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拉斯曼丘陵地区(69°21′28″S~69°26′43″S,75°58′19″E~76°26′20″E)位于东南极伊丽莎白公主地,北邻普里兹湾,南靠南极冰盖大陆,是进行南极海洋和大陆科学考察的理想区域。拉斯曼丘陵地区南北长约9.76 km,东西长约18.3 km,总面积约177.6 km2,约有一半为海域,中间散布着数十个大小岛屿。1988~1989年,中国进行首次东南极科学考察,在拉斯曼丘陵地区的协和半岛北部建立了中国第二个常年科学考察站——中山站。在此区域内,还有澳大利亚的劳基地、俄罗斯的进步站以及印度的巴拉提站等科学考察站。
拉斯曼丘陵地区地形破碎复杂、岛屿众多,加之气候多变,测量工作较为困难。1989年,中国南极考察队以中山站为基地,建立了中山站测绘坐标系,并施测了中山站周围地区的大地控制点,此后又完成了整个拉斯曼丘陵地区大地测量控制网的布设和施测[1];2002年,澳大利亚南极考察队在拉斯曼丘陵地区进行了航空摄影测量[2];2008年,印度南极考察队在拉斯曼丘陵地区进行了大比例尺测图,获得了等高距为5 m的等高线图[3]。
在南极地区,数字高程模型(digital elevation model, DEM)是地球科学和环境科学研究的基础。近30年来,随着卫星测高技术的发展,世界各国的极地工作者建立了多个南极DEM。1997年,Bamber等利用ERS-1测高数据建立了5 km分辨率的南极DEM[4](简称为JLB97 DEM);1999年,为处理Radarsat南极测图计划(RAMP)SAR影像地面验证,美国伯德极地研究中心(BPRC)的Liu等利用地图数据、遥感数据及实测数据制作了一个全新的高精度、无缝南极DEM[5](简称为RAMPv2 DEM);2007年,美国国家雪冰数据中心(NSIDC)利用ICESat激光测高数据,制作了500 m分辨率的南极DEM[6](简称为ICESat DEM);2009年,Bamber等结合ERS-1数据和ICESat数据建立了1 km分辨率的南极DEM[7](简称为Bamber 1km DEM);2012年,Shridhar等联合RAMPv2 DEM数据、ICESat数据以及印度南极考察队采集的GPS数据建立了拉斯曼丘陵地区DEM,高程精度约为34.5 m[8];2013年,英国南极局在BEDMAP 1的基础上推出了BEDMAP 2,包含冰盖表面高程、冰厚和冰下基岩高程3类栅格数据,空间分辨率均为1 km。BEDMAP 2中冰盖表面高程数据来源主要包括3部分:在内陆冰盖地区使用Bamber 1 km DEM;在地形较为复杂的山脉地区,使用RAMPv2 DEM;冰架部分则使用ICESat DEM[9]。
目前已有的南极DEM因为水平分辨率较低,在地形复杂的山区和沿海边缘地区高程精度较低而不能很好地满足应用需求[10]。南极地区受其独特的地理位置和极端恶劣的气候环境限制,不能进行大量的实地观测,因此卫星测高数据是南极地区构建DEM的主要数据来源。2010年4月,欧空局成功发射CryoSat-2雷达测高卫星,主要用于两极冰盖和海冰的监测[11]。与传统的雷达测高卫星相比,CryoSat-2卫星搭载了最新的合成孔径/干涉雷达高度计,在冰盖边缘地区观测精度更高,且数据覆盖范围得到显著提升,达到88°S/N。与ICESat激光测高卫星相比,CryoSat-2雷达高度计不易受云层等因素的干扰,数据空白较少。CryoSat-2卫星轨道间距在70°S/N约为2.5 km,在60°S/N约为4 km,而ICESat卫星轨道间距在70°S/N约为25 km,在60°S/N达到40 km,因此在冰盖边缘区域,CryoSat-2卫星能够提供更为密集的观测数据。
本文基于最新的CryoSat-2测高数据,联合中国、澳大利亚、印度等国家的地面高程点数据,研究建立拉斯曼丘陵地区的高精度DEM。利用未参与插值的地面高程数据对新建立的DEM进行精度验证,并与RAMPv2 DEM、ICESat DEM、Bamber 1km DEM以及BEDMAP 2等4种常用南极DEM进行比较分析。
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CryoSat-2卫星沿近地轨道飞行,轨道高度约为717 km,轨道周期为369 d,轨道倾角达到92°。CryoSat-2卫星搭载了最新的合成孔径/干涉雷达高度计(synthetic aperture interferometric radar altimeter, SIRAL),与传统的限制脉冲高度计相比,SIRAL高度计采用了高重频脉冲,在沿轨方向能够连续采样,从而提高沿轨方向的分辨率。SIRAL高度计主要有3种观测模式运行,其中LRM(low resolution mode)模式主要用于坡度较小的内陆冰盖地区;SAR(synthetic aperture)模式主要用于海冰的测量;SARIn(synthetic aperture inerferometric)模式主要用于坡度较大的冰盖边缘地区。
