第四DEM的不确定性分析
4.1.3基于TIN的DEM建模
第四DEM的不确定性分析
空间数据的不确定性分析
4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.4 DEM误差的来源
– 原始数据的误差
• 采样点的密集程度的影响 • 数字化时，采样和量化级别的影响 • 具体的采样方式
– 内插方法造成的A和B分别为双线性算子和双三次算子，使 得
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空间数据的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 • 精度分析
– 目的:(1)验证混合方法的有效性 (2)探讨混合参数的选取问题
– 需要做什么准备：
(1)真实的地形数据，作为精度计算的依据 (2)处理步骤和方案
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空间数据的不确定性分析
4.1 DEM表面建模方法及误差来源
随 机 离 散 点 规 则 格 网
T I N
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空间数据的不确定性分析
4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.1 常用多项式建模方法
– 多项式内插是DEM建模应用最广的方法 – 方法众多：
• 最近邻插值 • 双线性插值 • 双三次卷积插值 • etc.
– 变化剧烈的地区，采用 非线性（双三次）插值 方法，类似高通滤波
– 基于线性和非线性的混 合模型既能得到大致轮 廓，还能突出细节
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法
双线性插值
双三次插值
混合插值
混合插值算子（混合比列）。通常是给定的常参数， 与地形中低频成分含量有关
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.1 常用多项式建模方法
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.2基于规则格网的DEM建模
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
– 则， fρ的根均方差(RMSE)为,
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 • ρ的理论解释
– fρ的误差为,
– 进一步有，
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 • ρ的理论解释
– 内插方法造成的误差
• 插值算法的研究：
（1）局部插值方法的研究 （2）各向异性插值方法的研究 （3）插值方法效能评估研究
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 4.2.2 精度分析
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 • 真实的地形数据？
– 通过模拟得到 – 一批实测的数据 – 地形图中获取
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法
– 地形图中获取
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法
双线性插值
双三次插值
混合插值
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 • ρ的理论解释
– 假设：f和f0分别是真实数据和采样数据； f1 , f2 和fρ分别是f0的双线性、双三次和混合插值的结 果。
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
空间数据的不确定性分析
第四章 DEM的不确定性建模
4.1 DEM表面建模方法及误差来源 4.2 DEM插值方法及其精度分析 4.3 TIN的线性插值误差估计 4.4 DEM对地形描述的精度
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.1 常用多项式建模方法 4.1.2 基于规则格网的DEM建模 4.1.3 基于TIN的DEM建模 4.1.4 DEM误差的来源
