时序InSAR滑坡探测与DEM误差影响分析

以贵州省西南山区为例,针对地质灾害隐患早期识别的实际情况和需求,开展差分干涉测量和时序InSAR方法的对比实验,以验证时序InSAR在抗误差干扰、探测微小形变、捕捉形变序列演化趋势等方面的能力;再基于高精度LiDAR DEM数据进一步研究DEM误差对时序InSAR处理结果的影响。实验表明,时序InSAR方法无法完全剔除DEM误差,从而导致形变速率、形变序列估计不准,在开展精细化InSAR形变分析时应尽可能选取高精度的外部DEM数据,以保证正确估计地质灾害隐患形变特征。

D-InSAR中参考DEM误差与轨道误差对相位贡献的灵敏度研究

阐述了合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)的基本原理,分析了参考DEM误差和卫星轨道误差对雷达干涉相位的影响,导出了参考DEM误差和卫星轨道误差对差分干涉相位贡献灵敏度的函数关系式,得出了雷达差分干涉测量中轨道误差对相位贡献灵敏度要远远高于参考DEM误差对相位贡献灵敏度的结论。最后通过2003年伊朗Bam地震区ENVISAT-ASAR影像及粗轨数据、荷兰Delft大学提供的精密轨道数据以及美国地质勘探局的GTOPO30 DEM和NASA的SRTM3 DEM的实例验证了该结论的正确性。

DEM误差可视化方法的适应性研究

可视化是研究DEM误差的组成与分布、分析不同因素对其影响的重要手段之一。文中研究DEM误差分类在可视化表达与分析中的意义,依据DEM误差的分布范围与影响因素,提出一种适合可视化分析的分类方法。并针对这些内容,重点剖析统计图表、等高线套合图、误差地图、多维可视化及组合可视化的显示特点,对比不同可视化方法在DEM误差中的适用规律。最后,建立DEM误差与可视化方法之间的对应关系,为DEM精度分析提供参考和依据。

参考DEM误差与地表形变对雷达差分干涉相位贡献的灵敏度研究

从D-InSAR的基本原理出发,分析讨论了地形相位分量和地表形变相位分量对差分干涉相位的影响,导出了参考DEM误差和地表形变量对差分干涉相位贡献灵敏度的计算公式,得出雷达差分干涉测量中地表形变对相位贡献灵敏度要远远高于参考DEM误差对相位贡献灵敏度的结论。利用DORIS软件,对2003-12-26发生在伊朗东南部的Bam 6.6级地震区,借助高程精度约为30 m的GTOPO30 DEM和高程精度约为10 m的SRTM3 DEM分别进行"二轨"法差分干涉处理,带入同一幅干涉图10194-09693(时间间隔35 d、垂直基线为519 m的ENVISAT-ASAR影像对)中,得到了相似的6个干涉条纹,只是采用GTOPO30 DEM产生的干涉条纹有更多噪声的影响,验证了该结论的正确性。

含有DEM误差的立体正射影像对上高程量测精度探讨

在DEM支持下,通过引入投影视差光线,以数字正射影像为基础,制作立体辅助影像,并与原正射影像共同构建正射立体影像对,产生与实地相似的几何模型,进行立体观察与量测,可以量测地貌高程,是另外一种构建立体三维环境的思路。然而生成正射影像和辅助影像的原始DEM是含量有误差的。这种误差是否会对产生的立体正射影像对的高程量测结果产生粗差,进而是否影响立体正射影像对的后续使用,这是分析探讨的出发点。理论和实践证明,使用该DEM生成正射立体影像对的左右视差并不受DEM误差的影响,量测高程能够达到一定的精度要求。

数字高程模型(DEM)的误差问题

从数字高程模型(DEM)误差组成、误差分析的理论、方法及精度评估模型等几个方面分析了当前DEM误差研究的主要现状和问题。

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。

DEM插值误差的分布及与地形因子的相关性研究——以黄土高原丘陵沟壑区的试验为例

本研究采用ASTER-GDEM V2版的DEM高程数据,以黄土高原丘陵沟壑地貌区为试验区,运用交叉验证和相关性分析对插值误差的分布特性、高程误差与坡度、曲率误差的相关性进行研究。研究结果表明:高程误差的频率分布和空间自相关性程度与原始数据的密度和插值方法有关,当原始数据密度较低时,DEM误差表现出较强的空间自相关,频率分布也接近于高斯分布,随着数据密度增大,DEM误差的空间自相关性随之减弱,DEM误差分布呈现出更为明显的尖峰分布。从DEM全局来看,DEM误差与坡度比曲率有更强的相关性,且相关性随着数据密度减小呈现减弱趋势。

