息熵模型、中误差模型等方法对SRTM3DEM数据高程精度质量做了分析。计算结果表明我国SRTM3DEM数据高程精度质量受地形影响并存在一定的空间差异性,同时我国范围内SRTM3DEM数据高程精度质量整体上要高于1∶25万DEM。

青藏高原河流地貌定量研究的基础——SRTM3空白数据填充方法剖析及数据填充质量评价

河流地貌和侵蚀是构造地貌研究的核心内容。90m分辨率的SRTM3数字高程模型被广泛运用于构造地貌学的研究,但数据空白区是其在河流地貌定量研究中的瓶颈。对SRTM3数据与中国1∶25万DEM数据的对比分析表明,1∶25万DEM数据在生成数字河网和河流纵剖面方面不如SRTM3数据,尤其是其在平原区数字河网提取中易发生错误,但在高山峡谷地区数据质量较好,而这正是SRTM3数据空洞的主要区域。对比国内外各种SRTM空洞填补方法发现,相对于算法的改进,高精度数据的参与是填充SRTM3数据空洞的关键。因此,利用SRTM3与1∶25万DEM数据的互补性,对SRTM3进行数据优化,是现阶段青藏高原河流地貌定量研究的基础。详细介绍了SRTM3空洞充填的步骤,具有实际参考价值。

SRTM3 DEM在区域地下水数值模拟中的应用

地形的刻画对降雨入渗和潜水蒸发的计算有着重要作用,但在区域地下水数值模拟研究中常遇到地形数据不足的问题。SRTM3 DEM的发布提供了全球地表高程数据,本文介绍了处理该数据的方法,并通过实例说明其应用。

玲珑山及其周边地区SRTM3和ASTER GDEM高程精度评价

为研究林业应用中小区域范围内数字高程模型(DEM)的高程精度,以地势起伏明显的玲珑山及其周边地区为试验区,利用中误差、等高线套合积差2种定量指标评价方法和DEM回放等高线目视检验主观评价方法对SRTM3和ASTER GDEM 2种免费数字高程模型进行高程精度分析。结果表明:森林覆盖对DEM的精度存在一定的影响,试验区内SRTM3的中误差和等高线套合积差为11.534 m和0.177,ASTER GDEM的中误差和等高线套合积差为10.459 m和0.166,均达到官方公布的精度,且ASTER GDEM精度略高于SRTM3;从DEM回放等高线目视检验来看,2种数据提取的等高线对试验区山地描述比较符合实际情况,但对试验区河谷平原处地形描述较差,其中SRTM3提取的等高线偏移较大。综合考虑,玲珑山及其周边地区优先推荐使用ASTER GDEM数据。

基于SRTM3的MODIS图像几何精校正方法研究

地形地物被高度综合化,只存在超大尺度或大尺度的特征地物,可供选择GCP(地面控制点)的明显地物非常有限,这是中低分辨率遥感图像进行几何精校正面临的最大难题。本文提出了基于SRTM3数据构建与遥感图像几何特征尺度一致的地理参照,对MODIS图像进行几何精校正的方法。首先,利用90 m分辨率的SRTM3进行地形综合,生成250 m像元尺度的DEM并提取地性线,并将其与1∶25万的大型湖泊、大江大河矢量图合并;使用地形光照立体渲染模型(Hillshade)制作250 m的负立体可视化彩色地形地貌图;集成由3种地理信息要素构成的地理参照数据集。之后,分别选取250和500 m分辨率的MODIS数据,利用亚像元分解与增强技术制作125 m分辨率的假彩色影像。最后,叠加显示地理参照数据集和假彩色卫星图像,目视比对采集控制点,利用自适应三角网控制校正模型对多波段数据进行校正处理,其GCP点集的均方误差达到了431 m。结果表明:250 m分辨率的DEM地性线与MODIS亚像元图像表达的特征地物的几何尺度一致,MODIS图像中能识别的特征地物在SRTM3地性线与大型水系中均能找到,地性线所表达的特征地物点的数量多于遥感图像。与传统的基于基础地理底图选择控制点的方法相比,本文提出的方法更有利于同名地物点的判读和选取,并且操作处理简单,选取的GCP点的坐标精度较高,纠正处理工作效率高。

