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利用能量因子进行DEM升尺度转换精度评价

郝大磊 闻建光 肖青 游冬琴 吴小丹 林兴稳 吴胜标

郝大磊, 闻建光, 肖青, 游冬琴, 吴小丹, 林兴稳, 吴胜标. 利用能量因子进行DEM升尺度转换精度评价[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126
引用本文: 郝大磊, 闻建光, 肖青, 游冬琴, 吴小丹, 林兴稳, 吴胜标. 利用能量因子进行DEM升尺度转换精度评价[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126
HAO Dalei, WEN Jianguang, XIAO Qing, YOU Dongqin, WU Xiaodan, LIN Xingwen, WU Shengbiao. An Accuracy Assessment Method for DEM Upscaling Based on Energy Factor[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126
Citation: HAO Dalei, WEN Jianguang, XIAO Qing, YOU Dongqin, WU Xiaodan, LIN Xingwen, WU Shengbiao. An Accuracy Assessment Method for DEM Upscaling Based on Energy Factor[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126

利用能量因子进行DEM升尺度转换精度评价

doi: 10.13203/j.whugis20170126
基金项目: 

国家自然科学基金 41671366

国家自然科学基金 41601380

国家自然科学基金 41671363

详细信息
    作者简介:

    郝大磊, 博士, 主要从事数字高程模型及山区定量遥感研究。haodl@radi.ac.cn

    通讯作者: 闻建光, 博士, 研究员。wenjg@radi.ac.cn
  • 中图分类号: P237

An Accuracy Assessment Method for DEM Upscaling Based on Energy Factor

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 41671366

The National Natural Science Foundation of China 41601380

The National Natural Science Foundation of China 41671363

More Information
    Author Bio:

    HAO Dalei, PhD, specializes in the digital elevation model, scaling in remote sensing, and BRDF/Albedo modeling over rugged terrain. E-mail: haodl@radi.ac.cn

    Corresponding author: WEN Jianguang, PhD, professor. E-mail: wenjg@radi.ac.cn
  • 摘要: 全面评价数字高程模型(digital elevation model,DEM)升尺度转换方法的精度,有助于合理选择DEM升尺度转换方法,掌握DEM尺度转换规律及构建新的DEM升尺度转换模型。然而目前关于DEM精度评价的研究成果还难以达到实际应用的要求,从全新的视角寻找客观、高效的DEM升尺度转换结果的精度评价方法仍有待研究。基于地球表面接收太阳辐射的分布特性,提出基于能量因子的DEM精度评价方法,应用于不同DEM升尺度转换方法的精度评价中。基于现有的精度评定与质量评价方法,构建定性与定量分析相结合的综合评价方法,以验证基于能量因子的精度评价方法的合理性和有效性。实验结果表明,基于能量因子的精度评价方法原理简单、操作方便,能够反映升尺度转换后DEM地形空间遮蔽关系的变化情况。该方法为DEM升尺度转换结果的精度评价提供了新的思路和方向,对DEM在定量遥感建模与山区地表生态参量反演等方面的应用具有一定的借鉴意义。
  • 图  1  地表接收太阳辐射示意图

    Figure  1.  Schematic Diagram for Three Irradiances that Enter One Land Surface Target

    图  2  实验样区DEM及检查点分布

    Figure  2.  DEM in the Test Area and the Spatial Distribution of Check Points

    图  3  技术流程

    Figure  3.  Technical Flowchart

    图  4  平均阴影面积S-尺度变化图

    Figure  4.  Chart of Mean Shaded Area Ratio Variation with Scale

    图  5  ΔSmax统计图

    Figure  5.  Statistical Chart of the Maximum Change of ΔSmax

    图  6  VD及天空可见因子中误差随尺度变化的规律

    Figure  6.  Curves of Sky Visibility Standard Errors of VD Factor Scale Relation

    图  7  Vd概率密度分布拟合曲线

    Figure  7.  Probability Density Curves of Vd

    图  8  平均坡度及坡度中误差随尺度变化的规律

    Figure  8.  Curves of Mean Slope and Standard Errors of Slope-Scale Relation

    图  9  坡向分级统计图

    Figure  9.  Diagram of Aspect Classification

    图  10  等高线套合图

    Figure  10.  Contour-Matching of Different Upscaling Methods

    表  1  尺度转换DEM特征点高程误差均值和高程中误差/m

    Table  1.   Mean Errors and Root Mean Square Errors of the Feature Point Elevation/m

