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《地理空间信息》2020,(3)
传统的全站仪或RTK技术进行土石方的填挖计算时,外业数据采集需耗费较多的时间和人力成本,作业效率较低;而三维激光扫描仪、InSAR等技术通过获取点云数据构建DEM的方式计算土石方量,效率较高,但成本也相对较高,因此拟研究利用消费级无人机进行外业地形数据的快速采集,并进行露天土石挖填方计算的方法。首先通过低空无人机获取影像,并利用少量像控点,根据计算机视觉原理生成地形稠密三维点云;然后利用密集点云数据生成DEM,利用影像生成DOM;最后结合DOM与DEM得到露天土石挖填方量。为了验证无人机制作生成的DEM计算土石挖填方的精度,选择有起伏的地形进行实验,并与传统RTK方法计算的土石方量进行精度对比。结果表明,利用无人机构建的露天地形DEM计算的挖填石土方量与传统RTK方法的误差在3%以内,能满足工程中土石方量计算要求,且作业成本较低、效率较高,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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目前传统的地形数据定量分析在图层提取应用中,存在误差较大的问题,为此提出一种基于无人机影像和高程数据的地形构造线确定方法.通过无人机遥感系统对高程数据进行获取,利用图像灰度化、平滑处理、山轮廓提取以及转化为坡度数据,实现对地形高程数据的预处理.基于坡度数据提取山脊线,借助反地形思想提取山谷线,由此确定地形构造线.实验结果证明,设计方法在坡度为35.47°～51.47°时,图层提取误差低于现有方法,具有较优越的图层提取性能. 相似文献
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采用1∶10 000地形图等高线地形数据建立内蒙古大兴安岭克一河林业局DEM,用于自动提取地形因子,获得高程、坡度和坡向分级图;并利用2012~2015年高分辨率卫星遥感影像监测森林资源变化情况。结果表明,基于1∶10 000地形图等高线地形数据DEM的地形分类具有可接受的垂直精度,山区植被分布图为遥感树种识别与分类提供了可能,三维可视化空间表达提高了森林资源的空间分析能力,卫星遥感影像判读区划与现地验证是监测林地变化的有效技术手段。 相似文献
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基于DEM的宁明县地形因子分析 总被引：1，自引：0，他引：1
以ASTER GDEM 30 m分辨率的DEM为基础数据,ArcGIS为软件平台,提取宁明县坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割深度等地形特征要素,并对地形特征进行定量分析.结果表明,县域内坡度在0°～81 °范围内均有分布,但相对集中于5°～ 35°之间;南坡、北坡坡向面积相差较小,分布相对均衡;西北部、南部地形起伏较大,最大处可达702 m;地表粗糙度处于0.15～1之间;地表切割深度最深处达到340.67 m. 相似文献
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针对单一无人机影像无法有效地提取高郁闭度林分树高的问题,该文提出一种结合无人机影像数据和全站仪测量的地形数据获取高郁闭度林分树高的方法。①利用搭载数码相机的小型无人机平台,以50m航高获取实验区局部高精度林分影像,利用全站仪获取实验区的地形数据;②利用无人机影像处理软件对影像进行处理,通过初步的几何校正以及空三加密过程得到整个实验区的高分辨率DEM和DOM模型;③采用局部最大值算法探测单株林木的树冠中心点坐标,利用自然生长算法和高程差值公式得到树冠中心对应的树根高程;④以树冠中心点高程以及树根高程的差值作为单木树高的估计值。通过实验得出:结合无人机影像与全站仪数据能够准确快速地获取高郁闭度林分树高,本文提出的方法可以为森林可持续经营提供数据基础。 相似文献
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《测绘科学》2021,(7)
针对单一无人机影像无法有效地提取高郁闭度林分树高的问题,该文提出一种结合无人机影像数据和全站仪测量的地形数据获取高郁闭度林分树高的方法。首先,利用搭载数码相机的小型无人机平台,以50 m航高获取实验区局部高精度林分影像,利用全站仪获取实验区的地形数据。然后,利用无人机影像处理软件对影像进行处理,通过初步的几何校正以及空三加密过程得到整个实验区的高分辨率DEM和DOM模型;接下来,采用局部最大值算法探测单株林木的树冠中心点坐标,利用自然生长算法和高程差值公式得到树冠中心对应的树根高程;最后,以树冠中心点高程以及树根高程的差值作为单木树高的估计值。通过实验得出:结合无人机影像与全站仪数据能够准确快速地获取高郁闭度林分树高,本文提出的方法可以为森林可持续经营提供数据基础。 相似文献