基于SRTM3的岸基ADS-B接收站覆盖性能比较分析

广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)技术在民航领域获得广泛应用,ADS-B信号遵循相关民航标准,可作为已知相关信息的空中辐射源.为了研究岸基ADS-B接收站在电波传播领域的应用,提出了一种基于航天飞机雷达地形测绘任务3″×3″精度(shuttle radar topography mission 3second,SRTM3)数据的岸基ADS-B接收站覆盖性能预测方法.基于高精度的SRTM3地理高程数据,考虑不规则地形的影响,通过计算不同方位上的遮蔽角,进行ADS-B接收站的遮蔽角以及标准大气环境下的理论预测覆盖性能分析,理论与实测结果的一致性表明算法有效.基于2021-06-18—2022-05-31约1年实测ADS-B数据,给出了各月份理论与实测覆盖性能比较,结果表明:在存在飞机进入和穿出理论覆盖范围的方位上,11月份、12月份、1月份预测误差较小,平均误差小于22 km;其他月份则误差较大,平均误差可达200 km.这些结果可为ADSB信号的覆盖算法性能提升提供参考.

基于SRTM3的山区遥感影像地形校正研究

山区遥感影像的地形效应尤为明显,是利用遥感影像进行精确定量分析及应用的主要障碍。为提高地表参数遥感定量化精度,研究在SRTM3数字高程模型的支持下,利用Lambertian模型、归一化模型、C校正方法对山区TM影像进行地形校正实验。通过比较分析影像的校正效果及对地形变量与影像校正前后的辐射亮度值进行相关性分析,对利用开源SRTM3地形数据对山区遥感影像进行地形校正的可行性进行研究。实验表明除小部分区域由于SRTM数字高程模型本身的误差使得影像存在误校正外,利用SRTM3数字高程模型进行地形校正效果明显。

基于SRTM3 DEM与ASTER GDEM2数据的海外输电线路勘测设计

目前广泛应用的数字高程模型(DEM)包括SRTM3 DEM和ASTER GDEM,但根据实测,两种DEM的误差均低于其官方宣布的精度,本文依托海外输电线路工程实例,通过高程精度评价、数据融合、重采样等方法提高高程精度,重新获取的DEM精度可靠,可获取概略平断面图,线路路径图,可实现输电线路走廊三维可视化,达到海外输电线路设计初期路径优化的目的。

ASTER-GDEM与SRTM3数据质量精度对比分析

ASTER-GDEM是最新的全球数字高程模型,具有较高的分辨率;SRTM3是目前研究人员广泛应用的地形数据。结合实测数据、矢量化地形图,从高程精度、位置精度和坡度因子3方面对比分析两种数据精度。结果表明:ASTER-GDEM数据高程精度低于SRTM3数据,而水平位置精度较高,二者各级坡度百分率近似,与国家1∶5万数字地形图生成的DEM差异较大。

典型山区SRTM3与ASTER GDEM数据精度对比分析——以青藏高原东麓深切河谷区为例

目前广泛应用的数字高程模型(DEM)包括SRTM和ASTER GDEM,但在地形影响下,两类数据的误差分布并不均匀。本文选用1:5万地形图DEM及河流要素作为参照,在青藏高原东麓山区开展实验,分别采用"河流-河谷"位置偏移量与高程中误差来评价两类数据的平面精度与垂直精度,结果表明:(1)实验区内SRTM3存在向西南方向的水平位置偏移,平均偏移量为127.8 m,ASTER GDEM则以正西方向偏移为主,平均偏移量为104.1 m,该区域ASTER GDEM的总体平面精度较好;(2)SRTM3数据样本的绝对误差分布相对集中,高程中误差为35.3 m,小于ASTER GDEM样本的高程中误差50.2 m,总体垂直精度优于ASTER GDEM;(3)在平均高程大于4500 m的高海拔区域,两类数据的中误差与高程值正相关,SRTM3中误差随高程增速较慢,垂直精度较ASTER GDEM高;(4)两组数据垂直精度对坡度有较大依赖性,中误差随坡度近似指数曲线增长,在平缓区域SRTM3中误差小于ASTER GDEM。本研究为该类数据在山区的选用及误差修正提供依据。