    统计项 方法 DEM分辨率
    10 20 40 80 160 320
    高程误差均值 最近邻域法 0.69 1.59 4.50 12.24 25.30 43.28
    双线性内插法 0.64 1.68 4.57 12.31 25.11 43.31
    三次卷积法 0.49 1.57 4.50 12.27 25.09 43.31
    数字综合法 0.46 1.22 2.90 7.42 15.16 28.99
    小波变换法 0.64 2.11 5.89 15.29 30.31 48.08
    高程中误差 最近邻域法 0.80 1.58 3.93 9.30 19.42 35.18
    双线性内插法 0.65 1.67 3.98 9.44 19.25 35.14
    三次卷积法 0.50 1.61 3.96 9.43 19.26 35.15
    数字综合法 0.53 1.42 2.95 6.29 15.29 30.94
    小波变换法 0.65 1.94 4.59 10.96 21.00 34.03
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    表  2  DEM尺度转换精度评价结果

    Table  2.   DEM Upscaling Accuracy Assessment Results

    方法 最近邻域法 双线性内插法 三次卷积法 数字综合法 小波变换法
    检查点法
    派生地形因子比较法 坡度
    坡向
    等高线回放比较法
    基于能量因子的精度评价方法
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    表  3  不同DEM尺度转换精度评价方法比较

    Table  3.   Characteristics of Different Accuracy Assessment Methods

    DEM升尺度转换精度评价方法 地形空间结构特性 太阳辐射特性
    优点 不足
    检查点法 简单易行,应用广泛 实际中具有代表性的采样点较难获取,采样点数量、大小、密度以及分布较难确定;随机误差理论存在缺陷
    派生地形因子比较法 能够反映尺度转换后DEM的地表结构形态及地形格局分布状况 无法直接反映尺度转换后DEM对地形遮蔽关系的保持能力
    等高线回放比较法 比较直观,能够全面评价尺度转换前后DEM的地形吻合情况和误差特性,能够反映尺度转换DEM误差的综合表现和总体精度 需要人工目视比较,属于定性分析方法,已有相关的定量评价指标计算复杂,还难以代替目视比较法 无法直接反映尺度转换DEM对太阳辐射特性的保持能力
    基于能量因子的精度评价方法 能够从一定程度上反映尺度转换后DEM的地表宏观结构特征的破坏程度,特别是邻近地表空间遮蔽特征(相互遮挡关系) 遮蔽因子计算量大,评价指标仍需进一步完善 考虑太阳辐射的分布特性,可有效刻画DEM尺度转换方法对地表接收太阳辐射特性的保持能力,对山区定量遥感建模与反演具有借鉴意义
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-05-08
  • 刊出日期:  2019-04-05

利用能量因子进行DEM升尺度转换精度评价

doi: 10.13203/j.whugis20170126
    基金项目:

    国家自然科学基金 41671366

    国家自然科学基金 41601380

    国家自然科学基金 41671363

    作者简介:

    郝大磊, 博士, 主要从事数字高程模型及山区定量遥感研究。haodl@radi.ac.cn

    通讯作者: 闻建光, 博士, 研究员。wenjg@radi.ac.cn
  • 中图分类号: P237

摘要: 全面评价数字高程模型(digital elevation model,DEM)升尺度转换方法的精度,有助于合理选择DEM升尺度转换方法,掌握DEM尺度转换规律及构建新的DEM升尺度转换模型。然而目前关于DEM精度评价的研究成果还难以达到实际应用的要求,从全新的视角寻找客观、高效的DEM升尺度转换结果的精度评价方法仍有待研究。基于地球表面接收太阳辐射的分布特性,提出基于能量因子的DEM精度评价方法,应用于不同DEM升尺度转换方法的精度评价中。基于现有的精度评定与质量评价方法,构建定性与定量分析相结合的综合评价方法,以验证基于能量因子的精度评价方法的合理性和有效性。实验结果表明,基于能量因子的精度评价方法原理简单、操作方便,能够反映升尺度转换后DEM地形空间遮蔽关系的变化情况。该方法为DEM升尺度转换结果的精度评价提供了新的思路和方向,对DEM在定量遥感建模与山区地表生态参量反演等方面的应用具有一定的借鉴意义。

