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水文模型中DEM低洼地处理的新算法
程品;孙法圣;张博;郭志慧
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2014()5
【摘要】DEM数据作为基本地形信息的载体,被广泛应用于分布式水文模型中。
但是由于各种人为的和自然的原因,DEM中普遍存在着许多大小不等的低洼地(包
括洼地和平地),为水系的生成和汇流计算造成障碍。
因此,DEM中低洼地的预处理
是使用DEM进行水文模拟的前提。
采用新的洼地填充算法(溢水法)填平洼地,并提出独创的"出口汇聚流向模式"为平地区域设置坡度,将平地中的水导出。
该方法与
传统填充法相比简单明了,不需要计算水流方向,也不需要考虑复合洼地的嵌套关系。
整套处理方法经编程实现,并由实例验证其可靠性。
使用这套算法处理后的DEM 中,任何一点的流向都是确定的,而整体地貌对比于处理前的改变接近最小。
使用该
方法处理得到的DEM能够满足分布式水文模型中洪水汇流计算的需要。
【总页数】5页(P38-41)
【关键词】DEM;水文模型;洼地;溢水法;出口汇聚流向模式
【作者】程品;孙法圣;张博;郭志慧
【作者单位】吉林大学环境与资源学院;辽宁省核工业地质局
【正文语种】中文
【中图分类】P341
【相关文献】
1.DEM在分布式水文模型中的应用 [J], 张秋华;朱江林;李淑云
2.分布式流域水文模型的DEM数据处理 [J], 王光生;程琳;刘汉臣
3.基于DEM的分布式水文模型前处理程序开发及应用 [J], 李磊;刘文丰;徐宗学;张兰影
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文章编号:049420911(20081220053203中图分类号:P208文献标识码:BD EM 水文分析中一种有效消除伪水道的简易方法董有福1,2,汤国安1,罗明良3(1.南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏南京210046;2.南京工业大学土木工程学院,江苏南京210009;3.西华师范大学国土资源学院,四川南充637002A S i m ple M ethod to Eli m i n a te Pseudo Channels Effecti velyi n Hydrolog i c Ana lysis Ba sed on D E MDONG You 2fu,T ANG Guo 2an,LUO M ing 2liang摘要:宽广河谷平坦地形区的存在,对基于DE M 提取的水系结构产生了严重影响,目前国内外已提出很多方法来处理这种平坦地形情况。
在对这些方法进行总结回顾的基础上,提出一种简易的伪水道消除方法。
该方法是在常用的河网提取算法的基础上,采用缓冲区分析和栅格叠置分析原理实现河网的二次有效提取。
实例研究表明,该方法原理简单、易于操作实现、效果明显,使基于DE M 在宽广河谷区生成的河网结构趋于合理,河网提取结果更加准确。
关键词:伪水道;水文分析;DE M;数字地形分析收稿日期:2008206210基金项目:国家自然科学基金资助项目(40671148,40571120作者简介:董有福(19762,男,河南信阳人,博士生,主要从事数字地形分析和空间数据库方面的研究。
一、引言数字地形分析技术在数字流域研究中获得了广泛应用,大比例尺系列的数字高程模型数据源的建立同时为水文模拟分析提供了较高精度保障。
沟谷网络的提取是相关流域特征参数的基础,而各个栅格单元水流方向的确定是自动生成连续和单宽河网的前提和关键。
提取沟谷网络及相关流域特征参数的算法经过20多年的发展,内容不断丰富和相对完善。
