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机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法(克里金(Ordinary Kriging, OK),径向基函数(Radial Basis Function, RBF),不规则三角网(Triangulated Irregular Network, TIN),自然邻域(Natural Neighbor, NN)和反距离加权(Inverse Distance Weighting, IDW))构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:(1) DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;(2) DEM误差与... 相似文献
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径向基函数（Radial Basis Function,RBF）是一种不需对数据做任何假设,能准确逼近任意维度数据的空间插值方法。其特别适合于复杂地形的数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）插值重建,但随着已知点数量的增加会导致插值模型求解困难或缓慢。针对这个问题,本文基于二叉树自适应递归分块原理,采用局部最优形态参数的RBF分块插值方法进行DEM插值重建。首先,设定子区域最小点数阈值和相邻子区域的重叠率,自顶向下,对研究区域进行递归分块,构建区域分块二叉树,对二叉树叶子节点区域,采用逐点交叉验证（Leave One Out Cross Validation,LOOCV）方法求解其最优形态参数,建立局部RBF最优插值模型;然后,根据单元分解原理,采用加权平均方法对相应叶子节点区域内的待插值点高程进行加权求和,自底向上递归求解,得到待插值点最终高程值。以云南某地区DEM进行插值实验表明,采用本文方法进行DEM插值重建,稳定性较好,插值精度高。 相似文献
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基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
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论文依据DEM地形描述误差（简称Et）的产生机理,在分析现有Et计算模型的基础上,研究建立了顾及DEM格网布设位置的新型Et计算模型,同时以1:5万黄土丘陵地形为例,采用对比分析法揭示了DEM高程插值模型对Et计算结果准确性的影响。实验测试表明：（1）模型能有效地解算出Et的标准差、平均值、最大值、最小值等指标,准确展示出Et的空间分布特征,有助于实现DEM地形描述质量与应用不确定性的分区评价;（2）与双线性、三次卷积、局部二次多项式等常用DEM插值模型相比,以4×4 DEM格网单元为搜索圆的完全规则样条函数插值模型所重构的DEM地表形态,能更为理想地反映Et的量值大小和空间分布。 相似文献
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时空Kriging法通过将变异函数向时空域进行扩展得到时空变异函数,有效地利用时空邻近的采样点综合进行插值,由于时空稀疏散布数据集具有单一时刻下样本点数量少以及时空分布不规律的特点,难以满足使用时空Kriging插值法的基本条件,导致插值精度不高,据此本文提出了优化方法：通过多时段叠置拟合空间变异函数的方法,综合利用时空邻域内的采样点以解决单一时刻下空间邻域内数量不足情况;控制时间变异对空间变异函数拟合的误差影响;采用积合式模型构建时空变异函数进行插值。最后使用Argo海温数据进行插值实验,在相同条件下与时空Kriging法以及时空权重法的交叉验证结果对比得出,该方法在保证拟合所需采样点数量要求的同时,有效削减了一般时空Kriging法中时间变异对空间变异函数拟合结果的干扰,插值结果的绝对误差均值从0.5降低至0.2以内,稳定性进一步增强,改善了时空Kriging法在稀疏散布数据条件下精度上的不足。 相似文献
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内插模型的精度评价问题一直是DEM内插研究中的热点问题。以往较多的研究关注插值模型本身的精度评价,却忽略了插值模型与应用环境之间的交互作用,例如,普通克里金方法作DEM内插一般精度较差,但是当插值区域平坦时,该方法的插值精度却很高,这表明该方法对平坦地形的插值问题具有较好的适应性。为了分析不同插值模型在不同地形环境下的适用性,本文选取陕北黄土高原地区不同地貌类型的实验样区,应用AMMI模型对不同内插模型的精度,以及对不同地貌类型的适用性进行评价,该模型最大的特点是很好地结合了方差分析与回归分析的特点,特别适合于不同影响因素之间交互作用的分析。实验结果表明,AMMI模型可以有效地分析内插方法与地貌环境对内插精度的交互作用,不同的内插方法对不同的地貌类型区的适用性存在差异。以本文的研究为例,在陕北黄土高原地区最稳定的DEM内插方法是样条函数法,而反距离加权法与Top to Raster方法精度会更高。最后,通过对环境指数与若干地形因子的相关性分析,表明地貌类型区的坡度可以粗略地代表第一环境指数。 相似文献
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如何使用少量的地形特征复原地形地貌一直为地学领域的难题。本文使用开源数据集提取地形特征要素,使用地形特征要素作为约束条件构建了用于生成DEM的条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN),设计了基于开源DEM、开源DEM与遥感影像组合、以及5m高精度DEM提取地形特征要素生成DEM的对比实验,并对结果进行视觉效果、相关性分析以及地形因子的对比与评价。结果表明:(1)在视觉效果上,3种不同方式生成的DEM在视觉效果上均十分逼近原始5 m DEM,都远好于传统插值方法生成DEM,基于开源12.5m DEM提取要素和1m遥感影像的重建效果最接近于原始5 m DEM;(2)在相关性上,三种不同方式生成的DEM与原始5m DEM相关性均能达到0.75以上,组合开源数据提取要素重建DEM与原始5 m DEM相关性可达到0.85以上;(3)在地形因子方面,基于开源12.5 m DEM和1 m遥感影像提取要素重建DEM的坡度和坡向的分布趋势与原始5 m DEM最为一致。本文为高精度DEM建模提供了新的思路,在高精度DEM难以获取... 相似文献