English Abstract

郝大磊, 闻建光, 肖青, 游冬琴, 吴小丹, 林兴稳, 吴胜标. 利用能量因子进行DEM升尺度转换精度评价[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126
引用本文: 郝大磊, 闻建光, 肖青, 游冬琴, 吴小丹, 林兴稳, 吴胜标. 利用能量因子进行DEM升尺度转换精度评价[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126
HAO Dalei, WEN Jianguang, XIAO Qing, YOU Dongqin, WU Xiaodan, LIN Xingwen, WU Shengbiao. An Accuracy Assessment Method for DEM Upscaling Based on Energy Factor[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126
Citation: HAO Dalei, WEN Jianguang, XIAO Qing, YOU Dongqin, WU Xiaodan, LIN Xingwen, WU Shengbiao. An Accuracy Assessment Method for DEM Upscaling Based on Energy Factor[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20170126
  • 数字高程模型(digital elevation model, DEM)是地球表面海拔高程空间分布的数字抽象表达,是地形分析的基础,也是重要的基础地理信息数据[1]。目前,DEM已在数据采集与获取、数据组织与存储、数据处理与分析、地形可视化、精度理论与质量评价等方面取得了很大的进步,被广泛应用于遥感建模[2-4]、数字表面建模[5]、生态建模[6]、山体灾害预警[7]等方面。但由于其时间效率较低,人力成本过高,因此地形图数字化、地面测量、摄影测量、立体遥感、激光雷达等DEM获取和生成方式越来越难以满足实际应用对多尺度DEM的需求。选择及构建高精度的DEM升尺度转换(由高分辨率转换为低分辨率)模型方法,能够在一定程度上解决现有DEM分辨率与所需分辨率不一致的矛盾,满足各领域对多尺度DEM的需求。

    目前,学者们已经提出了重采样法[8]、全局滤波法[9]、小波变换法[10]、点扩散函数法[11]、结构综合法[12]以及基于信息熵的信息论综合法[13]等升尺度转换方法,但不同的方法生成的DEM数据的精度不尽相同,有的甚至差别很大。全面评价尺度转换后DEM的精度,有助于合理选择尺度转换方法、掌握尺度转换规律及构建新的尺度转换模型。然而目前关于DEM精度评价的研究成果还难以达到实际应用的要求[14]。中误差法是量化DEM误差、衡量DEM精度最常用的方法,但该评价方法的科学性值得质疑[15]。胡鹏等[16-18]指出中误差评价方法具有片面性,提出了逼近误差的理论以及基于重构等高线精度评估的极差变形分析量化模型;汤国安等[19]进行了由于DEM离散采样造成的地形描述误差模拟量化研究;王光霞等[20]则将分形思想引入DEM的精度评价模型中。很多学者通过对比分析DEM的派生产品坡度、坡向等来评价DEM的精度。

    虽然目前关于DEM精度评价方法的研究成果较多,但从全新的视角寻找客观、高效的DEM升尺度转换结果的精度评价体系仍有待研究[21]。DEM是地形校正[22]、定量遥感建模[2-4, 23]、地表参量反演[24]中的重要影响因素,DEM尺度转换结果的精度也相应影响到遥感从建模、反演到应用的精度。而崎岖地表太阳辐射的接收和反射特性是地形影响定量遥感建模与反演的主要途径之一。因此,本文基于地球表面接收太阳辐射的分布特性,提出一种基于能量因子的DEM升尺度转换精度评价方法,并利用该方法对最近邻域法[8]、双线性内插法[8]、三次卷积法[8]、数字综合法[25]、小波变换法[10]等5种方法的升尺度转换结果进行精度评价。