DEM误差对基于专家知识滑坡危险性评价的影响的开题报告一、研究背景滑坡是一种重要的自然灾害，在全球范围内造成了大量的财产损失和人员伤亡。
因此，对滑坡危险性评价的研究一直是地理信息领域的热点问题。
滑坡危险性评价是指以地形、地质、水文等因素为基础，通过对滑坡发生的可能性、影响程度等因素的综合考虑，对滑坡灾害进行预测和预警，以提供科学有效的防灾措施和决策支持。
滑坡危险性评价可分为定量和定性两种方法，前者通常将滑坡概率分布函数作为评价指标，后者则使用专家判断。
在定量方法中，DEM （Digital Elevation Model，数字高程模型）是一种常用的空间数据，它能确保评价具有空间连续性。
而在定性评价方法中，专家知识是一项重要的评价指标。
由于专家知识的主观性和不确定性，其评价结果往往存在着一定的误差。
因此，本研究的目的在于探究DEM误差对基于专家知识滑坡危险性评价结果的影响。
这对于了解专家知识评价结果的可靠性和合理性，以及提高滑坡危险性评价的准确性和科学性具有重要的意义。
二、研究内容和方法本研究采用了实地采集数据和数字高程模型数据相结合的方法，对滑坡危险性的影响因素进行了评估，并使用专家知识法对滑坡危险性进行了定性评价。
在评价过程中，使用了两种DEM数据，分别为精度较高的SRTM数据和精度较低的ASTER数据，对两种DEM数据的评价结果进行了对比分析，以探究DEM误差对专家知识评价的影响。
三、研究意义本研究旨在探究DEM误差对基于专家知识的滑坡危险性评价结果的影响。
通过研究，可以深入了解DEM数据的准确性对专家知识评价结果的影响。
同时，本研究还可以为滑坡危险性评价方法的改进提供科学依据，提高评价的准确性和科学性，从而更好地为滑坡灾害的预防和控制提供决策支持。
DEM数据对气温插值精度的影响分析王丽;王培法;杨珊珊;吴浩;罗阳欢【摘要】分析不同数量高程点参与气温空间插值,探索DEM对气温要素空间插值精度的影响,以期寻找提高气温要素空间插值精度的方法.使用四川省52个气象站点的2000-2009年平均气温数据,采用协同克里格方法对年平均气温进行空间插值.其中考虑到年平均气温与高程的相关性,以地形高程因素作为协同变量,并通过交叉验证的方法对插值结果进行对比分析.发现协同克里格插值效果优于普通克里格插值效果,但随着高程点的数量增加,插值精度随之降低,当高程点再增加时,插值精度保持相对稳定.考虑高程因素影响的协同克里格插值结果可以较真实地模拟气温的空间分布.【期刊名称】《西北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(045)003【总页数】4页(P485-488)【关键词】协同克里格插值;年均温;DEM;插值精度;四川省【作者】王丽;王培法;杨珊珊;吴浩;罗阳欢【作者单位】南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】P463.21+1近年来,随着技术发展,数字高程模型等数据获取方便高效,利用DEM提取辅助数据为进行更好、更精确的气温空间模拟提供新的思路。
T.Ishida等[1]分别使用简单克里格法、协同克里格法等多种方法对气温进行插值[2],结果表明克里格法优于回归分析法,而且协同克里格考虑海拔影响,进一步提高插值精度。
Bellasio等[3]建立气温回归方程时考虑到海拔高度、地形和植被对山区温度的影响。
李新等[4]分析现有空间内插方法的使用范围和优缺点,指出没有绝对最优的空间内插方法,必须对所研究区域的数据进行探索分析,选择最优方法。