4.1.2基于规则格网的DEM建模
– 格网的分辨率，即单元的长度和宽度，决定了 格网对地形表面所表示的精度
– 格网单元的大小取决于细节分析所要求的数据 精度和用于产生格网的输入数据的精度
100米 30米 5米 存储
时间
精度
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
• 插值方法的优劣
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
(a)真实数据
d2
d5
d1
d3
d4 (b)5点采样结果
d3 d4
d2 d1
d5
d9
d6
d8
d7
(c)9点采样结果
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.4 DEM误差的来源
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法
– 合理性分析：
• 自然界地形变化分为剧 烈地区和平缓地区；
• 对于地形变化剧烈程度 不同的地区，采取不同 的插值方法是理性的
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4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法
– 变化平缓的地区，采用 线性（双线性）插值方 法，类似低通滤波
4.1.2基于规则格网的DEM建模
– 规则格网表达高程数据非常简便，因此应用广 泛
– 比较适合小比例尺地图的应用
• 位置精度不高 • 曲面特征粗糙
– 比较适合自然连续地形
• 不连续处（山脊，沟壑等），难！ • 建筑物，道路，难！
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4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.3基于TIN的DEM建模
– TIN(Triangulated Irregular Networks)是建立在不 规则随机离散点上的DEM
– TIN是向量模型， – TIN是一种数据结构，
包含拓扑结构 – 随地形的复杂程度不同，
而具有不同的分辨率
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DEM的分析相关操作
DEM的分析相关操作DEM（Discrete Element Method）是一种用于模拟颗粒体系行为的计算方法，被广泛应用于颗粒材料力学、颗粒体系动力学等领域。
本文将介绍DEM的分析过程以及与之相关的操作步骤。
一、DEM分析步骤：1.数据采集与处理：首先需要获取颗粒体系的几何信息和物理特性参数。
这些参数包括颗粒的直径、密度、形状等；以及颗粒体系的几何形态，如颗粒运动区域的大小、边界条件等。
这些数据可以通过实验观测获得，也可以通过模型设定。
2.颗粒模型构建：根据实际情况和需求，选择合适的颗粒模型进行建模。
颗粒模型通常包括刚体和弹性模型。
对于刚体模型，颗粒被视为一个没有内部变形的刚体；而弹性模型则可以考虑颗粒的内部弹性特性。
3.力学模型建立：建立颗粒体系的力学模型，包括颗粒之间的相互作用力、边界条件等。
常用的力学模型包括弹簧-弹簧模型、弹簧-刚杆模型等。
通过这些模型，可以计算颗粒之间的相互作用力，以及颗粒与边界的相互作用。
4. 时间步进计算：根据颗粒体系的初始状态，通过模拟方法进行时间步进计算，即在每个时间步骤中更新颗粒的位置和速度。
常用的计算方法有欧拉法和Verlet法等。
5.结果输出与分析：根据模拟结果，输出颗粒体系的运动轨迹、速度等信息。
此外，还可以对颗粒的位移、速度、应变等进行分析，以评估颗粒体系的力学性能和行为特征。
二、DEM分析相关操作：1.初始状态生成：根据实际情况或模拟需求，生成颗粒体系的初始状态。
这包括指定颗粒的位置、速度等信息。
可以通过随机生成或根据实验数据生成。
2.力学参数设置：根据模拟的目的，设置颗粒体系中颗粒和边界的力学参数，例如颗粒之间的相互作用力模型、弹簧常数、刚杆长度等参数。
3.边界条件设置：根据实际情况设置颗粒体系的边界条件，例如颗粒体系的尺寸、边界类型（固定、周期、自由等）等。
4.时间步长设定：根据模拟的需要，设置模拟过程中的时间步长。
时间步长通常设置为足够小，以确保模拟结果的准确性。
DEM分析报告范文
DEM分析报告范文DEM (discrete element method) 分析是一种模拟颗粒间相互作用和碰撞的工程数值分析方法。