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基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km2时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km2,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km2时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km2,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km2时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。 相似文献
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采样点数目对反距离加权插值结果的敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了研究采样点数目对反距离加权插值结果的影响,以面积为2.076×105km2的白俄罗斯为研究区域,采用数目逐渐变化的采样点作为实验数据,通过交叉验证方法,得到了采样点数目与插值精度之间的关系。结果表明:随着采样点数目减少,插值误差呈现先缓慢上升后迅速上升再缓慢上升的趋势。就本组数据而言,当采样点逐渐减少到约为总采样点数目的 70%左右,插值的质量会发生突变。计算采样点的密度,得出每100 km2采0.9～1.3个点(即每76～109 km2采集1个点)的情况下,插值精度变化不大。鉴于研究所得,在实际的生产生活中,可供大区域插值时,采样方案设计参考。 相似文献
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崾岘是将要被切穿的鞍部,是正负地形矛盾斗争的结果,也是重要的地形控制点。典型的崾岘多位于黄土高原黄土地貌区,又称黄土崾岘,其对识别沟间地与沟谷的斗争程度有一定的指示作用。本文以黄土高原样区为例,基于1:1万DEM（5 m分辨率）和影像分辨率为0.95 m的遥感影像,利用流域边界算法和缓冲区标定,分析窗口选择5×5,实现了崾岘点位的半自动化提取。并对各崾岘点位求取坡度等地形因子,总结崾岘的空间格局和地形特征。结果显示,崾岘多分布在主流域边界和垂直于主沟道的最宽部分,地形控制作用明显。崾岘的坡度、起伏度、切割深度等值均大于鞍部值,同时,高级流域区的崾岘值大于低级流域区的崾岘值,反映出崾岘具有侵蚀程度强、表层完整性低、地表破碎度高的特点。总体而言,崾岘受沟道蚕食度高,从侧面反映了黄土地貌的发育阶段,是黄土地貌发育到中期的标志性产物。 相似文献
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The automatic recognition of landforms is regarded as one of the most important procedures to classify landforms and deepen the understanding on the morphology of the earth. However, landform types are rather complex and gradual changes often occur in these landforms, thus increasing the difficulty in automatically recognizing and classifying landforms. In this study, small-scale watersheds, which are regarded as natural geomorphological elements, were extracted and selected as basic analysis and recognition units based on the data of SRTM DEM. In addition, datasets integrated with terrain derivatives(e.g., average slope gradient, and elevation range) and texture derivatives(e.g., slope gradient contrast and elevation variance) were constructed to quantify the topographical characteristics of watersheds. Finally, Random Forest(RF) method was employed to automatically select features and classify landforms based on their topographical characteristics. The proposed method was applied and validated in seven case areas in the Northern Shaanxi Loess Plateau for its complex andgradual changed landforms. Experimental results show that the highest recognition accuracy based on the selected derivations is 92.06%. During the recognition procedure, the contributions of terrain derivations were higher than that of texture derivations within selected derivative datasets. Loess terrace and loess mid-mountain obtained the highest accuracy among the seven typical loess landforms. However, the recognition precision of loess hill, loess hill–ridge, and loess sloping ridge is relatively low. The experiment also shows that watershed-based strategy could achieve better results than object-based strategy, and the method of RF could effectively extract and recognize the feature of landforms. 相似文献