目前,CryoSat-2卫星主要有3种级别的测高数据产品,分别是L1层全码率数据(full bit rate data)、L1b层多视波形数据(multi-looked waveform data)以及L2层高程数据。L1数据是按时间序列排列的原始观测数据,同时附加了仪器改正、地球物理改正以及精密轨道数据,主要用于合成孔径处理研究。L1b数据由地面轨迹点的回波组成,与L1数据相比,L1b数据添加了SARIn模式的多视相位信息以及完整的仪器和地球物理改正信息。L2数据主要包含高程和波形信息,同时添加了剖面信息,在LRM模式观测的冰盖高程数据中添加了从已知DEM获得的高度改正信息;在SAR模式观测的海冰数据中添加了海冰厚度的估计值;在SARIn模式观测的数据中添加了坡度改正信息。
在拉斯曼丘陵地区,CryoSat-2卫星主要采用SARIn模式。在该区域内,CryoSat-2卫星轨道间距约为2 km,沿轨采样间隔约为300 m。通过与ICESat高程点对比发现,SARIn数据在冰盖边缘地区的精度在3 m左右。本文采用的数据为2013和2014年南极冬季期间(2013年7~9月和2014年7~9月)的CryoSat-2卫星L2数据产品,高程基准为WGS84椭球。图 1为拉斯曼丘陵地区CryoSat-2卫星地面轨迹。
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我国进行首次东南极考察时,以中山站为基地,进行了拉斯曼丘陵地区大地测量控制网的布设和施测,此后又对控制网进行了改造,分3期完成。传统的测量方法精度较低,随着GPS技术的发展,中国第19、21及22次南极考察队度夏期间,利用GPS技术在拉斯曼丘陵地区对大地控制网进行了复测,点位精度优于±0.2 m,高程基准为WGS-84椭球。本文搜集了其中25个GPS高程数据(见图 1中黑色圆点)。
1991年,澳大利亚测量和土地信息部门利用20世纪60年代航空摄影影像以及SPOT卫星影像,生成了拉斯曼丘陵地区比例尺为1:25 000的地形图。2002年,澳大利亚南极数据中心(AADC)基于上述地形图以及Landsat 7卫星影像,执行了拉斯曼丘陵地区摄影测量计划,得到了一系列高精度地形数据。本文搜集了其中26个地面高程数据(见图 1中黑色矩形),高程精度优于1 m,高程基准为WGS-84椭球。
2008~2009年,印度测绘局大地测量小组在拉斯曼丘陵地区进行了GPS观测,获得了400多个高精度的高程点,高程精度优于1 m,高程基准为WGS84椭球。本文搜集了其中20个GPS高程点(见图 1中黑色三角形)。
本文共收集了上述71个来自中国、澳大利亚、印度3个国家的地面高程数据,用于DEM建立和精度验证,各高程点信息如表 1所示。
表 1 中国、澳大利亚、印度3国地面高程数据统计
Table 1. Ground-based Elevation Points from China, Australia, and India
中国高程数据 澳大利亚高程数据 印度高程数据 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m 76.005 -69.433 62 76.255 -69.343 10 76.241 -69.343 25 75.996 -69.435 101 76.303 -69.348 5 76.071 -69.404 5 76.096 -69.411 138 76.183 -69.349 5 76.337 -69.387 15 76.109 -69.408 134 76.350 -69.350 10 76.298 -69.380 100 76.370 -69.373 28 76.381 -69.391 80 76.318 -69.438 255 76.369 -69.372 42 76.318 -69.396 10 76.084 -69.477 105 76.378 -69.373 25 76.244 -69.396 5 76.498 -69.397 40 76.380 -69.389 80 76.002 -69.410 30 76.198 -69.406 30 76.373 -69.387 63 76.374 -69.413 110 76.138 -69.356 10 76.360 -69.396 95 76.363 -69.424 210 76.099 -69.415 85 76.364 -69.372 32 76.006 -69.431 5 76.186 -69.413 25 76.360 -69.371 40 76.132 -69.438 30 76.184 -69.401 25 76.373 -69.375 44 76.178 -69.463 190 76.171 -69.400 25 76.370 -69.376 68 76.243 -69.459 245 76.161 -69.401 25 76.137 -69.363 65 76.259 -69.425 125 76.190 -69.408 50 76.139 -69.367 74 75.943 -69.411 15 76.202 -69.407 50 76.416 -69.396 120 76.028 -69.438 45 76.190 -69.416 25 76.583 -69.347 74 76.022 -69.373 5 76.177 -69.410 25 76.586 -69.346 56 76.186 -69.381 30 76.177 -69.403 50 76.185 -69.411 118 76.226 -69.422 55 76.179 -69.405 50 76.188 -69.405 65 76.115 -69.383 35 76.396 -69.403 149 76.267 -69.396 40 76.393 -69.404 157 76.220 -69.393 20 76.113 -69.418 94 76.333 -69.353 55 76.207 -69.413 92 76.444 -69.416 110 76.077 -69.435 140 -