它被广泛应用于地质、力学、物理等领域，用于模拟颗粒材料的力学特性、变形行为、破碎过程等。
本文将对DEM分析进行详细介绍，并通过一个实际案例展示其应用效果。
一、DEM分析原理1.颗粒建模：将颗粒看作是刚性或弹性球体，并通过定义颗粒的位置、速度、角速度等参数来描述每个颗粒的状态；2.碰撞检测：根据颗粒间的位置关系和尺寸，判断颗粒是否发生碰撞，如果碰撞则计算碰撞力、碰撞后的速度变化等参数；3.力学模型：通过考虑颗粒之间的相互作用力，可以计算出颗粒群体的受力情况，包括重力、弹簧力、摩擦力等；4.积分求解：通过数值方法对颗粒的运动过程进行离散化处理，实现对颗粒位置、速度的时间积分计算。
二、DEM分析应用案例为了更好地展示DEM分析的应用效果，我们以一个颗粒堆积模拟为例进行分析。
假设有一组圆形颗粒在一个封闭容器中，容器的重力方向向下，我们希望通过DEM分析来模拟颗粒堆积的过程。
1.参数设置：在模拟前，需要定义颗粒的初始位置、尺寸、材质等参数，以及容器的尺寸、形状等参数；2.初始状态：在时刻t=0时，所有颗粒的位置、速度等参数均为初始状态，即颗粒呈均匀分布状态；3.模拟过程：根据DEM的基本原理，逐步计算颗粒的受力、运动过程，考虑颗粒之间的碰撞、重力等作用力；4.结果分析：通过模拟结果可以得到颗粒堆积的结构、变形情况、受力分布等信息，可以进一步分析颗粒间的相互作用规律。
三、DEM分析的优势和局限1.能够模拟颗粒间的真实物理过程，从而获取颗粒材料的力学特性；2.可以定量描述颗粒的变形、破碎等现象，为工程设计提供可靠数据支持；3.具有较好的计算精度和稳定性，适用于多种颗粒形态和碰撞情况。
但是，DEM分析也存在一些局限性：1.计算成本相对较高，对计算资源和算法优化要求较高；2.难以考虑颗粒间的真实材质特性和精细力学行为，对颗粒模型和参数设置敏感。
DEM精度评估方法的探讨
DEM精度评估方法的探讨一、前言DEM就是将高过程模型进行数字化处理，它是GIS里面最为重要的有关于空间的数据资料，它也是进行地形等各方面地质勘探等分析处理需要的核心数据。
就现在看来，我国的DEM发展情况主要是1∶6万和1∶26万的DEM处理方式，并且可以在多个方面进行分析和利用，例如可以在测绘、资源勘探、污染环境方面、以及防治灾害方面起到了很大的作用，是当前中国有关科研单位和政府防治部门必备的一项技术。
它具有简单易操作的特点，给工作带来很大的方便。
但是，DEM现在存在一个很大的问题，就是现在社会快速发展，人们对物质需求也随之增加，对物质的勘探就要求准确且快速。
现在的DEM数字高程模型的精度已经完全不能满足现代人的追求，国外等各类DEM已经开始不断的开发和提升，对DEM误差的存在控制也获得了一些进展。
通过一系列的加强和规范标准，对DEM的数据精度采集并研究，现在已经可以为GIS等用具分析各类的地形及产品提供可靠带来可用价值和理论上的意义。
比如现在常用的就是数据离散化，从而构建成一个T型模式，这种方式直接明了，很让大多数用户喜欢。
但是，使用这种方式的话，就会出现原始的数据离散化以后就会丢失一部分，只有那些等高线图形和数字化的等高线数据保存了下来，这就造成了二次误差的产生，使最终结果不太可信。
这里的等高线指的是数据离散化以后，对采样点的插值处理，使它的曲线更加完美好看的一种方法。
它最后表达的是一种非常抽象的曲线形势，虽然有了坐标体现，但是它始终是一种老式制图方式，没有创新性和可视性。
唯一的好处就是它对地面高程和地形变化可以直接的表达。
特别是在地貌的形态表现上可以呈现出高质量的画面，简称TIN方式。
这是GIS中关键所在。
本文详细的讨论了在等高线基础上来研究DEM的构建和其精度的分析，如何评估和实现。
针对TIN的DEM构造中出现的“平三角形”，主张一些可以减少其存在的方法，这就包含了增加特征点和拉格朗日插值多线式的算法。
DEM的不确定性分析课件
4.2.1 混合插值方法 实验步骤 第1步，给定初数据集；（地形图数字化后的DEM，以此作为真实数据。还要获得数据的大小信息） 第2步，按照一定的方式采集一定量的数据作为实验数据； 第3步，随机或按一定的策略将实验数据划分为建模集和检验集 第4步，对建模集分别用双线性、双三次和混合方法(ρ=0.2)进行插值; 第5步，对检验集分别用三种插值结果计算RMSE，对比分析它们的精度； 第6步，分别取ρ=0,0.05,0.1,…,1，重复第4步和第5步中混合方法的处理，根据RMSE的变化，分析ρ的合理取值
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 精度分析 目的:(1)验证混合方法的有效性 (2)探讨混合参数的选取问题 需要做什么准备： (1)真实的地形数据，作为精度计算的依据 (2)处理步骤和方案
