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《不同地貌類型區(qū)DEM空間內(nèi)插算法精度評價-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第22卷1期應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報Vo1．22，No．12014年2月JOURNALOFBASICSCIENCEANDENGINEERINGFebruary2014文章編號：1005-0930(2014)01-0139-011中圖分類號：P282文獻標(biāo)識碼：Adoi：10．3969／j．issn．1005-0930．2014．01．014不同地貌類型區(qū)DEM空間內(nèi)插算法精度評價譚衢霖，徐瀟，王浩宇，胡吉平(北京交通大學(xué)土木建筑工程學(xué)院，北京100044)摘要：數(shù)字高程模型(DEM)是數(shù)字地貌形態(tài)表達(dá)最為常
2、用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在工程建設(shè)規(guī)劃設(shè)計、地貌定量分析、流域水文和土壤侵蝕模擬分析、土地利用、數(shù)字地質(zhì)、遙感圖像輔助分類等方面具有重要的用途．通過數(shù)字化等高線空間內(nèi)插生成DEM是當(dāng)前的主要技術(shù)手段之一，不同的空間內(nèi)插算法和不同的地貌區(qū)域應(yīng)用對DEM生成的質(zhì)量和精度有重要的影響．本文選擇了丘陵、山地和高山地3種地貌類型區(qū)，利用國際上流行的DEM專業(yè)化插值A(chǔ)NUDEM方法及另外5種典型常用的空間插值方法生成DEM，然后通過任意點法、等高線回放法及三維可視化疊加分析方法對生成的DEM進行了精度對比分析．結(jié)果表明，3種地
3、貌區(qū)ANUDEM算法生成的DEM精度最高，IDW算法其次，THIESSEN算法、Kriging算法和自然鄰域法精度相似，樣條函數(shù)法精度最低．同一種空間插值方法，在地形起伏越大的地區(qū)，生成的DEM精度越低．關(guān)鍵詞：DEM；空間內(nèi)插方法；ANUDEM；地貌；精度數(shù)字高程模型(DigitalElevationModel，DEM)在線路工程建設(shè)(鐵路、公路、輸電線)選線選址設(shè)計、地貌定量分析、流域水文和土壤侵蝕模擬分析、土地利用、地質(zhì)找礦、遙感圖像輔助分類等方面具有重要用途．當(dāng)前，盡管直接獲取DEM的方法日益發(fā)展
4、成熟，但通過空間內(nèi)插生成DEM的方法仍是主要的技術(shù)途徑，是迄今為止最為成熟和可行的方法．中國1：25萬、1：5萬DEM數(shù)據(jù)庫，以及各省自治區(qū)已經(jīng)或正在建立的1：1萬DEM數(shù)據(jù)庫都是在已有數(shù)字線劃圖(DLG)的基礎(chǔ)上內(nèi)插生成的．內(nèi)插方法直接影響生成的DEM的精度，而DEM數(shù)據(jù)的精度又制約著DEM應(yīng)用范圍和應(yīng)用程度．因此，對內(nèi)插方法性能及DEM數(shù)據(jù)精度分析評價，具有重要的研究意義．如Monckton等對DEM誤差的量化、檢測方法和空間分布等進行了研究¨；Kidner等系統(tǒng)地研究了評價DEM精度的數(shù)學(xué)模型；湯國
5、安等研究了空間分辨率與地形復(fù)雜度對DEM精度的影響；楊曉云等研究了基于等高線生成DEM的內(nèi)插算法及精度分析；胡海等對DEM內(nèi)插方法的選擇進行了充分的理論分析，提出了DEM內(nèi)插方法的計算穩(wěn)定性，以及高程同構(gòu)特性等問題L5J．在收稿日期：2013-09—16；修訂日期：2014-01-02基金項目：國家自然科學(xué)基金項目(51078020)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項項目(2012JBM078)作者簡介：譚衢霖(1975一)，男，副教授，博士．E·mail：qulintan@sina．corn應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)
6、學(xué)報已有這些研究中，針對不同地貌類型區(qū)進行試驗分析較少．中國陸地幅員遼闊，地貌復(fù)雜多變，DEM內(nèi)插算法對不同地貌區(qū)域的適應(yīng)性及不同地貌區(qū)生成的DEM精度比較分析有重要的應(yīng)用參考價值．本文選取了丘陵，山地和高山地作為地貌適應(yīng)性試驗區(qū)，除了比較分析常用的5種DEM空間插值方法外，還著重對比分析了國際上流行的、在國外已獲得廣泛應(yīng)用的專業(yè)化插值方法ANUDEM．通過對不同空間內(nèi)插算法在3種不同地貌類型區(qū)生成的DEM的精度進行比較分析，討論DEM內(nèi)插算法對不同地貌類型區(qū)的適應(yīng)性問題．1空間插值與精度評價方法空間插值
7、方法可以分為整體插值和局部插值兩類]．整體插值方法用研究區(qū)所有采樣點的數(shù)據(jù)進行全區(qū)特征擬合；局部插值方法是僅僅用鄰近的數(shù)據(jù)點來估計未知點的值．整體插值方法通常不直接用于空間插值，而是用來檢測不同于總趨勢的最大偏離部分，在去除了宏觀地物特征后，可用剩余殘差進行局部插值．由于整體插值方法將短尺度的、局部的變化看作隨機的和非結(jié)構(gòu)的噪聲，從而丟失了這一部分信息．局部插值方法恰好能彌補整體插值方法的缺陷，可用于局部異常值，而且不受插值表面上其它點的內(nèi)插值影響．本文基于等高線數(shù)字化，空間插值生成數(shù)字高程模型(DEM)
8、，選用的DEM插值算法全部屬于局部插值方法，包括ANUDEM算法、THIESSEN算法、反距離加權(quán)插值(IDW)、克里金插值(Kriging)、自然鄰域法(NNI)及樣條函數(shù)法．1．1DEM空間插值方法(1)泰森多邊形插值法泰森多邊形(Thiessen，又叫Dirichlet或Voronoi多邊形)采用了一種極端的邊界內(nèi)插方法，只用最近的單個點進行區(qū)域插值．泰森多邊形按數(shù)據(jù)點位置將區(qū)域分割成子區(qū)域，每個子區(qū)域包含一個數(shù)據(jù)點，各
