融合生成对抗网络与SRTM的ASTER GDEM数据重建

航拍死角、匹配偏差、点位不足、云雾遮盖等易使数字高程模型(DEM)存在数据异常。鉴于光学立体摄影测量获得的ASTER GDEM受天气因素影响大,雷达测量得到的SRTM DEM受地形起伏因素影响大,为提高ASTER GDEM数据的质量,该文构建一种多源多尺度残差连接门控卷积生成对抗网络(Multi-Source and Multi-Scale Residual-Connected Gated Convolutional Generative Adversarial Network, MSSRGC-GAN),利用SRTM DEM数据辅助重建ASTER GDEM中异常数据,并以实验区范围内多组不同地貌的ASTER GDEM样本数据重建为例,对模型进行定量评价。结果显示:重建数据RRMSE小于0.06,R~2大于0.9,PSNR大于60,SSIM在0.999 5以上,优于反距离插值法和SRTM镶嵌法等传统方法以及无门控卷积模型和无空洞卷积模型等深度学习方法。

AW3D30 DEM、SRTM DEM和ASTER GDEM三种开源数据精度对比分析

数字高程模型(DEM)一直以来是地理信息系统和地表分析的重要数据源,在生产中起着重要作用。文章在详细介绍了AW3D30 DEM、SRTM DEM和ASTER GDEM三种开源数据基本参数的基础上,利用B级控制点数据对比分析了AW3D30 DEM、SRTM DEM和ASTER GDEM三种数据集在青海范围内的高程精度。实验结果表明,在青海省范围内AW3D30 DEM高程精度最高,其次是SRTM DEM,而ASTER GDEM高程精度最差;此外,随着坡度的增加,三种开源DEM的整体精度在降低。

SRTM DEM与ASTER GDEM精度对比分析与验证

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)在生产中有着重要作用。文章分析了目前两种全球大范围覆盖的免费DEM产品(ASTER GDEM和SRTM DEM)的精度,并使用大同地区合成孔径雷达差分干涉数据结果展现了两者的差异。结果表明:SRTM DEM 30m分辨率的DEM数据精度优于ASTER GDEM。

三维卫星遥感图像生成技术及其在第四纪构造地貌研究中的应用

近年来一系列中高分辨率立体成像卫星传感器相继发射成功,如法国的SPOT卫星、日本的ASTER和ALOS卫星,它们除了具有获取多光谱遥感数据的能力外,还具有立体成像的功能。随着计算机图像处理技术和卫星遥感立体成像技术的不断发展,地质体及其地形地貌的三维图像生成及其可视化技术得到了迅速发展。本研究介绍了利用ER-M apper图像处理软件提供的三维图像生成及可视化技术,将ASTER卫星遥感数据生成的数字高程模型与多光谱图像信息有机融合,生成地质体三维可视化图像,再现地质体的三维空间特征,从而从整体上直观、综合地对活动地质构造及其构造地貌特征进行可视化分析研究。本研究重点介绍了ASTER三维可视化立体遥感图像在晚第四纪活动构造和第四纪火山地貌研究中的应用,并展示了在阿尔泰山富蕴断裂带、北天山独山子背斜带、东昆仑断裂带以及长白山天池火山的研究实例。

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。

利用ASTER立体像对提取相对DEM及正射影像地图制作

本文探讨在PCIGeomatica软件支持下,应用四川省泸州地区ASTER立体像对数据自动提取DEM及其正射影像地图制作。通过与当地实测地形图(1∶50000)比较,表明在平坦地区ASTER DEM与实测地形图吻合很好;在高程变化较大的区域由于太阳高度、方位影响和ASTER后视成像存在着较大的叠掩和阴影效应,ASTER DEM和实测DEM存在一些差异,但总体上可以满足中小比例尺(1∶500,000到1∶1000,000)地图应用。ASTER的应用为DEM的快速提取和正射影像地图制作提供了一种新的途径。

基于DEM的喀斯特流域地貌发育影响因素分析

影响喀斯特流域地貌发育的因素复杂多样,除岩性、气候等条件外,流域水系特征及高程、流域坡度和流域切割程度和流域地表形态特征等也是影响喀斯特流域地貌发育的重要因素。本文根据贵州省ASTER影像,利用RS和GIS技术,提取DEM数据;以DEM数据、TM影像和CBERS影像为基础,选取32个喀斯特流域,探讨分析影响地貌发育的五大因素,并提取25个指标;借助MATLAB和Spss软件进行数据处理和主成分分析,得出影响地貌发育的九个主成分,得出影响喀斯特地貌发育从大到小的因素是流域水系特征及高程、流域坡度和流域切割程度和流域地表形态特征。