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.1.2基于规则格网的DEM建模 规则格网表达高程数据非常简便，因此应用广泛 比较适合小比例尺地图的应用 位置精度不高 曲面特征粗糙 比较适合自然连续地形 不连续处（山脊，沟壑等），难！ 建筑物，道路，难！
DEM的不确定性分析
4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.3基于TIN的DEM建模 TIN(Triangulated Irregular Networks)是建立在不规则随机离散点上的DEM TIN是向量模型， TIN是一种数据结构， 包含拓扑结构 随地形的复杂程度不同， 而具有不同的分辨率
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 4.2.2 精度分析
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
ArcView DEM地形分析精度
ArcView DEM地形分析精度能有效地利用DEM数据进行地形定量因子的自动提取，是ArcView GIS软件空间分析模块的重要功能。
数字高程模型（DEM）是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统。
目前世界各主要发达国家都纷纷建立了覆盖全国的DEM数据系统，DEM已经在测绘、资源与环境、灾害防治、国防等与地形分析有关的科研及国民经济各领域发挥着越来越巨大的作用。
但是，由于DEM原始信息源精度、DEM空间分辨率、以及研究区地形复杂度的差异，DEM所提取的地形因子的精度存在着相当大的差异。
本章重点介绍DEM 地形分析精度与不确定性方面的部分研究成果。
第一节DEM地形描述误差的量化模拟一、DEM地形描述误差的概念:DEM精度是指所建立的DEM对真实地面描述的准确程度。
DEM误差的大小被普遍视为衡量DEM精确性的标准。
然而，人们在该问题上存在着明显的片面认识。
以往的研究普遍重视在DEM采样点上出现的高程采样误差，而相对忽视由于DEM离散采样所造成的地形描述误差。
无疑，高程采样误差是影响DEM精度的重要因素，但决不是唯一因素。
因为，即使DEM在所有高程采样点上的误差均为零，有限的DEM栅格采样点所构成的高程模型也只能是对实际地面的近似模拟。
我们将这种在假定DEM高程采样误差为零条件下，模拟地面与实际地面之差异，定义为DEM地形描述误差（以后简称Et）。
如图1所示, A、B两点为DEM地面高程采样点，A 、B两点的连线为DEM模拟地面，假定在该两点的高程采样误差为零，则Et C、Et D及Et E分别为在C、D、E三点的地形描述误差。
无疑，DEM栅格分辨率与地形起伏的复杂程度是影响Et大小的两个关键因子，建立该2因子图14-1. Et分布示意图与DEM地形描述误差之间的量化关系，是对误差进行定量模拟的关键。
二．试验样区与原始DEM数据精度在我国选择有代表性的6个不同地面复杂度的地区作为试验样区，试验区面积均为10km×10km，其主要地形因子及原始信息源精度如表1所示。
测绘技术如何进行DEM生成与分析
测绘技术如何进行DEM生成与分析测绘技术在地理信息系统（GIS）和遥感领域中起着重要的作用。
其中，数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）的生成和分析是测绘技术应用的重要方面之一。
本文将介绍DEM的生成和分析的基本原理和方法。
一、DEM生成DEM是地球表面高程信息的数字化表示，可以呈现出地面的起伏和形状。
常见的DEM生成方法有光学影像法、激光雷达法和雷达干涉法等。
1. 光学影像法光学影像法是利用航空或卫星遥感影像来生成DEM的一种方法。
通过对图像进行几何矫正和配准，可以获取地面上的特征点的坐标，并计算出其高程信息。
这种方法常用于大面积的地形测量和地貌分析。
2. 激光雷达法激光雷达法是利用激光器向地面发射激光束，通过测量激光束的反射时间和回波强度来计算地面点的坐标和高程信息。
这种方法具有高精度和高分辨率的优势，常用于山地地形的测量和建模。
3. 雷达干涉法雷达干涉法是利用合成孔径雷达（SAR）的干涉图像来生成DEM的一种方法。
通过对两幅或多幅干涉图像进行差分操作，可以获取地表的高程变化信息。
这种方法适用于大范围的地表变形监测和地震研究。