插值方法是影响DEM精度的主要因素之一,常用的插值方法有反距离加权插值方法、克里金插值方法、径向基函数插值方法、局部多项式插值方法以及最近邻点插值方法等。其中克里金插值方法是对空间分布数据求线性最优、无偏内差估计的一种方法。与其他插值方法不同,克里金插值方法充分利用了数据空间场的性质,在插值过程中可以反映空间场的各向异性,并且充分利用采样点之间的空间相关性。在南极地区,克里金插值方法也有着很好地适应性[12]。因此,本文选用普通克里金插值方法进行格网插值,变异函数模型选用线性模型。
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DEM建立的具体过程如图 2所示。
1) 为了保证数据的可靠性,需对CryoSat-2数据进行筛选,通过查看卫星轨道质量指标、姿态控制指标和背向反射系数等参数,对不合格数据进行剔除。在拉斯曼丘陵地区,CryoSat-2卫星沿轨方向的高程点较为密集,而在相邻轨道之间则存在较大的数据空白。这种情况会导致在插值过程中出现方向性的异常分布。因此,插值前需对CryoSat-2数据进行抽稀处理。对于每条轨道上的CryoSat-2高程点,每隔5个高程点选择一个高程点参与插值,最终参与计算的CryoSat-2高程点为4 830个。
2) 对地面高程点进行处理。对于两点间距离小于50 m的高程点,优先选用中国南极考察采集的GPS数据,其次选择印度南极考察队采集的GPS数据;对于距离CryoSat-2地面轨迹小于100 m的地面高程点进行剔除,最终,参与插值的地面高程点有61个。
3) 利用普通克里金插值方法对CryoSat-2高程点和地面高程数据进行插值,生成了拉斯曼丘陵地区DEM(LA-DEM),DEM水平分辨率为200 m,采用极方位投影,投影椭球和高程基准采用WGS-84椭球。图 3为拉斯曼丘陵地区DEM三维曲面图。
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由于拉斯曼丘陵地区地形破碎复杂,气候多变,测量资料较为稀少,本文利用未参与DEM生成的10个地面高程点对新建立的LA-DEM进行精度验证,并与Bamber 1 km DEM、ICESat DEM、RAMPv2 DEM以及BEDMAP 2等4种国际上常用的南极DEM进行比较,结果如表 2所示。由于CryoSat-2测高数据和3种地面高程数据以及4种DEM数据采集于不同时期,存在一定的高程偏差。根据ERS系列卫星以及ICESat卫星的观测结果,在拉斯曼丘陵地区,冰盖高程变化值小于0.1 m/a,因而可以认定由于时间间隔而导致的随机误差范围为0.2~0.5m[13]。与下文的计算结果比较可知,这种影响是微弱的,因此本文忽略此项误差。
表 2 地面高程点与5种DEM高程差统计
Table 2. Statistics of the Comparison Between Ground-based Elevation Points and the Five DEMs
地面高程点 地面高程点与各DEM高程值差/m 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m Bamber 1 km DEM ICESat DEM RAMPv2 DEM BEDMAP 2 LA-DEM 76.005 -69.431 5 -33.012 -92 -23 -24 -31.711 76.381 -69.391 80 -53.699 21 25 24 12.522 76.179 -69.405 50 -5.472 12 33 34 -1.254 76.186 -69.413 25 -45.432 25 -3 -3 -7.094 76.19 -69.408 50 -20.432 12 24 23 -0.291 76.202 -69.407 50 -30.879 -33 29 28 10.205 76.177 -69.41 25 -45.432 32 11 1 -21.477 76.364 -69.372 32 -100.492 -41 15 14 -4.761 76.369 -69.373 27 -105.013 -45 10 11 -8.925 76.370 -69.376 68 -64.580 -5 48 49 40.234 平均值/m -50.444 -11.400 14.300 15.764 -1.255 标准差/m 32.237 39.948 22.306 20.894 19.678 图 4为地面高程点与5种DEM高程差折线图。从图中可以看出,LA-DEM与地面高程点的最大偏差为40.234 m,大部分点高程误差在20 m内,平均高程误差约为-1.255 m,高程精度约为19.678 m;RAMPv2 DEM的最大高程误差为48 m,平均高程误差约为14.3 m,高程精度约为22.306 m;在该区域内BEDMAP 2中冰盖表面高程采用的RAMPv2 DEM的高程值,因此两者高程误差相近;Bamber 1 km DEM和ICESat DEM的最大高程误差超过90 m,高程精度均超过30 m。
图 4 地面高程点与5种DEM高程差折线图