基于SRTM3三维地表模型和EGM2008重力场模型的GPS高程转化方法研究

在进行GPS高程拟合研究时,通常使用重力场模型公式计算高程异常,因其精度较低,一般会考虑加入地形模型改正,然后对残差进行拟合得到高程异常。该文利用EGM2008模型和RTM地形模型计算高程异常,综合考虑长短波的影响,选择不同拟合点个数和采用不同模型,通过插值法和二次曲面拟合法拟合残差求得待求点的高程异常,分析计算精度。实例表明,当已知拟合点个数相同时,使用二次曲面对高程异常残差进行拟合其精度较高;此时若加入地形模型改正,可显著提高GPS高程异常拟合精度。

基于实测重力异常和地形数据确定重力梯度的研究

本文利用澳大利亚北领地West Arnhem Land地区实测重力异常数据并联合DEM(9″)和SRTM3(3″)地形高程数据,使用移去-恢复技术和Stokes积分方法计算了该地区两条剖面的重力梯度及其功率谱密度,使用FFT方法解算了整个地区的重力梯度值,结果证明了联合重力异常数据和高分辨率地形高程数据能有效地提高重力梯度的解算精度;功率谱密度的计算结果与国外成熟的重力梯度功率谱密度模型相吻合,表明高于0.3Hz频率范围的功率谱密度可看做噪声,为重力梯度数据处理中噪声的辨别和剔除提供了借鉴,另外对重力梯度辅助导航基准图的构建以及重力梯度测量系统的标定提供了有益的探索.

复杂地形地区WRF模式四种边界层参数化方案的评估

为更加精确地模拟复杂地形地区大气边界层中气象要素,将NASA发布的SRTM3(约90m分辨率)地形高度数据引入中尺度气象模式WRF(weather research and forecasting)中,结合四种边界层参数化方案(YSU、ACM2、MYN2.5level TKE(简称MYN)、Bougeault and Lacarrere TKE(简称BL))及模式自带地形数据GTOPO30(约1km分辨率),模拟了2008年4月24—25日安徽黄山及周边地区大气边界层气象要素场变化特征,并对模式输出的2m气温、2m露点温度、10m风速、湿度廓线与模拟区域内19个气象站及2个探空站数据进行比较。结果表明,无论采用哪种地形数据,四种边界层参数化方案中,YSU方案模拟的2m气温误差最小,ACM2方案模拟的2m露点温度和10m风速误差最小;采用SRTM3数据后,四种边界层参数化方案模拟的2m气温平均均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别降低了3.79%(YSU方案)、2.48%(ACM2方案)、3.8%(MYN方案)、0.87%(BL方案);对2m露点温度模拟,除MYN方案模拟平均RMSE降低了0.59%外,其他三种方案模拟误差分别增加了1.39%(YSU方案)、0.49%(BL方案)、0.89%(ACM2方案);而对10m风速的模拟结果,除ACM2方案模拟平均RMSE降低了2.28%外,其他三种方案模拟误差分别增加了0.22%(YSU方案)、2.32%(MYN方案)、2.45%(BL方案);对2个探空站点湿度廓线的模拟显示,各边界层方案均能模拟出水汽的垂直变化趋势,但模拟效果总体表现为偏湿,采用SRTM3地形数据之后,ACM2方案模拟部分时刻的低层水汽廓线有所改善。

局部地形改正的奇异积分研究

现有的地形改正积分核函数存在奇异现象,使得积分在奇异点处不连续.针对此问题,本文提出了采用高斯积分法与核函数项增加常数因子级数展开法来解决这一难题,并推导了高斯积分法处理奇异积分的公式及含可选小常数的地形改正的严密级数展开式.同时文中采用最新公布的3″×3″高分辨率的SRTM3地形数据代替传统的GTOPO30数据计算地形改正,结合实际算例确定了地形改正数的级数展开式的可选次项和最佳常数以及高斯积分法的最佳内外圈半径,并详细讨论了两种奇异积分处理方法和两种分辨率的地形数据对地形改正的影响.