    • 地形是影响地表能量接收和分配的关键因素。如图 1所示,地球表面目标接收的总入射辐射照度Ein_total是太阳直射辐射照度Esolar、天空漫散射辐射照度Ediffuse以及周围地形反射辐射照度Earound 3部分辐射的总和[26]。地表接收太阳总辐射的具体计算式为:

      $$ \begin{array}{l} {E_{{\rm{in}}\_{\rm{total}}}} = {E_{{\rm{solar}}}} + {E_{{\rm{diffuse}}}} + {E_{{\rm{around}}}} = \\ \mathit{\Theta E}_s^h\frac{{\cos {i_s}}}{{\cos {\theta _s}}}E_d^h{V_d} + {E_{{\rm{around}}}} \end{array} $$ (1)

      式中,Esh表示平坦地表接收的太阳直接辐照度;Θ为遮蔽因子,用来判断目标是否被太阳直射,可通过光线追踪算法计算[27-28]θs表示太阳相对水平面的入射天顶角;is为太阳相对坡面的入射天顶角;Edh表示平坦地表接收的各向同性天空漫散射辐照度;Vd为天空可见因子,它描述了对一点可见的半球天空部分[29],目前其较为成功的计算方法是Dozier和Frew[30]提出的快速算法。

      图  1  地表接收太阳辐射示意图

      Figure 1.  Schematic Diagram for Three Irradiances that Enter One Land Surface Target

      由式(1)可知,地形直接影响了地表接收太阳辐射的大小。太阳直接辐射是地表接收总辐射中占比最大的成分。在地形起伏区域,地表目标由于自身倾斜或者邻近地形的遮挡,造成太阳直射辐射不能到达地表而形成阴影。地形遮挡关系可用Θ表示。天空漫散射辐射属于半球辐射,在阴影区域,天空漫散射将占据主导地位。在地形起伏区域,由于周围邻近地形的遮挡,地表目标接收到的天空漫散射辐射不再是整个半球辐射,其相对半球空间的比例可用Vd表示。周围地形反射辐射属于多次散射,使得地表目标总辐射增加,它同地表目标与周围地形之间的几何关系以及地表覆盖类型相关。

      根据上述分析可知,不同结构地形的地表接收太阳辐射存在差别。反过来,地表接收太阳辐射的差异也能从一定程度上反映地表的宏观结构特征,特别是邻近地表空间分布特征(相互遮挡关系)。如式(1)所示,ΘVd是影响地表接收太阳辐射的关键。如同山脊、山谷等地形特征的变化,不同尺度DEM衍生的ΘVd的差异亦可反映DEM尺度转换的精度。

    • Θ与太阳光入射方向i有关。太阳入射方向i下,某区域阴影所占的面积比例定义为阴影面积比例si

      $$ {s_i} = \int {{\mathit{\Theta }_\mathit{i}}} {\rm{d}}\mathit{A}{\rm{/}}\mathit{A} $$ (2)

      式中,A表示区域总面积。太阳入射方向加权平均的阴影面积比例定义为平均阴影面积比例S

      $$ S = \int\limits_\mathit{\Omega } {{P_i}{s_i}{\rm{d}}i/\int\limits_\mathit{\Omega } {{P_i}{\rm{d}}i} } $$ (3)

      式中,Ω表示所有可能的太阳入射方向的集合;Pi表示某一太阳入射方向i的权重。当太阳直射光在半球入射空间内均匀分布时,式(3)简化为:

      $$ S = \int\limits_\mathit{\Omega } {{s_i}{\rm{d}}\mathit{i}/\left( {2{\rm{ \mathsf{ π} }}} \right)} $$ (4)

      在所有可能的太阳入射方向中,DEM尺度转换前后阴影面积比例变化最大值ΔSmax为:

      $$ \Delta {S_{\max }} = \mathop {\max }\limits_\mathit{\Omega } \left( {{\rm{abs}}\left( {s_i^1 - s_i^2} \right)} \right) $$ (5)

      式中,si1表示太阳入射方向i下原始DEM计算的阴影面积比例;si2表示方向i下尺度转换后DEM计算的阴影面积比例;abs表示取绝对值。

      Vd与太阳方向无关,只与地形有关。定义天空可见度VD为某区域内Vd的面积加权平均,即:

      $$ {V_D} = \int {{V_d}{\rm{d}}\mathit{A}{\rm{/}}\mathit{A}} $$ (6)

