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谁应该定义DEM的质量及如何定义?

发布于:2022-11-09 11:02:09 来自:水利工程/水土保持 [复制转发]

地貌测绘方法的多样性以及供多个用户使用的大型高程数据库的存在引发了 DEM 质量问题。数字高程模型 (DEM) 精度通常通过将其与参考数据进行比较来评估。当没有可用数据时,人们可以在 DEM 中查找不一致之处,因为土地救济不是一个完全随机的对象。这些质量标准对应于不同的需求,因此生产商必须考虑各种用户。那么问题来了,谁应该在生产者和用户之间指定DEM的质量,以及如何指定。本文探讨了从数字高程模型到全球高度数据库的各种质量评估方法。

与任何工业产 品一样,数字高程模型必须呈现既能满足生产技术约束又能满足用户要求的质量。DEM 质量评估的一个主要困难是,它是一种服务于各种用户的产品,具体取决于 DEM 所需的信息。此外,由于我们作为人类的经验和感官,浮雕是一个熟悉的对象,我们对它的表现提出了如此高的要求,以至于任何不一致都是不可接受的。然而,用户(科学或操作)并不总是知道如何表达他们的需求。事实上,用户的需求往往被过度指定,这意味着需求是不成比例的。这种现象因高分辨率 DEM 的可用性而受到鼓励。除了这种过度规格的风险之外,很难定义一个明确的定量指标来衡量数据与所寻求信息的一致性程度,生产者可以很容易地考虑到这些信息来优化生产。这对于大型高度测量数据库更为重要,其中单一的生产方法必须满足各种景观在地势、土地覆盖、气候等方面的各种用户。因此,谁应该定义 DEM 的质量以及如何定义?

克服困难


DEM 质量通常通过分析高程差异的统计分布来以基本方式进行评估。最常见的指标是均方根误差 (RMSE)。这结合了偏差和标准偏差,以验证模型是否准确,这意味着它永远不会离现实很远。然而,这是一种相当糟糕的方法,因为它没有考虑高度误差的空间变化。因此,它对地貌恢复的质量不敏感,这对于地貌学和相关研究至关重要。地貌的尊重取决于坡度、坡向和曲率的精度,这些是高程的衍生物。然而,根据参考数据估计坡度的精度必须面临另一个困难,即坡度值取决于 DEM 比例(网格大小)。为了克服这些困难,DEM质量评估还可以依靠所谓的内部验证程序,该程序不使用参考数据,而是在DEM中寻找不一致之处(不可能甚至不可能的地貌)。

质量标准的多样性


内部验证扩展了可视化控制的原则,这使得在以适当方式可视化的 DEM 中搜索不可信性成为可能。例如,仅着色就可以突出显示重采样伪影,如噪点、谱系或过度平滑。通过分析DEM是否符合地面救济应该在任何地方履行的几个一般规则,可以以更定量的方式实施相同的原则。可以区分两种规则。一方面,物理规则导致强烈的要求,而不符合这些要求的地形是不可能的。例如,水总是向动,如果不是这种情况(例如存在水槽),就会在本地识别 DEM 错误。另一方面,统计规则导致需求薄弱,不满足这些要求的地形是不可能的,尽管并非不可能。例如,由于大多数水文流域的分形行为,给定斯特拉勒阶的溪流数量随着溪流阶数的增加而线性减少(霍顿定律)。同样,坡度、坡向、曲率以及河流长度或流域区域的统计分布可以揭示 DEM 中的不一致之处。

因此,质量标准千差万别,既涉及绝对位置,也涉及地貌。相同的标准可用于定义从 DEM 派生的产品质量。例如,水文网络可能会受到几何误差(绝对位置误差和不切实际的形状)的影响,这些误差是由提取水文网络的 DEM 和网络提取算法引起的。在矢量网络的情况下,还可以识别拓扑误差(图1)。


图 1:从 DEM 中提取的排水管网中的主要错误类型(蓝线:真实网络;红线:从 DEM 中提取的网络)

应该注意的是,只有明确指定了标称地形,即 DEM 应该描述的表面,质量标准才有意义。例如,数字地形模型 (DTM) 描述地面,而数字表面模型 (DSM) 描述森林中的树冠或城市地区的屋顶。

无论标准是什么,都必须根据申请所需的要求来评估 DEM 的质量。但是,这些要求并不总是很容易用对 DEM 生产者有用的标准来表达,尤其是在必须协调不同质量标准的多用户高程数据库的情况下。在实践中,由于DEM用户难以表达质量要求,DEM的质量通常由生产者指定,质量指示突出产品或方法,而不是告知用户他们应该意识到的局限性。

DEM 质量评估


除了对现有DEM进行事后质量评估之外,生产者还必须能够预测他们在生产DEM之前可能期望的质量,具体取决于所使用的归还方法和该地区的特征(气候,地势,土地覆盖)。DEM的质量可以在一定程度上预测,因为它受到图像采集(成像传感器的仪器和轨道特性)和处理参数的影响,基于理论方程,可以预测质量指标,如高度标准偏差。尽管这种方法有助于选择最佳的采集和处理参数集,但由于输出DEM质量还取决于插值过程和每个区域的异构特性,因此它仍然受到限制。此外,理论方程中的一些参数具有众所周知但不可预测的影响。重复通道SAR干涉测量中的基线就是这种情况,在图像采集之前无法预测,因此DEM精度在生产前无法预测。因此,预测DEM生产方法的性能需要基于对众多 DEM 的分析的经验。

图 2:标称地形的两个常见选项

结论


了解降低 DEM 质量的现象也可以导致改进方法,无论是在生产过程中还是在后期。参考数据可用于校正绝对偏差或去除森林地区的树木高度。当没有可用的参考数据时,可以移除伪影以强制 DEM 遵守某些物理或统计规则,例如,通过填充汇来迫使河流向动,或者对 DEM 进行重采样以过滤噪声,或者相反地通过克里金法或分形合成来创建真实的可变性。这些 DEM 改进可能性通过使用平均质量的 DEM 开辟了新的成本机会,这些 DEM 可以根据参考数据或地貌假设根据用户要求进行改进。

文章来源:gim-international      
作者:       Laurent Polidori             Mhamad El Hage              
文章由GIS前沿小助手整理编译         

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只看楼主 我来说两句抢沙发
这个家伙什么也没有留下。。。

水土保持

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