SRTM DEM高程精度评价

为了全面认识SRTMDEM数据精度特征并完善SRTMDEM数据精度评定方法，该文以我国1：5万比例尺DEM为参考数据，以具有多种地貌类型的陕西省为实验样区，利用高程中误差模型及空间插值方法对SRTMDEM进行高程精度分析。结果表明：陕西省的SRTMDEM高程中误差在3．5～60．7m，呈现出较为显著的空间分异特征；并且高程中误差与实验样区平均坡度有较强的指数相关性，拟合的指数函数具有较高的模拟精度。

面向滩涂DEM构建的机载LiDAR点云滤波方法

在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。

模糊聚类的DEM确定耕地坡度方法

针对实际应用的坡度计算中没有考虑DEM高程精度影响这一状况,提出采用模糊聚类法进行坡度分级,给出了具体的精度评定方法,并采用我国南方某地区一个镇的第二次土地调查耕地成果数据进行了分析,与传统的直接计算方法进行了比较。结果表明,两种方法得到的图斑坡度级别基本相同;从总体分类精度与Kappa系数计算来看,两者基本接近,模糊聚类法略微优于直接计算法,而且由于其顾及了DEM高程精度的影响,得到的分级结果可靠性更高。