利用剩余高程异常模型建立阳山矿区GPS高程转换算法叶培;王世武【摘要】随着卫星重力测量技术的不断完善和发展,使得利用重力场模型进行GPS 点高程转换的精度和可靠性都获得了极大提升.文章利用SRTM、DTM2006.0模型和EGM2008模型求得阳山矿区GPS点剩余高程异常,并进行残余高程异常拟合,建立阳山矿区剩余高程异常转换计算方法.在对阳山矿区22个D级GPS点,48个E级GPS点的高程数据进行比较后,发现此方法转换最高精度能达到2.8 cm,最差精度为4.4cm,平均精度为3.2 cm,从而证明了此方法可以提高阳山矿区GPS高程转换的精度.【期刊名称】《矿产勘查》【年(卷),期】2016(007)004【总页数】5页(P649-653)【关键词】剩余高程异常计算法(RTM);EGM2008模型;阳山金矿;GPS高程转换;残余高程异常【作者】叶培;王世武【作者单位】武警黄金第十二支队,成都610036;武警黄金第十二支队,成都610036【正文语种】中文【中图分类】P623.3GPS高程数据是矿山基础数据的重要组成部分。
随着数字矿山概念的兴起，以及矿山变形沉降监测日益受到重视，GPS高程数据的精度就显得尤为重要。
为了适应矿山经济建设以及现代化测绘生产需要，寻找一种精度高、转换效率佳的GPS高程转换方法具有重大的科学意义和经济效益。
甘肃省文县阳山金矿是目前我国发现的最大微细浸染型金矿[1]。
矿区地理坐标为，北纬33°06′00″，东经104°29′30″。
该矿区地形特征表现为结构复杂、起伏较大、切割较深，在这种地形条件下对该方法进行实验是很有代表意义和挑战性的，从1997年至今，武警黄金第十二支队在该矿区开展了GPS控制测量D级272 km2，E级312 km2，采集了大量数据，对本文理论的检验也提供了强大的数据支撑。
1.1 思路GPS高程异常由3部分叠加构成，分别是地球重力场模型高程异常、剩余地形模型高程异常[2-4]和残余高程异常。
关于利用遥感影像制作DEM的质量检查方法探讨摘要：数字高程模型(DEM)是基础测绘的重要成果之一。
DEM数据成果应用广泛，其质量直接影响应用分析结果的可靠性及应用目标的真正实现。
结合生产实践，探讨采用数字摄影测量方法对利用遥感影像制作的DEM进行质量检查的方法。
关键词：遥感影像；制作DEM；质量检查方法数字高程模型(DigitalElevationModel，DEM)是用一组有序数值阵列形式描述地表起伏形态特征的空间数据模型，通常以栅格数据的形式表示。
DEM数据可通过一定的算法转化为等高线图、透视图、三维立体景观图、坡度图、断面图及晕渲图等专题图。
如何对DEM数据进行质量评估、质量检查和质量控制已成为数字测绘成果一个十分重要的研究方向。
DEM数据质量直接影响DEM应用分析结果的可靠性及应用目标的真正实现。
目前，生产制作DEM的手段非常多，主要有传统的地面量测法、基于数字线划图的内插法、数字摄影测量法、激光法和雷达法等，其中数字摄影测量法是目前最常用的方法。
本文主要讨论采用数字摄影测量方法对基于遥感影像生成的DEM进行质量检查的方法。
数字高程模型(DEM)是数字摄影测量的重要产品之一,有着非常广泛的应用领域。
DEM数据质量的好坏,直接影响DEM应用分析结果的可靠性及应用目标的真正实现。
针对用数字摄影测量手段从遥感影像中提取的DEM,详细探讨多种实用的DEM质量检查方法。
一、DEM质量检查内容依据相关标准及现有手段，DEM主要从以下几方面进行质量控制:1)空间参考检查，主要检查数据的坐标系统、高程基准、投影参数等质量子元素；2)位置精度检查，主要检查数据的高程中误差、套合差、同名格网高程值；3)逻辑一致性检查，主要检查数据归档、数据格式、数据文件、文件命名及文件数量、数据的可读性等；4)时间精度检查，检查DEM生产中所使用的原始资料的质量、现势性及DEM成果数据的现势性；5)栅格质量检查，检查DEM的格网尺寸、格网起止点坐标、图幅范围；6)附件质量检查，检查元数据、图历簿及附属文档的正确性、完整性、权威性等。
测绘技术中的不确定性分析与数据可靠性评估近年来，随着科技的不断进步与发展，测绘技术在各个领域的应用越来越广泛。
然而，测绘数据的准确性与可靠性一直是人们关注的焦点。
在实际应用中，不确定性分析与数据可靠性评估成为了测绘技术的重要环节。