      本文将S、ΔSmaxVD称为能量因子。尺度转换后,DEM数据应尽可能保持其空间格局与地形结构特征。如果尺度转换后DEM结构形态发生较大变化,则邻近地表空间分布特征(相互遮挡关系)被破坏,尺度转换前后计算的S、ΔSmaxVD会有较大差异。因此可以通过尺度转换前后S、ΔSmaxVD的变化来反映尺度转换后DEM对地形结构的破坏程度以及对地表接收太阳辐射特性的保持能力,进而反映尺度转换后DEM的精度。

    • 本文选取具有典型代表性的丘陵、山地样区进行实验。实验样区DEM及检查点分布如图 2所示,其中,丘陵样区(图 2(a))位于中国陕西省绥德县韭园沟乡,地表形态复杂,沟壑纵横,是典型的黄土丘陵沟壑地貌类型;山地样区(图 2(b))位于中国陕西省秦岭太白山地区,包括低山区、中山区、高山区3种地貌类型,地貌特征形态不一,特点各异,山势起伏剧烈,坡度变化明显。图 2中红色点表示具有实测高程的检查点,以山脊、山谷等地形特征点为主。

      图  2  实验样区DEM及检查点分布

      Figure 2.  DEM in the Test Area and the Spatial Distribution of Check Points

      为对比不同精度评价方法的特点,本文选取比较有代表性的最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法、数字综合法、小波变换法5种方法进行升尺度转换精度评价实验。技术流程如图 3所示,具体如下:①利用上述5种方法对两个实验样区高分辨率DEM进行升尺度转换,获取DEM多尺度序列;②分别利用检查点法、派生地形因子比较法以及等高线回放比较法等基于地形特征的精度评价方法以及基于能量因子的精度评价方法对尺度转换后的多尺度序列DEM进行精度评价;③对比分析,得出结论。

      图  3  技术流程

      Figure 3.  Technical Flowchart

    • 图 4表示实验样区S-尺度变化曲线。可以看出,S随着尺度的增大而变小,表明随着尺度的增大,DEM的局部细节被抹平。对于某一尺度,最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法的S基本相同,小波变换法S最小,数字综合法S最大,且不同方法S的差异有随着尺度增大而增大的趋势,表明数字综合法尺度转换结果对地形遮蔽关系保持得最好,损失最小,最近邻域法、双线性内插法和三次卷积法次之,小波变换法相对较差。

      图  4  平均阴影面积S-尺度变化图

      Figure 4.  Chart of Mean Shaded Area Ratio Variation with Scale

      图 5表示实验样区ΔSmax随尺度变化的规律。可以看出,ΔSmax随着尺度的增大而逐渐增大。对于某一尺度,最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法的ΔSmax基本相同,小波变换法ΔSmax最大,数字综合法ΔSmax最小,表明数字综合法尺度转换结果的阴影面积比例变化范围相对较小,地形遮蔽关系没有被严重破坏,其他方法特别是小波变换法相对较差,失真现象严重。

      图  5  ΔSmax统计图

      Figure 5.  Statistical Chart of the Maximum Change of ΔSmax

      图 6展示了VD及天空可见因子中误差随尺度变化的趋势,其中竖直线段为误差线,其长度的一半表示天空可见因子中误差的大小。可以看出,两个样区曲线变化趋势一致,数字综合法的曲线较其他曲线上升较慢,表明数字综合法对地形遮蔽特征保持得较好;小波变换法的曲线上升最快,效果最差。分析天空可见因子中误差可知,数字综合法尺度转换后的DEM的天空可见因子的动态范围较大,而其他方法尺度转换后的天空可见因子趋于某一固定值,动态范围十分有限。尤其是小波变换法,当分辨率为320 m时,中误差已变得很小,地形失真严重。

      图  6  VD及天空可见因子中误差随尺度变化的规律

      Figure 6.  Curves of Sky Visibility Standard Errors of VD Factor Scale Relation

      图 7为实验样区分辨率为320 m的DEM的Vd的概率密度拟合曲线。对于韭园沟乡样区(图 7(a)),5种方法的概率密度曲线均向右偏移,在接近于1的位置达到峰值,表明升尺度转换后地形趋于平缓;最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法的概率密度曲线基本重合,小波变换法的峰值最高,最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法次之,数字综合法的峰值最低。当Vd < 0.8时,数字综合法还存在一定比例的分布,而其他方法的概率密度基本趋于0,表明与其他方法相比,数字综合法相对较好地保持了地形的遮蔽关系。太白山样区(图 7(b))中,数字综合法的概率密度曲线的期望基本与原始DEM相同,但中误差变大;其他方法的曲线均整体向右偏移,地形趋于平缓。总体上看,5种方法的差异不明显,但数字综合法的地形平缓趋势相对较缓。

