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SRTM1 DEM与ASTER GDEM V2数据的对比分析

发布时间:2018-09-10 10:02
【摘要】:本文以山西省为实验区,基于ICESat/GLA14测高数据对SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2数据的垂直精度进行了对比,分析了其在坡度、土地利用类型和地貌类型中的误差分布情况,并基于地形剖面方法分析了2种DEM数据在地形表达上的差异。研究结果表明:(1)在垂直精度上,SRTM1 DEM数据要明显高于ASTER GDEM V2数据,其绝对误差均值分别为4.0 m和7.8 m,标准偏差分别为6.0 m和10.7 m,均方根误差分别为6.1 m和10.7 m。(2)这2种DEM数据的精度受坡度影响严重,随坡度值的升高误差增大;SRTM1 DEM的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在水田最小,在林地最大,而ASTER GDEM V2的这3种误差在居民用地最小,在林地最大;SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在平原地区最小,在大起伏山地最大。(3)在平原和台地地区,ASTER GDEM V2数据高程值有异常波动,SRTM1DEM在起伏山地存在对山谷过高估计。总体上,SRTM1 DEM比ASTER GDEM V2对地形的表达准确,与ICESat/GLA14对地形的描述基本相一致。
[Abstract]:In this paper, the vertical accuracy of SRTM1 DEM and ASTER GDEM V2 data is compared based on ICESat/GLA14 altimetry data in Shanxi Province, and its error distribution in slope, land use type and landform type is analyzed. Based on the topographic profile method, the differences between the two kinds of DEM data in topographic representation are analyzed. The results show that: (1) the vertical accuracy of SRTM1 DEM data is significantly higher than that of ASTER GDEM V2 data. The mean absolute error is 4.0 m and 7.8 m, the standard deviation is 6.0 m and 10.7 m, and the root mean square error is 6.1 m and 10.7 m respectively. (2) the accuracy of these two DEM data is seriously affected by the slope. The mean absolute error of SRTM1 DEM increased with the increase of slope value. The standard deviation and root mean square error were the smallest in paddy field and the largest in woodland, while the three errors of ASTER GDEM V2 were the smallest in residential land. The mean absolute error, standard deviation and root-mean-square error of SRTM1 DEM and ASTER GDEM V2 were the lowest in plain area. (3) there are abnormal fluctuations in the elevation values of ASTER GDEM V2 data in the plain and platform areas. SRTM1DEM exists in the undulating mountains to overestimate the valley. On the whole, SRTM1 DEM is more accurate than ASTER GDEM V2 in expressing terrain, which is consistent with the description of terrain by ICESat/GLA14.
【作者单位】: 太原理工大学矿业工程学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(41301469、41171332) 科技基础性工作专项项目(2011FY110400-2) 测绘地理信息公益性行业科研专项项目(201512033)
【分类号】:P208

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本文编号:2234130

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