二、DEM分析DEM生成后，可以进行各种地形参数的分析和应用。
下面介绍几种常见的DEM分析方法。
1. 地形剖面分析地形剖面分析是对DEM数据进行剖面提取，以了解地面的起伏变化情况。
通过剖面分析，可以获取地面的高程变化曲线，并进一步计算地形参数，如坡度、坡向、高程差等。
这些参数对地质研究、水文模拟和土地规划等领域具有重要意义。
2. 流域提取和水流模拟利用DEM数据可以提取出流域范围，并计算出流域的面积、长度和周长等属性。
同时，基于DEM数据，还可以进行水流模拟和洪水预测。
通过建立流域模型，模拟水流在地表的流动过程，从而预测洪水灾害的发生和影响。
3. 三维可视化和地形重建利用DEM数据可以进行三维地形模型的可视化和地形重建。
通过DEM数据，可以构建真实的地形模型，使人们能够直观地了解地貌特征和地形变化。
数字高程模型(DEM)数据采集方法及对比分析
数字高程模型(DEM)数据采集方法及对比分析摘要本文简要论述数字高程模型（DEM）数据采集方法及对比分析。
关键词数字高程模型（DEM）；数据采集方法；对比分析随着测绘技术设备和计算机技术的结合与科技技术不断发展。
数字化地图逐渐取代了以往模式，其中数字高程模型数据作为地理性息的基础数据以广泛的应用于国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域。
本文简要论述数字高程模型（DEM）数据采集方法及对比分析。
1 数字高程模型（DEM）数字高程模型（Digal Elevation Model）是在高斯投影平面上规格的各网点的平面坐标（X，Y）及高程（H）数据集。
DEM的格网间隔应与其高程精度相适配。
并形成有规则的格网数据。
为完整反映地表形态，应配套相应的离散高程点。
2 数字高程模型（DEM）数据采集方法为建立数字高程模型（DEM），必需按精度要求采集足够的点位三维坐标。
下面就简述数据的采集方法。
2.1 纸介质地形图数据采集方法原有的纸图成已不能满足社会发展的需要，数字化地图产品的输出已成为必然。
纸质图数据化是一种DEM数据获取的最基本方法，可分为手扶跟踪数字化和扫描矢量化。
1）手扶跟踪数字化。
手扶跟踪数字化是目前最为广泛使用的将已有地图数字化的手段，利用手扶跟踪数字化仪可以输入点地物、线地物以及多边形边界的坐标，通常采用两种方式，即点方式和流方式，流方式又分距离流方式和时间流方式。
手扶跟踪数字化，可以直接获取矢量数据。
用数字化仪跟踪纸介质图形中的点、线等信息，通过数字化软件实现图形信息向数字化信息的转换。
使用跟踪数字化仪（手扶或自动）将地图图形要素（点、线、面）进行定位跟踪，并量测和记录运动轨迹的X，Y坐标值，获取矢量式地图数据。
2）扫描矢量化。
扫描矢量化的基本原理是对各种类型的数字工作底图如纸质地图、黑图或聚酯薄膜图，使用扫描仪及相关扫描图像处理软件，把底图转化为光栅图像，对光栅图像进行诸如点处理、区处理、桢处理、几何处理等，在此基础上对光栅图像进行矢量化处理和编辑，包括图像二值化、黑白反转、线细化、噪声消除、结点断开、断线连接等。
DEM质量检查报告
DEM质量检查报告DEM（离散元）是一种数值模拟方法，广泛应用于岩土工程、地质工程、矿山工程等领域中的质量检查与评估。
本文对DEM质量检查结果进行报告，主要从输入数据准确性、模型合理性、计算稳定性和结果有效性等方面进行分析。
首先，DEM模拟的准确性需要依赖于输入数据的精确度。
在数据采集过程中，需要保证数据的真实性和完整性。
针对岩土工程模拟，输入经验数据应通过可靠的方法获得，并通过合适的实验验证。
在模型中应准确反映材料的物理特性，如颗粒粒径分布、材料密度、摩擦角等参数。
在计算过程中，DEM方法需要依赖于适当的边界条件和初始条件。
因此，在质量检查中，需要对采集的数据进行验证，确保数据的准确性和可靠性。
其次，DEM模型的合理性对于模拟结果的准确性也至关重要。
在模型构建过程中，需要充分考虑地质工程的实际情况，选择合适的模型参数和几何形状。
同时，模型中的几何形状应与实际情况相符，如模拟边坡稳定性时，需要准确模拟边坡的坡度和坡高。
在模型中，还需要考虑岩土工程中的复杂地层情况，如岩石裂隙、土体分层等，并对其进行合理的处理。
在质量检查中，需要对DEM模型的构建过程进行审核，确保模型的合理性和适用性。
第三，DEM方法的计算稳定性对于模拟结果的可靠性至关重要。
DEM 模拟过程中涉及到大量的颗粒间的相互作用，需要对力学模型进行合理的处理。
在模拟中，需要选择合适的计算时间步长和数值积分方法，避免模拟过程中的剧烈变动。
同时，DEM模拟需要消耗大量的计算资源，如内存和运算速度，需要保证计算过程的稳定性和准确性。