基于DEM的喀斯特流域地貌类型的识别

根据贵州省ASTER影像,利用RS和GIS技术提取DEM数据;以DEM数据、TM影像和CBERS影像为基础,选取29个喀斯特流域,分析影响地貌类型发育的5个因素,并提取24个指标;借助Spss和Matlab软件进行数据处理和多元回归分析,提出不同喀斯特流域地貌类型识别的数学模型,并通过方差分析和样区检验,得出很好的识别效果。

基于光学立体和InSAR的Grove山地区DEM建立和分析

本文分别利用光学立体和In SAR技术生成了东南极Grove山地区15 m分辨率的ASTER DEM和20 m分辨率的In SAR DEM。在利用ASTER立体像对生成DEM的过程中引入ICESat测高数据作为高程控制以减少错误匹配,提高DEM垂直精度;而在利用ERS tandem数据生成DEM后,选取ICESat测高数据对In SAR DEM进行倾斜面纠正,以消除基线不精确估计等带来的影响。通过与未作控制的ICESat测高数据进行比较,评价了两种DEM的精度并对误差进行了分析。同时,比较了两种DEM的差异,并分析了造成这些差异的原因,探讨了两种技术生成南极冰盖DEM的优势和不足。最后结合两DEM的优势,融合生成了Grove山地区高精度的DEM。

基于ASTER的喀斯特流域地表水系自动提取研究——以贵州省为例

根据喀斯特流域孤峰和峰林在ASTER影像上表现为色调深浅不一的"桔皮状"和"花生壳状"图形,河流和湖泊色调较深,湿地和干谷色调相对较浅等影像特征,对贵州省内32个典型的喀斯特流域进行数字高程和地表水系提取。结果表明,利用ASTER影像提取喀斯特地表水系简便快捷、准确率高。与从1:25万水文地质图提取的水系进行对比,ASTER所提取的水系其流域面积最大的相对误差为4.5892%,主河道长度最大的相对误差为3.5693%,河网密度最大的相对误差也只有7.2564%;从地图提取的水系最多只能达到二级支流,提取的河流相对较短,而从DEM提取的水系可达三级,有些甚至达四级、五级以上,且提取的河流更长,提取的水系更完整。

基于快速傅里叶变换的ASTER与SRTM有效融合研究

为了克服两种向全球开放的、不同数据源(ASTER和SRTM)DEM的获取技术缺陷,以甘肃省东部董志塬某测区为例,研究两种来源DEM的有效融合方案。首先,借助快速傅里叶变换(FFT)将ASTER和SRTM的DEM数据由空域转换到频域;然后,分别基于高通和低通滤波器进行滤波处理,并将滤波后的频域相加;最后,基于FFT逆变换将融合后的频域转换到空域,实现DEM数据的有效融合。误差分析表明:融合后的DEM最小、最大误差较融合前的均有明显降低,中误差也有降低趋势,误差绝对值大于30 m的网格点数占全部网格数的比例均有所下降。

基于不同DEM数据源的流域特征信息提取对比——以重庆市大宁河流域为例

文章介绍了流域河网特征的传统获取方式以及最近十年发展起来的遥感地形测绘,比较了ASTER GDEM(先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型)与SRTM(航天飞机雷达地形测绘任务)的发展由来与数据基本情况,同时论述了基于地表径流模型提取流域的方法。选取重庆市大宁河流域做不同DEM数据源的流域特征信息提取对比,研究表明ASTER GDEM提取流域河网特征精度高于SRTM。

Aster DEM数据与1∶50000地面高程库数据的精度比较分析

ASTER DEM是利用高分辨率卫星成像设备ASTER获取的立体影像生成的DEM,其全球覆盖范围较广、数据获取快、质量稳定。但其数据精度和质量在我国区域内存在较多不确定性,本文选取具有高山峡谷等典型地貌特征的秦岭山区的ASTER DEM数据,以相应1∶50 000地面高程库数据作参照,从总体统计、检查点法以及剖面法几个方面对其精度进行了实验与分析。结果表明,与地面1∶50 000地面高程库相比,ASTER DEM误差值所对应的点数数据分布呈正态分布,RMSE为30.109 358 028 165 158 m;且其在山峰上的高程值会有所降低,在山谷中的高程值会有所增加。

利用1∶50000高程数据进行ASTER DEM异常修复研究

覆盖近乎全球的30 m ASTER DEM已经对公众开放,为研究全球尺度问题提供了较好的数据基础,但其数据精度和质量在我国区域内存在较多不确定性。研究了利用全国1∶50000高程数据对ASTER DEM数据异常进行修补的技术路线,从而为实现利用多源DEM数据更新现有数据提供质量与可靠性保证,也为我国构建全球基础DEM数据库提供了一种有效的参考。