测绘技术中的不确定性指的是测量或测绘过程中存在的误差或不确定性。
由于外界因素和人为因素的影响，测绘数据经常会存在一定的误差。
因此，不确定性分析就变得至关重要，它能够帮助我们评估数据的可靠性，并为后续的数据处理和应用提供参考依据。
不确定性分析的方法多种多样，其中最常见的方法是误差传播法和蒙特卡洛模拟法。
误差传播法是一种基于传统统计分析的方法，通过计算数据处理过程中误差的传递和累积，来评估测绘数据的误差范围。
而蒙特卡洛模拟法则是一种基于随机抽样的方法，通过多次随机抽样，模拟出不同的测量结果，以评估数据的不确定性。
这两种方法可以互相补充，提高不确定性分析的准确性。
在进行不确定性分析之后，我们需要对测绘数据的可靠性进行评估。
数据可靠性评估是判断测绘数据是否满足特定要求的过程。
在评估数据可靠性时，我们常常关注数据的准确性、精度和可信度。
准确性是指测绘数据与真实情况之间的差异程度，而精度则是指同一测量多次所得结果的一致性。
可信度则是指人们对数据的信任程度。
通过对这些指标的评估，我们能够对测绘数据的质量有一个清晰的认识，并为后续的数据处理和应用提供保障。
除了不确定性分析和数据可靠性评估，我们还需要关注测绘数据的质量控制。
质量控制是指在数据采集和处理的各个环节中，采取一系列措施来确保测绘数据的准确性和可靠性。
在数据采集环节，我们需要选择合适的测量仪器和方法，并对测量过程进行严格的规范和标准化。
在数据处理环节，我们需要使用合适的算法和模型，并对处理结果进行验证和校正。
通过质量控制，我们能够最大限度地减小误差和不确定性，并提高测绘数据的可靠性。
总的来说，测绘技术中的不确定性分析与数据可靠性评估是确保测绘数据质量的重要环节。
对基于无人机航测的DEM数据相关思考与分析摘要：把DEM数据与高分辨率航测影像结合起来，再加上虚拟三维技术的使用，就可以很容易测量出一个地区的地形和地貌，并且对于DEM数据值真实可靠。
目前经常使用的主要有机载LIDAR无人机航测DEM数据和可以从网上免费获取的SRTM卫星干涉雷达数据。
本文详细介绍了目前发展较迅速的无人机航测技术DEM数据的生产流程，并利用具体的案例进行了实际的操作展示，最后通过精度的比较和验证，说明无人机生产的DEM数据具有较高精度及可靠性，可完全满足物探生产的需要。
关键词：无人机航测；DSM；DEM；三维影像1 DEM数字化生产流程1.1常用的DEM数据无人机摄影运用的是低空遥感技术来进行对地面土地的拍照，这一技术充分利用无人机这一方便、快捷、具有高机动性的飞行平台，能够轻松获取普通拍照技术无法拍得的照片，能够轻松地获取高精度遥感数据。
此外，无人机技术与倾斜摄影测量技术进行结合，是摄影界的一次伟大的壮举。
而对于无人机DEM数据的种类是比较多的，并且对于DEM数据的格式也是多种多样。
目前经常使用的主要有机载LIDAR无人机航测DEM数据和可以从网上免费获取的SRTM卫星干涉雷达数据。
在SRTM卫星干涉雷达数据的获取是包括两个方面，一方面是采用WGS－84坐标系统的平面基准进行对SRTM卫星干涉雷达数据的获取；另一方面是采用EGN96大地水准面的高程基准进行对SRTM卫星干涉雷达数据的获取。
虽然SRTM卫星干涉雷达数据可以在网上免费获取，但是网上获取的SRTM卫星干涉雷达数据存在着明显的缺陷，在垂直方向上的对SRTM数据检测存在很大的误差，甚至在一些平原地区都会出现不平坦的结果。
所以，SRTM数据不仅在准确性的可信度不高，还在可靠性的可信度也是不高，对于上传的参考数据也是使用不大。
无人机具有高度灵活性的特点，能够适应多种复杂复杂地形的拍摄，因此，它是对传统拍摄技术的一次创新，能够补充传统摄影测量方法存在的缺陷。
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]。
