基于误差建模的SRTM高程精度提升方法研究

发布时间：2018-06-03 14:15

  本文选题：DEM优化 + SRTM　； 参考：《遥感技术与应用》2017年05期

【摘要】：数字高程模型(DEM)是地理信息系统和遥感等领域所必需的核心数据,已经应用到很多方面。本文提出了一种利用ICESat GLA14数据优化SRTM1数据的方法。首先,根据SRTM误差分布去除GLA14数据中的粗差点,完成坐标基准和高程基准的统一。其次,分析了SRTM误差随坡度、坡向的变化规律,并建立了误差模型。最后,将GLA14数据随机划分为控制点和检查点,使用控制点采用最小二乘法拟合误差,使用检查点评价精度提升效果,并多次重复随机划分的过程,验证算法的有效性。实验结果表明:使用该算法针对不同地区不同地形的DEM进行了实验,均取得了很好的效果。
[Abstract]:Digital elevation model (DEM) is the core data in geographic information system and remote sensing, which has been applied in many fields. This paper presents a method of optimizing SRTM1 data by using ICESat GLA14 data. Firstly, the rough handicap in GLA14 data is removed according to the SRTM error distribution, and the unification of coordinate datum and elevation datum is completed. Secondly, the variation law of SRTM error with slope and slope direction is analyzed, and the error model is established. Finally, the GLA14 data is randomly divided into control points and checkpointing, the least square method is used to fit the errors, and the checkpointing is used to evaluate the accuracy. The process of random partitioning is repeated many times to verify the validity of the algorithm. The experimental results show that the algorithm is applied to the DEM of different terrain in different regions and good results are obtained.
【作者单位】： 中国科学院大学;中国科学院电子学研究所;中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金重大专项“高分辨率SAR成像要素影响与集成化处理平台”(61331017)
【分类号】：P207.1;P208

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本文编号：1973084