      图  7  Vd概率密度分布拟合曲线

      Figure 7.  Probability Density Curves of Vd

      综合S、ΔSmaxVD的精度评价结果可知,数字综合法精度较高,较好地保持了地形的遮蔽关系和邻近地表空间结构,而最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法的效果基本相同,小波变换法效果最差。

    • 表 1为韭园沟乡样区特征点高程误差均值及中误差的统计结果。高程误差统计结果表明,当尺度较小时,数字综合法与三次卷积法效果最佳;当尺度较大时,数字综合法的效果最好。这是因为当尺度较小时,三次卷积法考虑了周围16个相邻点的高程值,对局部区域的特征保持效果更好;随着尺度增大,三次卷积法考虑的局部邻域已很难代表该分辨率下的特征区域,效果也与最近邻域法、双线性内插法趋于一致。数字综合方法的优势在于特征建模,在特征保持方面优势明显,效果最好。小波变换法的尺度转换效果与小波函数及相关阈值的选择密切相关。太白山样区的统计结果与韭园沟乡样区基本相同。

      表 1  尺度转换DEM特征点高程误差均值和高程中误差/m

      Table 1.  Mean Errors and Root Mean Square Errors of the Feature Point Elevation/m

      统计项 方法 DEM分辨率
      10 20 40 80 160 320
      高程误差均值 最近邻域法 0.69 1.59 4.50 12.24 25.30 43.28
      双线性内插法 0.64 1.68 4.57 12.31 25.11 43.31
      三次卷积法 0.49 1.57 4.50 12.27 25.09 43.31
      数字综合法 0.46 1.22 2.90 7.42 15.16 28.99
      小波变换法 0.64 2.11 5.89 15.29 30.31 48.08
      高程中误差 最近邻域法 0.80 1.58 3.93 9.30 19.42 35.18
      双线性内插法 0.65 1.67 3.98 9.44 19.25 35.14
      三次卷积法 0.50 1.61 3.96 9.43 19.26 35.15
      数字综合法 0.53 1.42 2.95 6.29 15.29 30.94
      小波变换法 0.65 1.94 4.59 10.96 21.00 34.03

      图 8为坡度平均值和中误差随尺度变化的规律, 其中竖直线段为误差线,其长度的一半表示坡度中误差的大小。可以看出,两个样区平均坡度-尺度变化规律基本相同,平均坡度均随着尺度的增大而减小。随着尺度的增大,数字综合法的平均坡度下降趋势较缓,升尺度转换后的DEM坡度的动态范围相对较大;而其他方法尺度转换后的坡度趋于某一固定值,动态范围十分有限。

      图  8  平均坡度及坡度中误差随尺度变化的规律

      Figure 8.  Curves of Mean Slope and Standard Errors of Slope-Scale Relation

      图 9表示韭园沟乡样区分辨率为40 m的DEM的坡向类型分级统计图,半径大小代表某一坡向类型所占的比例,其中N、NE、E、SE、S、SW、W、NW分别代表正北、东北、正东、东南、正南、西南、正西、西北方向。5种方法的坡向类型分级分布线与原始DEM的坡向类型分级分布线的差异均较小。在E、NE、NW方向上,最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法与小波变换法的曲线基本重合,而数字综合法的分级分布线介于原始DEM与其他方法的分布曲线之间;在SW方向上,5种方法与原始DEM的分级分布线的差异基本一致;在其他方向上,5种方法的类型分级线基本与原始DEM重合。综上可知,从派生坡向的变化来分析,5种方法尺度转换后坡向变化均较小,效果基本相同。太白山样区的坡向分析结果与韭园沟乡样区基本相同。

