本文選題：DEM優(yōu)化 + SRTM�。� 參考：《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2017年05期

【摘要】：數(shù)字高程模型(DEM)是地理信息系統(tǒng)和遙感等領(lǐng)域所必需的核心數(shù)據(jù),已經(jīng)應(yīng)用到很多方面。本文提出了一種利用ICESat GLA14數(shù)據(jù)優(yōu)化SRTM1數(shù)據(jù)的方法。首先,根據(jù)SRTM誤差分布去除GLA14數(shù)據(jù)中的粗差點(diǎn),完成坐標(biāo)基準(zhǔn)和高程基準(zhǔn)的統(tǒng)一。其次,分析了SRTM誤差隨坡度、坡向的變化規(guī)律,并建立了誤差模型。最后,將GLA14數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分為控制點(diǎn)和檢查點(diǎn),使用控制點(diǎn)采用最小二乘法擬合誤差,使用檢查點(diǎn)評價精度提升效果,并多次重復(fù)隨機(jī)劃分的過程,驗(yàn)證算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:使用該算法針對不同地區(qū)不同地形的DEM進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),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.
【作者單位】： 中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大專項(xiàng)“高分辨率SAR成像要素影響與集成化處理平臺”(61331017)
【分類號】：P207.1;P208

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本文編號：1973084