Figure 4. Line Chart of Elevation Differences Between Ground-based Points and the Five DEMs
在拉斯曼丘陵地区,ICESat卫星轨道间距约为25 km,数据较为稀少,因而Bamber 1 km DEM和ICESat DEM精度可靠性较低。其中,Bamber 1km DEM融合了ERS-1卫星测高数据和ICESat卫星测高数据,填补了ICESat卫星之间的轨道空白,精度略优于ICESat DEM。在此区域内,RAMPv2 DEM和BEDMAP 2主要采用了ADD (Antarctic Digital Database)数据库数据、澳大利亚地图数据以及GPS实测数据,高程可靠性较高,在4种常用南极DEM中精度最高。在冰盖边缘地区,CryoSat-2卫星采用SARIn模式,能够对回波信号相位差进行测量,精确测定回波反射的方向,从而实现对复杂地形的测量,且在L2产品中添加了相应的坡度改正信息,数据可靠性较高,因而LA-DEM精度优于其他4种全南极冰盖DEM。
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本文联合2013和2014年南极冬季期间的CryoSat-2测高数据以及中国、澳大利亚、印度3国的地面高程数据,采用克里金插值方法建立了拉斯曼丘陵地区200 m分辨率的DEM。通过对沿轨高程数据的抽稀处理,有效地避免了插值过程中的方向性偏差。由于拉斯曼丘陵地区地形复杂,实地观测数据稀少,利用未参与插值的地面高程数据对新建立的LA-DEM进行验证,并与Bamber 1km DEM、ICESat DEM、RAMPv2 DEM以及BEDMAP 2等4种常用南极DEM进行比较。结果表明,LA-DEM平均高程差为-1.255 m,精度约为19.678 m,优于其他4种南极DEM。CryoSat-2卫星采用了新型合成孔径雷达高度计,在拉斯曼丘陵地区采用SARIn模式,能够实现对复杂地形的精确测量。通过融合地面高程数据,DEM精度得到进一步提升。
DEM Production for Larsemann Hills Combining Cryosat-2 and Ground-based Elevation Data
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摘要: 拉斯曼丘陵地区位于东南极伊丽莎白公主地,中国南极中山站位于拉斯曼丘陵的东部,是中国南极科学考察的重要地区。数字高程模型(DEM)是南极冰盖变化研究的基础,卫星测高数据是南极地区构建DEM的主要数据来源。CryoSat-2是新一代用于极地冰盖和海冰监测的测高卫星,联合2013年和2014年南极冬季的CryoSat-2测高数据以及中国、澳大利亚、印度三个国家现场测量的60余个地面高程数据,利用克里金插值方法建立了拉斯曼丘陵地区200 m分辨率的DEM(简称LA-DEM)。利用未参与插值的地面高程数据对新建立的LA-DEM进行了验证,并与Bamber 1km DEM、ICESat DEM、RAMPv2 DEM以及BEDMAP 2等四种国际上常用的南极DEM进行比较,结果表明LA-DEM的高程精度约为19.7 m,优于其他4种南极DEM。Abstract: Larsemann Hills, located on the Ingrid Christensen Coast of Princess Elizabeth Land in East Antarctica, is an ideal area for Antarctic ice sheet and oceanographic studies. Digital elevation models are of importance to many geoscientific and environmental studies in Antarctic and due to relatively poor coverage by ground based surveys, the main data source for developing Antarctic DEMs is satellite altimetry. The new operating satellite-borne altimeter for ice applications is the ESA satellite CryoSat-2, launched in April 2010. Based on CryoSat-2 data collected during austral winter of 2013 and 2014 and ground based elevation points from China, India, and Australia, a new 200 m DEM for the Larsemann Hills, termed LA-DEM, was derived by the Ordinary Kriging method. The accuracy of LA-DEM was assessed by residual elevation points. The results show that the accuracy of LA-DEM is about 19.7 m, andbetter than four commonly used Antarctic DEMs.