DEM若干理论问题思考

对用中误差描述和评价DEM整体精度的DEM随机误差观提出质疑,认为DEM是由带随机误差的原始数据内插而成,DEM误差就应由性质不同的两部分误差组成,即测绘所产生的随机误差和内插所产生的对地表曲面的逼近误差,二者可分别进行质量控制,对于内插误差,应采用定义域内的全部点是否符合最大绝对偏差的一次性否决法进行检验.通过讨论三维地面概念模型和DEM高保真问题等概念,说明DEM误差以随机误差概而论之的实质是漠视了DEM高保真这一质量要求;并结合地图代数研究,论述等高线族和地形结构线族的空间几何对偶关系———后者是前者的广义Voronoi界线,因此,当利用等高线数据生产DEM时,并不存在选择性采样F-S数据的必要.

再论DEM精度评定的基本理论问题

数字高程模型(DEM)应用十分广阔。本文通过实际存在的对地面两种不同认识论观点的分析,阐明地面是多个单元曲面,它们是在复杂的地形结构线上拼接而成的确定表面,那种把地面或其局部视为随机曲面的观点不符合人类生活和生产实践;通过对系统误差和偶然误差性质概念和DEM生产过程的分析,指出DEM的总体误差以偶然误差概而论之,完全忽视了内插过程并错判了内插误差的性质;同时,对DEM的偶然误差计算中前提的设置、计算推理链的问题进行一定分析,揭示偶然误差论在实践中难予解脱的困境,并进一步阐述了它对DEM误差检核方法、标准的不良影响和对质量的危害。因此希望重视这一重要理论问题,开展讨论,澄清疑虑,促进问题的解决。

路桥膨胀土区域地表变形三维时序InSAR监测方法

本文研究了InSAR技术在路桥膨胀土地区的变形监测方法,以获取地表变形规律和沉降值。实验结果表明,该方法可以通过分析差分干涉图来获得表面变形,获得的表面变形沉降值与实测实际沉降值的误差在+3~-3mm之间,因此监测结果更加准确。路桥膨胀土区域的地表变形具有一定的规律性,膨胀土的特性会导致该区域的地表形变。

三种内外业一体化调绘数据采集平面精度探讨

首先分析立体矢量采集、单片矢量采集及DOM矢量采集三种作业方法的误差源,进而推导DEM高程误差对矢量与影像纠正平面精度的影响,最后通过实例分析三种不同成图方法的平面精度。结果表明,立体矢量采集的精度高于单片矢量采集与DOM矢量采集,后两者的精度与DEM的精度有关。如果采取适当的作业措施,控制空三加密精度与DEM及DOM的精度,三种方法均能得到满足成图精度要求的矢量成果。

干热河谷冲沟DEM插值误差的空间分布研究

为了分析云南元谋干热河谷典型冲沟插值误差的空间分布特征,采用反距离加权（inverse distance weighting,IDW）、局部多项式（local polynomial interpolation,LPI）、张力样条（spline with tension,ST）、析取克里格（disjunctive Kriging,DK）以及不规则三角网（triangulated irregular network,TIN）模型方法对高程采样点进行插值,用交叉验证法、相对差系数及沟谷线差异衡量其插值精度。遴选高程误差大于1 m的误差点,用变异系数（coefficient of variation,CV）、全局Moran指数和Getis-Ord Gi^＊指数分析其空间格局特征。结果表明：TIN和DK精度较高,IDW精度最低;高程误差均呈聚集分布,聚集程度TIN〉LPI〉DK〉ST〉IDW;高程误差均呈空间正自相关,TIN模型插值误差的自相关程度最高;误差热点位于坡度大的区域。

数字高程模型误差及其评价的问题综述

从数字高程模型(DEM)传递误差、基于中误差的DEM误差模型及其主要问题、DEM误差分布实验和DEM内插误差新认识几个方面分析了当前DEM误差研究的主要进展,用"中误差"讨论DEM传递误差是建立在测量误差传递理论基础之上的,但沿用"中误差"来讨论DEM内插模型逼近误差和DEM整体误差却缺乏理论依据。DEM误差分布的空间相关性实验对DEM中误差评价法所应具备的随机误差性提出质疑,却可以用基于逼近理论的DEM内插模型来解释,说明用逼近误差理论研究DEM内插误差的途径是正确、可行的。

浅谈等直线DEM地形特征点分类及DEM精度评价方法

等值线是地形地貌DEM的最一般形式。地形特征点是生成高层次地形特征线面的基础,与局部地形起伏密切相关。在等值线DEM中,特征点分类不但与当前等值线的几何形态变化有关,也与局部区域内相邻等值线有密切而复杂的关系。本文简单介绍等值线DEM特征点类型的识别基本方法,DEM误差来源以及高程内插误差评价方法。