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《测绘科学》2020,(7)
针对单一无人机影像无法有效地提取高郁闭度林分树高的问题,该文提出一种结合无人机影像数据和全站仪测量的地形数据获取高郁闭度林分树高的方法。首先,利用搭载数码相机的小型无人机平台,以50 m航高获取实验区局部高精度林分影像,利用全站仪获取实验区的地形数据。然后,利用无人机影像处理软件对影像进行处理,通过初步的几何校正以及空三加密过程得到整个实验区的高分辨率DEM和DOM模型;接下来,采用局部最大值算法探测单株林木的树冠中心点坐标,利用自然生长算法和高程差值公式得到树冠中心对应的树根高程;最后,以树冠中心点高程以及树根高程的差值作为单木树高的估计值。通过实验得出:结合无人机影像与全站仪数据能够准确快速地获取高郁闭度林分树高,本文提出的方法可以为森林可持续经营提供数据基础。 相似文献
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以30 m空间分辨率的DEM为试验数据源,借助Python地理建模技术深入研究坡度提取的不确定性。以平均坡度来代表坡度的一般水平,将研究区划分为7种地貌类型,将30 m分辨率的DEM数据重采样成30~120 m分辨率的10组DEM数据,使用以Arc GIS平台和Python开发语言为基础的地理建模技术,定量分析平均坡度与DEM空间分辨率、区域地貌特征的关系,研究坡度提取的不确定性。结果表明:研究区内不同地貌区域提取的平均坡度都随DEM分辨率的减小而减小,衰减速率基本不变;其回归方程的常数项与所在地貌单元的沟壑密度呈二次函数变化特征;坡度提取的精度与DEM的分辨率呈正相关的关系;基于Python的地理建模技术有效地整合了坡度提取分析方法,极大地提高了分析效率;研究结果进一步验证了现有坡度提取方法的不确定性。 相似文献
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以通化地区为试验区,利用Arc/Info软件,将原始的SRTM数据生成等高线,再插值生成不同分辨率的DEM数据,提取了高程差、坡度、坡向、地形阴影数字地形信息,并根据D8算法,对流域信息进行提取。结果表明:不同分辨率的DEM在描述地形的整体变化上存在的差异很小,但高分辨率的DEM可以更好地反映出地形的细微变化;在水文模拟方面,流域网络的数量及沟壑密度与DEM的分辨率成正相关的关系,但由于高分辨率的DEM信息冗余,在水文模拟方面,提取流域网络的时候会出现生成伪沟谷的现象。 相似文献
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秦岭山区地形因子是影响植被分布的重要因素。选取2001、2009和2017年MODIS陆地产品MOD13Q1数据和DEM数据,从DEM中提取地形因子,高程、坡度和坡向,与MODIS的NDVI数据结合,分析了地形对秦岭地区植被空间分布影响。研究结果表明:(1)NDVI随着高程的增大而逐渐增大,在高程1800 m左右时达到最大值,随后又随着高程的增大而减小;(2)NDVI在坡度0°～5°间逐渐增大,在5°～40°呈稳定趋势,从40°开始缓慢减小,60°达到乔木能够生长的坡面倾角临界值,当坡面倾角大于60°时植被指数开始快速减小;(3)受太阳辐射的影响,坡向在NW 270°～360°,SE 240°～270°之间的植被长势较好,其余坡向上长势一般。 相似文献
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基于 DEM 对喀斯特地貌山地及水系信息的提取--以桂林阳朔县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以30 m分辨率的SRTM－DEM数据为基础,通过GIS的空间分析功能,首先对数据进行坡度分析,通过坡度分级法将山地与平原划分,自动提取出山地的信息,再运用碎斑处理结合TM影像对结果进行修正;其次,在ArcGIS的水文分析（ Hydrology）模块下对 DEM进行数字地形分析,提取流域特征。经分析得到了研究区域的山地及河网特征信息,并与实际地形及河流水系大致吻合,改进了传统手工和野外调查为主的提取方法,初步实现了山地、水系信息的自动提取,为研究区域社会经济更好更快地发展具有一定的参考意义。 相似文献
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本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
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SRTM(1″)DEM在流域水文分析中的适用性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2017,(2)
