【摘 要】
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随着遥感和摄影测量技术的迅速发展,许多卫星观测数据衍生的全球数字高程模型(DEM)已公开发布。然而,由于受到观测手段和处理方式的影响,单源DEM数据集不可避免地会出现质量下降或空间缺失现象,进而制约了它在水文、地质、气象以及军事等领域的应用。虽然单源DEM数据存在降质问题,但是不同来源的DEM数据也存在不同的质量优势和互补特性。因此,通过多源融合的方式已成为提升DEM数据质量的有效途径之一。本文通
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随着遥感和摄影测量技术的迅速发展,许多卫星观测数据衍生的全球数字高程模型(DEM)已公开发布。然而,由于受到观测手段和处理方式的影响,单源DEM数据集不可避免地会出现质量下降或空间缺失现象,进而制约了它在水文、地质、气象以及军事等领域的应用。虽然单源DEM数据存在降质问题,但是不同来源的DEM数据也存在不同的质量优势和互补特性。因此,通过多源融合的方式已成为提升DEM数据质量的有效途径之一。本文通过多源数据点面融合和多尺度融合方法,重建得到一种新的高质量的空间无缝DEM融合数据集,称之为GSDEM-30。研究主要包含以下几个部分:(1)全球DEM产品现状分析。针对现有的全球单源DEM数据集和多源融合DEM数据集,从数据来源、发布情况以及质量问题等方面进行分析,并梳理不同DEM数据集间的关系,为重建GSDEM-30选择合适的DEM数据集源奠定基础。(2)GSDEM-30数据集重建。顾及多源数据集在不同纬度的数据特征,利用其在空间分辨率和覆盖范围上的互补特性,重建GSDEM-30数据集。本文分别针对空洞数据和50°~60°纬度数据,结合地形自适应的多源数据点面融合和多尺度融合的方法,融合SRTM1、ASTER GDEM v2和AW3D30 v1.1等全球DEM产品,重建得到30米分辨率覆盖全球82°S~82°N陆地表面的DEM数据集GSDEM-30。(3)不同DEM数据集质量综合评价。本文以ICESat GLAS数据和NED DEM作为参考数据,从全球和局部尺度验证GSDEM-30产品的垂直精度,并结合土地利用分类数据GlobeLand30分析不同地物类别的高程误差分布情况。此外,还引入无参考评价方法——最大坡度法(Maximum Slope Approach,MSA),对DEM数据集的异常值进行检测。结果表明,ASETER GDEM v2数据集受到严重的噪声和异常值干扰。GSDEM-30和AW3D30 v1.1数据的整体精度相当,且其异常值明显少于AW3D30 v1.1,在地学相关领域中具有较大的应用潜力。
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