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基于点云数据地表建模中,沟沿线既是点云去噪的重要分割线,又是黄土丘陵沟壑区最典型的地形特征线。因此,本文提出了面向点云数据的基于多尺度格网采样和坡度分割的沟沿线自动提取方法,即在适宜格网尺度采样的基础上构建地表模型,利用沟沿线周围坡度陡变的特性提取缓坡面与陡坡面的分界线,从而生成沟沿线。通过对8个样区反复实验,确定了各自的最佳格网尺度,并发现格网尺度随点密度的增大而迅速减小,而后趋近平稳的幂函数关系,同时随机选取了另外5个样区验证了该关系的适用性。最后,通过全域分块计算得到了该地区的完整沟沿线。相比于人工识别的沟沿线,本文方法提取沟沿线的精度在0.5 m缓冲范围内为85%,效果较好,且位置更为精确。产生差异的原因主要是面向点云数据的沟沿线有更多的细节,沟沿线曲率更大,造成了其长度明显大于手动提取结果。该方法有助于提高丘陵沟壑区点云数据去植被处理和地形表面重建精度。 相似文献
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在地质灾害详细调查的基础上,基于GIS平台以地质灾害点密度为依据生成初步地质灾害易发性区划图.从诱发地质灾害的内部因素出发将地层岩性、地形坡度、地貌类型、植被覆盖率、多年降雨量分级后,叠加到初步易发性区划图中,生成了地质灾害气象预警区划基图.以降雨作为诱发地质灾害的主导外在因素,重新对泾川县进行了地质灾害气象预警区划,... 相似文献
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黄土沟谷是黄土地貌中最有活力、最具变化、最富特色的对象单元,黄土高原千沟万壑的地貌形态以及触目惊心的侵蚀状态也让区域内沟谷地貌的形成、发育及演化问题成为研究中焦点及前沿性科学问题。近年来,诸多学者采用地学测年法、特征表达法、监测模拟法力图实现对黄土沟谷发育演化进程中“过去-现代-未来”的科学认知。这些研究在相当程度上丰富了黄土沟谷发育过程的认知。本文梳理了黄土高原沟谷地貌演化相关研究的现状,并从黄土高原地貌演化、黄土沟谷发育、基于DEM的沟谷信息提取与表达等研究进行了系统的回顾、梳理与分析。此外,本文提出“黄土沟道剖面群组”概念与方法,试图从新的视角审视黄土沟谷地貌发育演化过程。沟道剖面在黄土沟谷发育演化进程中传递物质能量和累积地形动力,并通过径流节点的串联实现剖面群的连接与组合,形成独特的剖面“群组”模式;该沟道剖面群组是集黄土沟谷地貌特征与过程于一体的综合信息集成体,其三维空间结构是对黄土沟谷地貌发育演化的高度抽象与映射,并可望进一步丰富黄土高原数字地形分析理论与方法体系,为黄土高原黄土地貌成因机理与空间分异格局带来创新的认识。 相似文献
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新型格网DEM等高线生成技术与方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以格网DEM数据为基础,生成具有良好保凸性、光滑性、平顺性特征的高质量等高线,已逐渐成为制作等高线图的重点。鉴于现有技术方法在沟道、山脊等地形变化部位生成的等高线中存在生硬、相交、异常闭合等问题,本文以黄土丘陵1:5万不同格网分辨率DEM为例,采用对比分析方法,建立了基于DEM格网加密技术的高质量等高线生成方法。实验表明：（1）采用以4×4 DEM格网单元为搜索圆的完全规则样条函数插值法,以可视化时图面0.1 mm的实际距离为加密DEM的格网分辨率值,对DEM格网进行加密处理后生成的等高线具有更为理想的保凸性、光滑性和平顺性特征;（2）对于已知综合尺度的地形,存在最优DEM格网分辨率阈值,若要高质量地再现原始等高线,则实际DEM格网分辨率不得低于最优DEM格网分辨率阈值。 相似文献
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坡谱信息熵尺度效应及空间分异 总被引：4，自引：0，他引：4
选取陕北黄土高原48个不同地貌类型区,以其对应的1∶10000及1∶50000数字高程模型(DEM)为数据源,运用比较分析与数理统计的方法,分析了坡谱信息熵在陕北黄土高原的空间分异特征及尺度效应。结果显示,坡谱的信息熵在一定程度上可以反映地表的复杂度,坡谱信息熵和沟壑密度间有较好的幂函数关系,随着坡谱信息熵的增大,样区沟壑密度也增大。坡谱信息熵的空间分异和陕北黄土高原的黄土地貌形态在空间上的变异是相关的,可将其作为地貌类型划分的判别因子之一。 相似文献
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黄土地貌类型的坡谱自动识别分析 总被引：1，自引：0，他引：1
地貌形态特征识别与分类,对生态环境、水文研究及地质构造分析等地学研究具有重要意义,已成为现代地貌学的一个研究热点。传统的统计模式识别方法精度较低,难以解决线性不可分的模式分类问题。人工方法虽然识别精度高,但因各人认知偏差导致的识别误差难以控制。人工神经网络作为一种动态信息处理系统,能有效解决线性不可分的地貌类型识别问题。坡谱是利用微观地形定量指标来反映宏观地形特征的有效方法,在地貌学研究中正受到广泛的关注。本文以陕北黄土高原8个不同地貌类型区的数字高程模型（DEM）为实验数据,以流域为分析单元,提取坡谱及其特征指标作为描述地形特征的定量因子,并通过BP神经网络的构建与学习,进行黄土地貌类型自动识别。实验结果表明,在8种地貌类型的样本数据中,第1次实验正确识别率平均值达70%;第2次和第3次实验中,去除相似度较高的峁状丘陵沟壑或峁梁状丘陵沟壑任一种地貌类型后,正确识别率平均提升为80%和85%。经Kappa系数验证,该方法能以DEM数据有效识别不同类型的黄土地貌。 相似文献