高精度的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据是流域水文分析应用的基础。美国地质调查局新发布了全球高分辨率数字高程数据产品,其空间分辨率为1″(约为30 m)。为评价该数据在流域水文分析中的适用性,以鹤壁汤河流域为实验区,以机载LiDAR DEM数据为参考,统计了SRTM(1″)数据的高程误差,分析了坡度、坡向、地表覆盖等对误差的影响;在基于地形的水文分析中,统计分析了SRTM(1″)数据误差对地形湿度指数、坡度坡长因子以及汇流动力指数等地形指数计算的影响;最后选取流域汇水区面积、最长水流路径长度、形状系数、弯曲度系数等流域特征参数对两种DEM数据提取结果进行了对比。研究表明SRTM(1″)DEM数据具有较高的精度,原始数据均方根误差为5.98 m,在消除平面位移误差后减小为4.32 m。基于地形的水文分析表明SRTM DEM与LiDAR DEM计算结果具有一定的差异,地形湿度指数平均值略高,坡度坡长因子和汇流动力指数平均值偏低,离散度偏小,这与SRTM DEM在微地貌以及高坡度地形区存在失真相关。两种DEM数据提取流域特征参数差异较小。上述研究表明SRTM DEM(1″)数据在流域水文分析中具有较大的应用潜力。 相似文献
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小波派生多尺度DEM的精度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用陕北5 m分辨率DEM数据为基本数据,对Haar小波派生出一系列更低分辨率DEM进行复合精度分析。通过等高线套合、数据中误差以及表面重合指数等方法,分析其高程采样误差与空间分布;通过分析对比其在所提取的地面坡度、沟谷网络等地形因子上的差异,分析其地形描述误差。研究结果显示:小波派生多尺度DEM在精度的颓减上呈现指数形的变异规律,当达到三级重构DEM(40 m分辨率)时,其精度仍优于1:5万(25 m分辨率)DEM。该结果对于实现地形的有效简化与掌握多尺度DEM不确定性规律具有一定的意义。 相似文献
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ASTER GDEM与SRTM3高程差异影响因素分析 总被引：3，自引：0，他引：3
作为最新发布的全球地形数据,ASTER GDEM比目前常用的SRTM3数据有着更高的分辨率和更广的覆盖范围,对于相关地学分析具有重要意义。本文以华中地区为研究区域,对ASTER GDEM与SRTM3数据进行了比较,重点分析了坡度、坡向、地形起伏度、土地利用类型、植被覆盖度、生成ASTER GDEM栅格点高程数据所用的ASTER DEM影像数等因素对2种DEM数据高程差异的影响。结果表明,在研究区域内,ASTER GDEM高程比SRTM3高程平均低5.42 m,两种DEM数据高程差异的RMS值为16.90 m;ASTER GDEM与SRTM3之间的高程差异随着坡度、地形起伏度、植被覆盖度的增大而增大,而ASTER DEM影像数越大,高程差异越小;坡向、土地利用类型对高程差异也有影响。 相似文献
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针对现有库容遥感监测方法对无湖盆数据区域的湖泊动态库容难以直接测算问题,提出了未知湖泊水下地形数据的遥感湖泊动态库容监测方法。该方法通过多源遥感数据,匹配相对时相的湖泊面积和水位信息,构建并模拟湖盆DEM数据,据此来估算湖泊的动态库容。在算法实现上,首先采用分布迭代水体提取从遥感影像提取湖泊的多期动态边界;其次,从ICEsat GLAS激光测高数据中反演出湖泊的动态水位高程;第三,依据时间水位信息,通过邻近时相匹配,将水位高程赋给湖泊边界线,生成湖泊等水位线;第四,通过等水位线构建TIN(triangulated irregular network)和Kriging插值,得到模拟湖盆数字高程模型;最后,依据模拟湖盆DEM和水体面积分布、水位信息,计算湖泊动态库容。试验通过对博斯腾湖的多年动态库容监测与真实性检验,结果显示:最大误差为2.21×108 m3,最小误差为0.000 02×108 m3,平均误差为0.044×108 m3,均方根为0.59,相关系数达到0.99。 相似文献
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针对道路建设引起的路域DEM数据变化范围的标定问题,该文探讨了基于多源数据的标定方法。该方法首先提取设计成果的外边界作为核心变化区,再根据该区域100m范围内道路建设前后的遥感影像提取出植被发生明显变化的区域作为野外调查和建模处理的区域,并对该区域内融合构建的DEM数据和原有带状地形图构建的DEM数据进行差异分析,求出最终的DEM数据变化区。以杭瑞高速毕都(毕节至都格)段为例开展的实验研究表明,该文提出的方法可以精确地标定因道路建设引起路域DEM数据的变化区域,可直接用于DEM数据增量的采编与更新操作。 相似文献