辽宁省地形分类标准及分区方案研究

针对省级区域地形特点,提出适合本省的地形分类标准和分区方案,对区域内相关领域研究具有十分重要的现实意义.基于公开的SRTM3数据,并使用1∶25万地形数据补充海域部分,采用VM-MapInfo软件技术体系,建立覆盖辽宁省全域的1km×1km面状矢量公里格网,作为地形分析的基础格网,对辽宁省地形进行高程和高程差分析,得出辽宁省无高山地、高原及大盆地地形;在典型地形剖面线分析基础上,将辽宁省地形类型分为5大类8个亚类,并依据划分的地形类型进行数量统计,辽宁省以丘陵为主,平原面积广阔,分别占全省面积的45.84%、29.30%.为使划定的辽宁省地形分类标准更好地指导全省国土资源开发利用,进一步划分出辽宁省地形分区方案.

基于Google软件的农地区高程获取及精度评价

相比于传统大比例尺测绘,高分遥感和雷达技术可以快速高效地获取农地地形边界和特征点位高程,因而可为农地整理和机械化前期研究提供决策依据。本研究基于Google Maps高分辨率遥感影像数字化农地特征点位和边界,开发了在Google Earth(谷歌地球)软件上获取坐标点位高程的程序,实现了农地特征点位数字化和高程获取;使用国家1∶1万数字地形图对该方法进行了精度评估,并且与直接基于SRTM3和ASTER数字高程模型插值方法进行了比较。结果表明,本研究实现了高分辨率遥感影像和数字地形模型的整合应用,在农地边界和特征点位获取、影像校正方面比直接通过SRTM3数据插值获取高程有优势,有较好的应用潜力。

青藏高原地区大地水准面与似大地水准面的转换

研究了联合重力场模型和地形系数模型直接计算大地水准面与似大地水准面差值的方法;分析了影响计算结果精度的误差源。提出利用实际地形数据SRTM3以及密度数据CRUST2.0改善计算结果的建议,并分别进行了比较。青藏高原地区的实际计算结果表明,该地区大地水准面与似大地水准面的差值均值约为0.8 m。

三种地形数据下WRF模式风场模拟对比试验研究

为提高近地面风场模拟精度,将SRTM3和ASTER高精度地形数据引入WRF中尺度模式中,并结合模式原有地形数据GTOPO30,对香港地区2013年11月风场进行模拟,同时选取模拟区域内29个地面气象监测站实测数据对不同地形数据下的10m高处风速模拟结果进行检验。结果表明,WRF模式能够较好地模拟近地面风场的日变化趋势,尤其在海拔较高的区域,模拟结果与实际情况非常吻合;相比于GTOPO30,SRTM3和ASTER数据能够更加准确描述研究区域的地形特征,两者对原地形高程的修正幅度均比较有限,用于近地面风速模拟时均能小幅改善模拟效果。

顾及高程二次项的大地水准面与似大地水准面之差距

用中国青藏高原某地区实测重力数据和SRTM3地形数据计算了该地区大地水准面与似大地水准面的差距。理论分析和数值计算表明,二者的差距与高程有很大的相关性,高程一次项在该地区的均值达到1.76 m,高程二次项的最大值达到0.03 m。

SRTM 3数据在海岸地区问题的修复方法初探

海岸地形分析是研究海岸的重要手段之一,SRTM3数据为其提供了良好的数据源。但是,在海岸区域,SRTM3数据存在一些缺陷,不能直接使用。本文首先概述SRTM3数据的基本状况,然后按照区域分布,总结了海岸SRTM3数据的四类不足,给出相应的修复方法,特别是提出了新的海面高程偏移和虫蛀现象的修复方法,应用于实际工作中,效果较好。