使用两期DEM差值分析成果高程质量

在测绘质量检验工作中,利用高精度DEM数据与被检查项目DEM成果进行差值高程运算并分析DEM差值,可以快速高效的获得被检项目高程精度质量精细化特征,可以准确的将不同地类不同地区的DEM成果质量清楚的表达。本文以“宁夏2000”项目DEM数据和西吉县乡村规划DEM数据为数据源,通过生成差值DEM,分析西吉县乡村规划项目DEM数据高程精度质量。

基于多数据源的采煤沉陷区早期识别及地面形变特征监测——以神木市大柳塔镇为例

煤矿区生态环境问题受到社会的广泛关注,如何实现采煤沉陷区精准、高效、经济的早期识别和动态监测显得尤为迫切。本文在资料收集与整理分析的基础上,利用2000—2022年5期DEM数据进行差分解算,同时利用2015年6月15日至2023年7月15日共计164期长时间序列Sentinel-1数据,对煤矿区地面沉降进行动态监测,查明了神木市大柳塔镇采煤沉陷区现状分布与地面沉降特征,形成了一套基于多数据源的采煤沉陷区早期识别方法。研究结果表明:①大柳塔镇采煤沉陷区分布面积为252.70 km 2,包括地面塌陷、采空区悬顶两种类型,神华公司石圪台、哈拉沟、大柳塔、活鸡兔4大矿区煤矿塌陷问题严重;②将分辨率为2 m的DEM数据重采样为5 m后进行差值运算,误差为0.01 m,精度较高且计算高效;③DEM差分解算、SBAS-InSAR技术均能对地面塌陷范围进行精准识别,匹配度高,且各方法间互为补充,相互印证。

基于极化干涉SAR植被高度提取算法分析

极化干涉SAR综合了干涉SAR和极化SAR的优点,被广泛应用于植被高度的反演。本文在分析DEM差值法、RVOG地相位法、复相干幅度法以及改进的综合算法基础上,利用黑龙江大兴安岭地区的一对ALOS全极化干涉SAR数据进行实验,对比分析了各算法的反演结果。结果表明:改进的综合算法的树高反演效果总体上优于其他方法,有较高的反演精度,并且能够在一定程度上保证森林树高反演的稳定性。

基于极化干涉SAR数据森林树高反演算法比较

树高是森林资源的重要参数,因此对于树高反演的研究具有重要的意义。以欧空局提供的Pol SARPro软件生成L波段和X波段的全极化雷达数据,对2个波段的数据进行预处理,选择DEM差值法、RVOG地相位法和复相干幅度法对树高进行反演,并对L波段和X波段反演结果进行分析。结果表明:对于L波段,DEM差值法低估了树高,RVOG地相位法高估了树高,复相干幅度法反演的树高精度比DEM差值法和RVOG地相位法要高;X波段严重低估了树高,已经不适用这3种树高反演算法,反演的结果不理想。

极化干涉SAR森林树高提取算法的对比分析

在对极化干涉SAR森林树高反演的DEM差值算法、相干相位-幅度综合反演算法进行分析的基础上,对基于极化干涉相干优化方法的改进算法进行了探讨。利用黑龙江大兴安岭地区的一对ALOS全极化干涉SAR数据进行实验,并对比分析各算法的反演结果。结果表明,在使用改进的算法进行森林树高反演时可以获取精度较高的反演结果,并且在一定程度上提高了森林树高反演的稳定性,为森林树高反演工作的业务化运行提供一定的依据。

顾及DEM误差空间自相关的地形变化检测方法

传统的地形变化检测方法忽略了DEM误差的空间自相关性,针对此问题,本文提出了顾及DEM误差空间自相关的地形变化检测方法。首先,通过2期DEM相减得到差值DEM(DoD),并通过蒙特卡罗方法评估DEM的误差空间分布;其次,基于DEM误差空间分布图,通过误差传播公式计算DoD误差,并使用半变异函数分析其空间自相关程度;最后,在误差空间自相关分析和显著性检测的基础上计算地形变化量(体积)和对应的误差限。本文在4个黄土小流域进行了实验,结果表明:无人机摄影测量DEM的高程误差存在一定程度的空间自相关,通过光束平差蒙特卡罗方法可以模拟无人机摄影测量DEM的误差空间分布;在进行地形变化检测时,使用误差空间分布代替中误差进行地形变化检测有效降低了检测结果对显著性阈值的敏感性;显著性阈值从68%提高到95%时,使用误差空间分布的检测结果损失的观测值比使用中误差低5.39%~6.75%。顾及空间自相关的地形变化检测方法能够更加科学、精确地量化地形变化特征,也可有效地应用于地表变形监测、流域侵蚀监测、输沙量评估等领域。