中国区域SRTM DEM与ASTER GDEM误差空间分布特征

SRTM DEM和ASTER GDEM数据作为目前全球最完整的高精度地形数据,自发布以来,就一直是全球范围内应用最为广泛的DEM数据,其精度评价问题也是历来研究的焦点。但目前研究多集中在中小区域或典型地形区,且多以DEM高程数据精度分析为主,缺乏误差空间分布规律的探究。该文以中国大陆为研究区域,以GLA14点数据为参考高程,研究两类DEM的误差统计特征和空间分布特征。研究表明:SRTM DEM和ASTER GDEM在我国的精度稍优于标称精度,但整体上存在约1m的系统性误差;SRTM DEM误差在平坦区域呈菱形分布,而在地势复杂区域,误差与地形具有较强的相关性;ASTER GDEM误差呈明显的条带状分布且误差正负值间隔分布,条带方向为东北-西南方向,与SRTM DEM相比,ASTER GDEM受地形影响较小。研究结论对两类DEM的应用、融合等研究有着一定的参考价值。

基于SRTM DEM,ASTER GDEM地貌特征分析与铁路选线

研究目的:SRTM DEM,ASTER GDEM数据具有全球范围、免费获取、精度较高的优点,结合复杂山区铁路工程,评价其数据精度,研究线路地貌特征,辅助铁路选线。研究结论:SRTM DEM,ASTER GDEM数据由于各自存在较大的系统误差,通过采用高程精度评价、DEM融合、高程基准偏移、DEM重采样方法提高数字高程精度,进而构建大范围、高精度、可视化的三维数字地貌模型,有助于分析构造地貌特征、岩溶水文地质条件、地质灾害发育规律,提高铁路选线质量和效率。

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。

不同软件在ASTER数据中提取DEM的精度对比

利用3个不同的软件对四川省龙门山中段ASTER 15 m分辨率的立体像对进行了DEM提取,并对其精度进行了初步评价。分别使用立体测量法和干涉测量法提取DEM,并通过检验点法和剖面线法对比分析。结果表明,利用ERDAS的干涉测量法提取出的DEM效果较好,高程精度可达30 m,对后续数据深挖掘和高层次地形分析具有应用价值。

不同外部DEM和多视对矿区形变探测的影响

探讨高分辨SAR影像利用二轨法DInSAR技术对高强度开采矿区形变的监测能力。多视SAR和外部DEM是二轨法DInSAR的两个核心信息源,其数据质量直接影响差分干涉结果,从而影响形变监测能力。采用不同的外部DEM(SRTM DEM,ASTER GDEM)及不同多视对高分辨率RADARSAT-2的4组干涉像对进行处理,结合矿区工作面图对DInSAR获取的沉降结果进行剖面分析,利用Orign8.5对剖面沉降曲线及沉降盆地边缘分别进行曲线拟合,从而探讨不同外部DEM和多视对矿区形变监测结果的影响。结果表明:(1)在SAR相干性较好的前提下,2种外部DEM均能很好地监测到矿区开采沉陷形变区,下沉剖面形变曲线趋势一致,符合开采沉陷规律。(2)对于高分辨SAR影像,多视视数相同时,SRTM DEM和ASTER GDEM作为外部DEM提取的形变结果一致,这是由于两者平面精度相对于SAR影像精度而言相差甚远。(3)外部DEM相同时,多视对差分结果影响较大,多视视数增加后,在平滑噪声的同时也降低了对细节的探测能力。由此可知利用高分辨SAR影像对高强度开采矿区进行形变监测,应选择与影像精度在一个数量级的外部DEM,充分利用SAR的高分辨率优势,而且应当选择较小的多视视数保证细节信息。

喀斯特流域枯水资源遥感反演

喀斯特流域是由独特的地貌、水系结构及水文动态过程组成的地域综合体。影响喀斯特流域持水供水能力的因素复杂多样,除岩性、地貌、植被等因素外,喀斯特流域地貌特征也是影响喀斯特流域持水、保水和供水的重要因素。根据贵州省ASTER影像,利用RS和GIS技术,提取了DEM数据。以DEM数据、TM影像和CBERS影像为基础,选取28个喀斯特流域,分析了影响喀斯特流域持水供水的十大因素,并进行量化处理。借助MATLAB和SPSS软件进行数据处理和分析,构建了喀斯特流域枯水资源遥感反演模型,通过方差分析和样区检验,取得了很好的识别效果。