第33卷第5期2017年9月地理与地理信息科学Geography and G eo- Information ScienceVol.33 No.5September 2017doi: 10. 3969/j. issn. 1672- 0504.2017. 05. 008顾及局部微地形特征的D E M洼地处理算法1 2 3周蕾i，蒋如乔2,祝士杰3(1.南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京210023;2.苏州工业园区格网信息科技有限公司，江苏苏州215027;3.浙江省测绘科学技术研究院，浙江杭州310012)摘要:基于数字高程模型（D EM)的洼地处理过程是分布式水文建模的基础步骤，但也是极其耗时的环节。
随着D EM数据量的不断提高，洼地处理的效率提升成为解决当前分布式水文分析的重要突破口。
该文在对局部微地形特征剖析的基础上，提出了局部微地形漫水算法(M F F算法），该方法分析了洼地处理过程中的8种局部微地形模式，并提出了两种洼地处理过程中的冗余点判别方法。
通过对微地形中冗余点、洼地、平地的优化处理，实现了算法效率的有效提升。
最后，以70个不同数据量的D EM为实验数据，分析了M F F算法的正确性与计算效率。
实验结果表明：M F F算法在保证运算正确性的基础上，相比W&L算法，执行效率平均提高40 13%，最大提高57 21%，可望为D EM高效水文分析提供新的方法。
关键词:D E M;洼地;水文分析；局部微地形漫水算法中图分类号:P333;P208 文献标识码：A 文章编号：1672- 0504(2017) 05- 0050- 06〇引言基于数字高程模型(DEM)，利用坡面径流法提 取水文信息是分布式水文分析的重要组成部分，而 洼地处理则是其中首要步骤[1-6]。
由误差等原因导 致的洼地在D EM数据中普遍存在，严重干扰流向算 法结果的准确性[7,8]。
洼地处理能确保提取的水系 准确与连续[9，10]。
DEM精度评估方法的研究与实践DEM精度评估方法的研究与实践【摘要】现在有关大地模型和实际大地模型之间的精度误差分析是现在DEM精度研究的重点，如何找到它们之间的相关联系和因素是我们急需解决的问题，必须减少误差及找到它们之间的误差关系式。
现在的有的DEM模型的精度已经到达了一定的标准，但是还没有具体的标准，所以我们就应当从现在的一些DEM模型的精度出发，标准和建立DEM模型精度，使以后的建立DEM更加的符合实际，更加的准确。
只有这样我们才能更加有效逼真的把实际的地形特征展现出来，当然，这也是DEM精度评估所研究的重点，在实践个过程中会有很大的困难，要找到有效适宜的方法克服这些困难，为以后的开展和地球科学这门科学提供其更好的用处，必须为科学提供更好的参数和模型来支持地球科学。
其实DEM精度的评估说得简单一些就是实验人员设想将起伏不定，地形复杂多变化的特点一一用简单的方式展现在人们面前，也为估测地震多发区和勘探等提供一定的技术支持。
研究人员将这些变化进行分析和研究，通过统一量度和串插一些数学模型最后形成一种通用的表达式，使得最后的评估方法，评定的结论具有一定的规律性和准确性，这对整个评估结论具有很大的意义。
目前DEM精度评估的方法很多，本文通过从DEM精度和地形复杂性之间的关系，地形的坡度和分辨率的关系以及地貌因素做了有关的研究和一些新的方法来实践。
【关键词】DEM精度；评估方法；研究一、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 开展情况主要是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。
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]。
DEM 不确定性影响评价中填洼的作用是本文主要研究的问题。
