15174.數(shù)字高程(dem)差異性檢測及校驗(yàn)方法研究

1、數(shù)字高程(DEM)差異性檢測及校驗(yàn)方法研究DetectionValidationoftheVariationinDigitalElevationModel學(xué)科專業(yè)：儀器科學(xué)與技術(shù)研究生：趙恒指導(dǎo)教師：王向軍教授天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院二〇一四年十二月十一日摘要摘要數(shù)字高程數(shù)據(jù)差異性的來源可分為主觀數(shù)據(jù)誤差和客觀數(shù)據(jù)誤差，其中主觀數(shù)據(jù)誤差是指人為替換關(guān)鍵區(qū)域數(shù)據(jù)，客觀數(shù)據(jù)誤差是指測量時(shí)存在的粗大誤差。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的差異性會(huì)給

2、科學(xué)研究及應(yīng)用帶來很大的影響。本文的研究目的是得出不同數(shù)字高程之間差異性的表達(dá)，為DEM錯(cuò)誤性的判斷提供依據(jù)。ASTERGDEM(先進(jìn)星載熱量發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)高程模型)是目前為止覆蓋最為廣泛的、免費(fèi)向用戶提供的數(shù)字高程數(shù)據(jù)，具有較好的現(xiàn)勢性，目前已經(jīng)成為科學(xué)研究和地質(zhì)應(yīng)用領(lǐng)域重要的數(shù)據(jù)來源。本文以ASTERGDEM為待測用例，以德國宇航局獲取的DLRDEM數(shù)據(jù)為假定真值。具體研究方法：第一是借助遙感圖像匹配的思想，使用SURF算法

3、與RANSAC算法結(jié)合的方法進(jìn)行圖像的匹配，在繼承SURF算法的速度優(yōu)勢的前提下保證了圖像匹配的精度。根據(jù)匹配所得的特征點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，計(jì)算其水平偏差并繪制ASTERGDEM與DLRDEM之間經(jīng)緯度偏移量的三維圖。第二是使用GIS專業(yè)軟件ArcGis實(shí)現(xiàn)小范圍的特征點(diǎn)的提取和優(yōu)化，并根據(jù)生成的等高線和特征點(diǎn)的位置關(guān)系對(duì)提取的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算配對(duì)特征點(diǎn)的水平距離，導(dǎo)入matlab中實(shí)現(xiàn)ASTERGDEM相對(duì)DLRDEM的水平偏移量的表示

4、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：(1)經(jīng)過RANSAC算法提純后可以成功剔除誤匹配的特征點(diǎn)，SURF算法與RANSAC算法結(jié)合的方式進(jìn)行圖像的匹配的結(jié)果較為準(zhǔn)確。(2)通過對(duì)比兩種研究方法所得ASTERGDEM相對(duì)DLRDEM的水平偏移量結(jié)果可以看出，兩種方法提取所得到的特征點(diǎn)對(duì)的水平偏移量在030m和30m60m之間所占的比例相近，其中基于圖像匹配算法的實(shí)現(xiàn)方法所提取的特征點(diǎn)數(shù)量較少，且最大偏差量較大。使用ArcGis提取山頂點(diǎn)并手動(dòng)匹配的方法所得配