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1.
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2.
本文分析了ASTER GDEM和SRTM DEM的获取方式,通过对两者在中国及周边区域高程的对比分析,得出两者高程间存在系统误差,前者高程比后者平均低4.9m。ASTER GDEM在许多区域特别是水域及高山区常存在明显粗差;SRTM DEM在特别是高山区域会出现空白区域,但其有效区域层次清晰、细节分明,无明显粗差,可靠性高。经过填补及高差约束限制修复,生成了无空白区域的SRTM DEM和可靠性更高的ASTER GDEM。  相似文献   
3.
基于ASTER GDEM数据喀斯特区域地貌类型划分与分析   总被引:5,自引:1,他引:4  
以30 m分辨率ASTER GDEM数据为基础,通过GIS空间分析和非监督分类的方法进行地貌基本类型的自动划分。研究结果表明:①ASTERGDEM数据能够满足1∶10万比例尺下喀斯特区域的地表形态表达;②以流域为单位提取地形因子符合地貌发育的基本规律,提取的地形因子能客观的反应地表真实形态;③采用非监督分类法能够有效的实现1∶10万比例尺下地貌基本形态的定量化、自动化分类。  相似文献   
4.
基于累积相似度表面的空间权重矩阵构建方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨康  李满春  刘永学  程亮  陈焱明 《测绘学报》2012,41(2):259-265,272
将地理要素相似度定义为属性相似度与空间相似度,提出累积相似度表面的概念,引入曲线演化理论和快速行进方法生成累积相似度表面,构建空间权重矩阵。通过趋势面模拟数据与ASTER GDEM数字高程模型数据的实验分析证明,相比于利用欧氏距离等距离测度方法,通过累积相似度表面构建的空间权重矩阵综合考虑了地理要素的属性相似度与空间相似度,体现了地理要素的局部空间特征,能够更为准确地描述地理要素空间特征变化趋势。  相似文献   
5.
SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。  相似文献   
6.
采用ASTER GDEM数据及LANDSAT影像,运用GIS地形分析技术,通过山体阴影提取、坡度、坡向、水系走向、夷平面以及三维可视化等分析方法,对河南西部伏牛山地区的断裂构造特征及力学性质进行提取和分析,验证并总结了DEM与遥感、GIS相结合的手段对断裂构造解译的可靠性。  相似文献   
7.
利用GDEM温盐资料,采用P矢量方法计算了与温盐资料时间序列相对应的不同季节、不同层深的南海海洋环流及流涡系统,并且得出了相关的结论。  相似文献   
8.
Digital Elevation Models (DEMs) contain topographic relief data that are vital for many geoscience applications. This study relies on the vertical accuracy of publicly available latest high-resolution (30?m) global DEMs over Cameroon. These models are (1) the ALOS World 3D-30?m (AW3D30), (2) the Shuttle Radar Topography Mission 1 Arc-Second C-Band Global DEM (SRTM 1) and (3) the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Global DEM Version 2 (ASTER GDEM 2). After matching their coordinate systems and datums, the horizontal positional accuracy evaluation was carried out and it shows that geolocation errors significantly influence the vertical accuracy of global DEMs. After this, the three models are compared among them, in order to access random and systematic effects in the elevation data each of them contains. Further, heights from 555 GPS/leveling points distributed all over Cameroon are compared to each DEM, for their vertical accuracy determination. Traditional and robust statistical measures, normality test, outlier detection and removal were used to describe the vertical quality of the DEMs. The test of the normality rejected the hypothesis of normal distribution for all tested global DEMs. Overall vertical accuracies obtained for the three models after georeferencing and gross error removal in terms of Root Mean Square (RMS) and Normalized Median Absolute Deviation (NMAD) are: AW3D30 (13.06?m and 7.75?m), SRTM 1 (13.25?m and 7.41?m) and ASTER GDEM 2 (18.87?m and 13.30?m). Other accuracy measures (MED, 68.3% quantile, 95% quantile) supply some evidence of the good quality of AW3D30 over Cameroon. Further, the effect of land cover and slope on DEM vertical accuracy was also analyzed. All models have proved to be worse in the areas dominated by forests and shrubs areas. SRTM 1 and AW3D30 are more resilient to the effects of the scattering objects respectively in forests and cultivated areas. The dependency of DEMs accuracy on the terrain roughness is evident. In all slope intervals, AW3D30 is performing better than SRTM 1 and ASTER GDEM 2 over Cameroon. AW3D30 is more representative of the external topography over Cameroon in comparison with two others datasets and SRTM 1 can be a serious alternative to AW3D30 for a range of DEM applications in Cameroon.  相似文献   
9.
针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组合(高程、地势起伏度、坡度、坡度变率、光照模拟值)、双尺度流域单元、CART决策树算法,实现了北回归线(云南段)地区平原(2类)和山地(7类)共9类地貌的划分,双尺度流域单元划分的最佳流量阈值分别为500、2000。通过平均值、标准差、Moran′s I和人工判读结果对分类结果进行检验,发现基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类方法在北回归线(云南段)地区总体精度可达82.1%,Kappa系数为0.793,总体能够准确识别出研究区的地貌类型空间分布特征,是地貌类型划分的一种可行方法。  相似文献   
10.
1 .INTRODUCTIONThewesternequatorialPacific ,particularlythesouthernmostPhilippineSea ,wascalled“watermasscrossroads”byFineetal.(1 994 )duetotheconfluencethereofseveralwatermassesfromhigherlatitudesofbothhemispheres (Wyrtki,1 96 1 ;Fineetal.,1 994 ) .Fineetal.(1 994 )de picted (Fig .1 )majorcurrentsintheIndonesianregion .AfterencounteringthewesternboundaryalongthePhilippinecoast,theNorthEquatorialCur rent (NEC)bifurcatesintothenorthwardflowingKuroshioandthesouthwardflowingMindanao…  相似文献   
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