1 研究区与数据皎口流域位于浙江省宁波市鄞县西部,流域面积为259km 2,最低高程59m ,最高高程975m 。
该区属亚热带季风气候区,气候温和湿润,四季分明。
流域内雨量充沛,年平均降水量在2000mm 以上,雨量相对集中,雨水以夏、秋热带风暴季节为最多,年均径流量达3.12亿m 3。
全年平均气温16.3℃,历年最高气温39.5℃,最低为-11.1℃。
流域内大部分为森林覆盖(70.2%),其余为水体、农田、道路和居民地。
研究区DEM 数据由1∶5万数字化地形图获得,重采样值为100m ×100m ,流域DEM 和河网分布见图1。
图1 皎口流域DEM 与河网Fig .1 DEM and river network of Jiaokou waters hed2 研究方法2.1 DEM 不确定性模拟用蒙特卡罗方法模拟DEM 不确定性,通常用一个均方根误差值作为输入来产生随机扰动值,意味着DEM 的不确定性或误差与地貌等其他因素无关。
但DEM 的误差与地貌类型密切相关,因此在模拟中考虑了地貌因素的影响,将研究流域分为平地、丘陵地、山地和高山地。
为研究DEM 不确定性影响评价中洼地的影响,假设3种不确定性程度(表1)。
第23卷 第1期2007年1月 地理与地理信息科学G eo graphy and Geo -Info rmation Science V ol .23 No .1January 2007表1 3种假设条件下均方根误差值T able1 The values of as sumptive Root Mean Squ are Error地貌类别假设条件1(m)假设条件2(m)假设条件3(m)平地0.53.07.0丘陵地1.25.012.0山地2.58.020.0高山地5.014.032.0 为获得可靠的模拟结果,应产生大量的DEM实现。
但随着模拟数量的增大,在增加运算量的同时也会带来工作的冗余。
Wechsler[2]和Raaflaub[4]提出了相近的N值确定方法,其出发点是只模拟对研究结果有显著影响的DEM实现。
用此方法确定的循环次数N值依次为350次、200次和200次。
2.2 填洼影响分析基于DEM提取的地形参数及应用较多,选择坡度和地形指数两个参数分析填洼的影响。
采用偏差作为DEM不确定性对地形参数影响的评价指标,其表达式如下:Bias=Ni=1(Y i-y)N(1)式中:y为提取于真实DEM的参数值,Y i为相应的模拟参数值,N为模拟次数。
由于真实DEM及其参数值无法得到,一般把原始DEM及其提取的参数看作真实数据。
指标的计算是基于栅格的,每一个栅格位置均可计算相应参数的指标值,因此得到的是指标栅格,而非单一数值。
对填洼和未填洼的DEM实现分别计算偏差指标栅格,将两种情况下的偏差指标栅格相减,来量化填洼的影响。
3 结果分析DEM不确定性对坡度和地形指数的影响评价中填洼的影响见表2。
由表2可以看出填洼对坡度偏差的影响,即填洼使坡度偏差平均值变小;随着模拟均方根误差的增大,填洼的影响也在增大;填洼对坡度偏差计算的影响要大于不填洼时DEM不确定性对坡度计算的影响,说明在DEM不确定性对坡度的影响评价中,填洼的影响不容忽视。
由于本文采用随机方法产生随机场,不可避免地存在大量负扰动值,当叠加到原始DEM上时,负值就可能产生洼地。
对于独立栅格洼地,填洼将影响周围8个栅格的坡度计算,并使计算的坡度值变小。
对于非独立栅格洼地,对坡度计算影响的范围增大,使被影响栅格的坡度值变小。
因此填洼后的坡度偏差平均值小于未填洼的坡度偏差平均值。
随着均方根误差的增大,生成随机扰动值的范围也增大,使得洼地的数量、范围、深度均增加,最终导致填洼影响越来越显著。
填洼对坡度偏差所引起的显著影响,一方面来自于所使用的随机场生成方法,另一方面也与采用的坡度算法有关。
笔者采用Horn[8]提出的坡度计算方法:在3×3的计算窗口中,邻域栅格都参与运算,并根据距离中心栅格距离平方的倒数来赋予不同的权重,中心栅格不参与运算。
