基于主成分变换模型的DEM格网聚合及其误差分析

发布时间：2018-03-31 17:53

  本文选题：数字高程模型　切入点：主成分分析　出处：《测绘学报》2017年03期

【摘要】：利用主成分分析揭示变量之间关系的特性,进而提出一种既能保证较高精度又能较好地保持地形形态特征的DEM格网聚合方法。首先根据主成分变换模型推导DEM格网聚合数学公式,构建主成分聚合模型;然后以30m分辨率DEM转换为90m分辨率DEM为例,根据格网点属性间的权重关系聚合重构DEM。在此基础上,以均值聚合和双线性重采样聚合方法为比较对象,从聚合前后的检查点高程偏差的统计描述、空间分布与自相关性、地形形态保持程度方面分析3种聚合策略下重构DEM的误差特性。最后运用描述统计、半变异分析和等高线套合方法,定量评价主成分聚合重构DEM的质量效果。试验分析结果表明,同均值聚合和重采样聚合相比较,该方法重构的DEM既能保持较高精度,又能很好地保持地形形态特征。
[Abstract]:A DEM grid aggregation method is proposed based on the principal component transformation model . The error characteristics of DEM are reconstructed from the point elevation deviation before and after the polymerization . The results show that the DEM obtained by the method can maintain higher accuracy and maintain the features of the terrain .

【作者单位】： 西南交通大学地球科学与环境工程学院;西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室;西南交通大学"2011计划"轨道交通安全协同创新中心;
【基金】：测绘地理信息公益性行业科研专项(201512028) 教育部长江学者和创新团队发展资助计划(IRT13092) 中央高校基本科研业务费专项资金(2682014CX017)~~
【分类号】：P208

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本文编号：1691808