      图  9  坡向分级统计图

      Figure 9.  Diagram of Aspect Classification

      图 10表示韭园沟乡样区分辨率为40 m的DEM的等高线回放结果。其中红色等高线为原始等高线,黄色、绿色、深红色、紫色和蓝色等高线分别代表利用数字综合法、小波变换法、最近邻域法、双线性内插法及三次卷积法升尺度转换后DEM生成的等高线。可以看出,大部分区域内的5种升尺度转换DEM生成的等高线与原始等高线的差异基本一致;而在山脊和山谷等区域,5种等高线与原始等高线的差异有明显区别。如图 10中黑框区域,数字综合法尺度转换DEM生成的等高线与原始等高线基本吻合,而其他方法升尺度转换后DEM在黑框区域内无相应高程的等高线(左上及右上)或者所生成等高线与原始等高线偏离程度较大(左下及右下),这表明与数字综合法相比,其他尺度转换方法削峰填谷现象严重。

      图  10  等高线套合图

      Figure 10.  Contour-Matching of Different Upscaling Methods

    • 不同精度评价方法分析角度不同,评价结果也存在一定差异。表 2为不同精度评价方法对5种DEM升尺度转换方法的精度评价结果优劣的比较。总体上看,数字综合法尺度转换精度最高,最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法次之,小波变换法最差。

      表 2  DEM尺度转换精度评价结果

      Table 2.  DEM Upscaling Accuracy Assessment Results

      方法 最近邻域法 双线性内插法 三次卷积法 数字综合法 小波变换法
      检查点法
      派生地形因子比较法 坡度
      坡向
      等高线回放比较法
      基于能量因子的精度评价方法

      结合理论分析与实验结果分析,不同精度评价方法的特点比较如表 3所示。基于能量因子的精度评价方法能够直接反映升尺度转换方法对地形遮蔽关系的保持能力,而检查点法、派生地形因子比较法以及等高线回放比较法等基于地形特征的精度评价方法不能直接体现。地形的遮蔽关系一定程度上反映了地形的整体结构,是构建DEM升尺度转换方法中必须考虑的因素。

      表 3  不同DEM尺度转换精度评价方法比较

      Table 3.  Characteristics of Different Accuracy Assessment Methods

      DEM升尺度转换精度评价方法 地形空间结构特性 太阳辐射特性
      优点 不足
      检查点法 简单易行,应用广泛 实际中具有代表性的采样点较难获取,采样点数量、大小、密度以及分布较难确定;随机误差理论存在缺陷
      派生地形因子比较法 能够反映尺度转换后DEM的地表结构形态及地形格局分布状况 无法直接反映尺度转换后DEM对地形遮蔽关系的保持能力
      等高线回放比较法 比较直观,能够全面评价尺度转换前后DEM的地形吻合情况和误差特性,能够反映尺度转换DEM误差的综合表现和总体精度 需要人工目视比较,属于定性分析方法,已有相关的定量评价指标计算复杂,还难以代替目视比较法 无法直接反映尺度转换DEM对太阳辐射特性的保持能力
      基于能量因子的精度评价方法 能够从一定程度上反映尺度转换后DEM的地表宏观结构特征的破坏程度,特别是邻近地表空间遮蔽特征(相互遮挡关系) 遮蔽因子计算量大,评价指标仍需进一步完善 考虑太阳辐射的分布特性,可有效刻画DEM尺度转换方法对地表接收太阳辐射特性的保持能力,对山区定量遥感建模与反演具有借鉴意义
    • 本文基于地表接收太阳辐射的空间分布特性,提出了基于能量因子的DEM升尺度转换精度评价方法,并通过模拟实验对比分析了该方法与基于地形特征的精度评价方法的特点,验证了该方法的合理性和有效性。实验结果表明,数字综合法尺度转换精度最高,最近邻域法、双线性内插法、三次卷积法次之,小波变换法最差;不同精度评价方法的分析角度不同,评价结果也存在一定差异;基于能量因子的精度评价方法原理简单,能够反映检查点法、派生地形因子比较法以及等高线回放比较法等基于地形特征的精度评价方法不能体现的地形遮蔽关系信息,可有效刻画DEM升尺度转换方法对地表接收太阳辐射特性的保持能力,对DEM在山区定量遥感建模、地表参数反演等方面的应用具有一定的借鉴作用。在实际应用过程中,需根据研究目的和研究对象,合理选择合适的DEM尺度转换精度评价方法。

参考文献 (30)

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