因此独立栅格洼地填洼影响周围8个栅格坡度的计算,多栅格洼地则影响范围更广。
表2 填洼影响统计T able2 The statistic of sink filling effect不同条件下偏差栅格坡度偏差平均值(°)地形指数偏差平均值填洼不填洼填洼影响填洼不填洼填洼影响假设条件1-0.02810.0222-0.0503-0.0571-0.06870.0116假设条件2-0.02890.1844-0.2133-0.1222-0.151 0.0288假设条件3 0.28120.9411-0.6599-0.1969-0.26280.0659 表2中也表明了填洼对地形指数的影响:填洼使地形指数偏差平均值变大,即使DEM不确定性对地形指数的影响变小;填洼对地形指数偏差的影响随均方根误差的增大而增大;填洼对地形指数偏差的影响程度远小于对坡度偏差的影响。
由于计算地形指数时,填洼与否均采用相同的上坡集水面积,因此填洼对地形指数的影响主要取决于对坡度的影响。
填洼使坡度平均值变小,因此填洼后的地形指数比填洼前大。
随着均方根误差的增大,填洼对坡度的影响也在变大,所以填洼对地形指数的影响也随均方根误差的增大而增大。
虽然填洼对坡度影响很大,但在计算地形指数时,需对上坡集水面积和坡度的相除结果取对数。
4 讨论从上述分析可以看出,DEM不确定性影响评价中填洼对不同地形参数的影响不同,那么该不该填洼呢?DEM实现中的洼地可由原始DEM中的洼地和叠加扰动值后产生的洼地两部分组成。
对于必须填洼后才能获取的参数或应用,必须进行填洼。
研究者对于洼地处理的分歧不在于必须填洼的参数提取或应用,此类洼地处理方法对应两种对洼地不同的认识:一是DEM实现中的洼地是伪洼地,洼地的存在不能有效模拟DEM不确定性,从而不能进行进一步的影响评价;二是DEM实现中的洼地可由DEM不确定性造成,洼地存在时能正确模拟DEM页25第第1期 王培法等:DEM不确定性影响评价中的填洼分析不确定性。
由于自然外营力作用,自然界中很少存在洼地,填洼处理可使DEM 更贴近真实地表。
因此,笔者认为应该对洼地进行填洼处理。
DEM 不确定性以真实DEM 为中心波动,任何方式获取的DEM 均可看作真实DEM 的实现,而即使DEM 整体的误差较大,现实中各种方式获取的DEM 中洼地较少。
这也说明不确定性总体上会影响DEM ,但影响的结果不会产生太多的洼地。
因此需考虑随机场产生方法问题,产生更为合理的随机扰动值,从而更好的模拟DEM 不确定性,避免产生过多洼地。
除本文使用的随机方法外,还有均值滤波方法和权重滤波方法,这两种方法在随机扰动值的产生中考虑DEM 的空间相关特性,能更合理的模拟DEM 不确定性,减少洼地的产生,但仍有较多洼地。
因此,需要一种能减少洼地产生的随机扰动值产生方法。
DEM 不确定性模拟的假设条件是DEM 不确定性呈平均值为零、标准差为均方根误差的正态分布。
当根据此假设产生随机误差值叠加到原始DEM 上时会产生洼地,对洼地的填洼处理会使实际的扰动值不符合假设条件,因此要考虑填洼后的随机值补偿问题,使随机值符合假设条件。
5 结论本文在蒙特卡罗模拟的基础上,对DEM 不确定性影响评价中的填洼作用进行了分析。
研究发现:1)在DEM 不确定性对坡度的影响评价中,填洼作用明显,在对地形指数的影响评价中,填洼影响较小;2)随着DEM 不确定性程度的增大,填洼影响也增大。
此研究结论适用于具有相似地貌特征的流域。
对其他地形参数的应用,应针对不同的地貌特征区域进行相应的填洼影响评价。
DEM 不确定性模拟中产生的洼地应进行填洼,并需研究一种新的扰动值产生方法,尽量减少洼地的产生。
填洼后实际的扰动值会不符合假设条件,需要开发一种可以进行随机值补偿的算法。
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