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Key words:
- Antarctic /
- Larsemann Hills /
- digital elevation model /
- CryoSat-2 /
- GPS
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表 1 中国、澳大利亚、印度3国地面高程数据统计
Table 1. Ground-based Elevation Points from China, Australia, and India
中国高程数据 澳大利亚高程数据 印度高程数据 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m 76.005 -69.433 62 76.255 -69.343 10 76.241 -69.343 25 75.996 -69.435 101 76.303 -69.348 5 76.071 -69.404 5 76.096 -69.411 138 76.183 -69.349 5 76.337 -69.387 15 76.109 -69.408 134 76.350 -69.350 10 76.298 -69.380 100 76.370 -69.373 28 76.381 -69.391 80 76.318 -69.438 255 76.369 -69.372 42 76.318 -69.396 10 76.084 -69.477 105 76.378 -69.373 25 76.244 -69.396 5 76.498 -69.397 40 76.380 -69.389 80 76.002 -69.410 30 76.198 -69.406 30 76.373 -69.387 63 76.374 -69.413 110 76.138 -69.356 10 76.360 -69.396 95 76.363 -69.424 210 76.099 -69.415 85 76.364 -69.372 32 76.006 -69.431 5 76.186 -69.413 25 76.360 -69.371 40 76.132 -69.438 30 76.184 -69.401 25 76.373 -69.375 44 76.178 -69.463 190 76.171 -69.400 25 76.370 -69.376 68 76.243 -69.459 245 76.161 -69.401 25 76.137 -69.363 65 76.259 -69.425 125 76.190 -69.408 50 76.139 -69.367 74 75.943 -69.411 15 76.202 -69.407 50 76.416 -69.396 120 76.028 -69.438 45 76.190 -69.416 25 76.583 -69.347 74 76.022 -69.373 5 76.177 -69.410 25 76.586 -69.346 56 76.186 -69.381 30 76.177 -69.403 50 76.185 -69.411 118 76.226 -69.422 55 76.179 -69.405 50 76.188 -69.405 65 76.115 -69.383 35 76.396 -69.403 149 76.267 -69.396 40 76.393 -69.404 157 76.220 -69.393 20 76.113 -69.418 94 76.333 -69.353 55 76.207 -69.413 92 76.444 -69.416 110 76.077 -69.435 140 表 2 地面高程点与5种DEM高程差统计
Table 2. Statistics of the Comparison Between Ground-based Elevation Points and the Five DEMs
地面高程点 地面高程点与各DEM高程值差/m 经度/(°) 纬度/(°) 高程/m Bamber 1 km DEM ICESat DEM RAMPv2 DEM BEDMAP 2 LA-DEM 76.005 -69.431 5 -33.012 -92 -23 -24 -31.711 76.381 -69.391 80 -53.699 21 25 24 12.522 76.179 -69.405 50 -5.472 12 33 34 -1.254 76.186 -69.413 25 -45.432 25 -3 -3 -7.094 76.19 -69.408 50 -20.432 12 24 23 -0.291 76.202 -69.407 50 -30.879 -33 29 28 10.205 76.177 -69.41 25 -45.432 32 11 1 -21.477 76.364 -69.372 32 -100.492 -41 15 14 -4.761 76.369 -69.373 27 -105.013 -45 10 11 -8.925 76.370 -69.376 68 -64.580 -5 48 49 40.234 平均值/m -50.444 -11.400 14.300 15.764 -1.255 标准差/m 32.237 39.948 22.306 20.894 19.678 -
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