在质量检查中，需要对DEM模拟计算的稳定性进行验证，确保模拟结果的可靠性。
最后，DEM模拟的结果有效性是衡量模拟质量的重要指标。
模拟结果应能准确反映实际工程的行为和变形情况。
在质量检查中，需要对模拟结果进行对比分析，与实际观测数据进行验证。
模拟结果在不同工况下的变化趋势应与实际工程情况相符。
同时，需要对模拟结果的误差和可信度进行评估。
DEM数据处理与分析
DEM数据处理与分析DEM (Digital Elevation Model) 是一种数字高程模型，用于表示地表的高程信息。
它是地理信息系统 (GIS) 中常用的数据类型之一，可以用于地形分析、洪水模拟、地形辐射分析、可视化等应用。
DEM 数据处理与分析是将 DEM 数据进行处理和分析，以获取相关地表特征和信息的过程。
DEM数据处理主要包括数据获取、数据预处理和数据生成三个步骤。
数据获取是指从不同数据源获取DEM数据，包括航空摄影、卫星遥感、激光雷达等。
数据预处理是指对获取的DEM数据进行去噪、插值、平滑等操作，以提高数据质量和准确性。
数据生成是指通过处理和处理生成新的DEM数据，如基于已有DEM数据生成洪水淹没模型、地形辐射分析模型等。
在DEM数据处理过程中，一项关键的技术是数据配准，即将不同数据源获取的DEM数据进行空间对齐，以确保数据的一致性。
配准可以通过基于地理坐标系的转换或通过特征匹配等方法完成。
另外，在进行DEM数据处理时，还需要进行数据清洗和去噪操作，以消除毛刺、噪声等干扰因素。
常用的数据清洗和去噪方法包括低通滤波、中值滤波、小波去噪等。
DEM数据分析是基于处理后的DEM数据进行特定分析和应用。
常用的DEM数据分析包括地形参数提取、洪水模拟、地形辐射分析等。
地形参数提取可以获取地形的最高点、最低点、平均高程、坡度、坡向等信息，用于地貌研究、地理分区等应用。
洪水模拟则使用DEM数据进行洪水的水流模拟和淹没模拟，常用于洪水风险评估和防洪规划。
地形辐射分析可以模拟地形在不同时间和季节的太阳辐射状况，用于农业生产、生态环境评估等领域。
除了上述应用，DEM数据还可以与其他GIS数据进行集成和分析，以获取更全面的地理信息。
例如，将DEM数据与土地利用数据集成，可以分析不同地形下的土地利用格局和生态功能。
将DEM数据与气象数据集成，可以模拟地表温度、太阳辐射和风场的空间分布。
这些集成分析可以为城市规划、生态保护等提供决策支持。
DEM不确定性影响评价中的填洼分析_王培法
收稿日期:2006-10-15; 修订日期:2006-12-31 基金项目:国家自然科学基金项目“基于GIS 的流域空间水文过程的模拟与预测”(40171015) 作者简介:王培法(1980-),男,博士研究生,从事DEM 不确定性应用评价及高分辨率遥感应用研究。
E -mail :wangpeifa1980@DEM 不确定性影响评价中的填洼分析王培法,都金康,冯学智(南京大学地理信息科学系,江苏南京210093)摘要:洼地广泛存在于DEM 实现中,洼地的处理会影响DEM 不确定性评价结果。
该文利用蒙特卡罗方法模拟DEM 不确定性,用偏差指标评价DEM 不确定性对坡度和地形指数的影响,将填洼与不填洼情况下的偏差指标相减来量化填洼对DEM 不确定性评价的影响。
研究发现,洼地对不同参数DEM 不确定性影响评价作用不同,随着DEM 不确定性的增大,洼地的影响也增大。
关键词:DEM 不确定性;填洼;蒙特卡罗模拟;皎口流域中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1672-0504(2007)01-0024-03 洼地是指低于周围栅格的区域,分为伪洼地和自然洼地。
伪洼地在栅格DEM 中非常普遍,主要来自输入数据的错误、不合适的插值方法和栅格大小等方面[1]。
大多数研究者假定所有的洼地都是伪洼地。
自然洼地则是实际中存在的洼地,一般远少于伪洼地。
对基于栅格DEM 提取的一些与水流方向有关的地形参数或特征,如上坡集水面积和河网,需进行填洼操作。
在DEM 不确定性模拟中,将生成的随机误差值叠加到原始DEM 上获得DEM 实现,对DEM 实现和原始DEM 提取相应的地形参数或直接应用即可评价DEM 不确定性对地形参数或应用的影响。
然而DEM 实现中的洼地数量要多于原始DEM ,一方面原始DEM 本身存在洼地,另一方面随机误差值的叠加会产生大量洼地。
对于DEM 实现中洼地的处理归纳为两种方法:一是在DEM 不确定性影响评价中均需填洼[2-6];二是在DEM 不确定性影响评价中,对必须填洼的参数或应用进行填洼,而对不必要填洼的不予填洼[7]。