## 留言板

 引用本文: 高原, 朱娅男, 陈传法, 胡占占, 胡保健. 高精度DEM建模的加权径向基函数插值方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版.
GAO Yuan, ZHU Yanan, CHEN Chuanfa, HU Zhanzhan, HU Baojian. A Weighted Radial Basis Function Interpolation Method for High Accuracy DEM Modeling[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210100
 Citation: GAO Yuan, ZHU Yanan, CHEN Chuanfa, HU Zhanzhan, HU Baojian. A Weighted Radial Basis Function Interpolation Method for High Accuracy DEM Modeling[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University.

• 中图分类号: P207

## A Weighted Radial Basis Function Interpolation Method for High Accuracy DEM Modeling

Funds:

National Natural Science Foundation of China, No. 41804001

• 摘要: 在数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）建模过程中，经典空间插值方法均没有考虑断裂线附近的局部地形特征影响，使得断裂线局部区域高程被平滑，从而导致地形特征失真。为了解决该问题，本文构造了一种顾及断裂地形特征的定权方法，并以径向基函数（Radial Basis Function，RBF）为插值算子，提出了加权径向基函数方法。在实验分析中，以10组ISPRS公共数据和1组山体滑坡区域的机载激光雷达点云数据为例，借助本文方法构建样区DEM，并将计算结果与标准RBF及传统插值算法（如反距离加权法、克里金法、约束不规则三角网法）进行比较。精度分析表明，不论采样点数为多少，本文方法计算精度均优于其他插值方法。对DEM山体阴影图分析表明，相较于传统插值方法，本文方法能较好的保持断裂线局部地形特征。
•  [1] Chen C F, Yue T X, Li Y Y. A High Speed Method of SMTS[J]. Computers and Geosciences, 2012, 41:64-71. [2] Chen C F, Fan Z M, Yue T X, et al. A Robust Estimator for The Accuracy Assessment of remote-sensing-derived DEMs[J]. International Journal of Remote Sensing, 2012, 33(8):2482-2497. [3] Li C, Wang Q, Shi W Z, et al. Uncertainty Modelling and Analysis of Volume Calculations Based on A Regular Grid Digital Elevation Model(DEM)[J]. Computers & Geosciences, 2018, 114:117-29. [4] Hingee K L, Caccetta P, Caccetta L. Modelling Discontinuous Terrain from DSMs Using Segment Labelling, Outlier Removal and Thin-Plate Splines[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2019, 155:159-171. [5] Xia S B, Chen D, Wang R S. A Breakline-Preserving Ground Interpolation Method for MLS Data[J]. Remote Sensing Letters, 2019, 10(12):1201-1210. [6] Chen C F, Gao Y, Li Y Y. A Feature-Preserving Point Cloud Denoising Algorithm for LiDAR-derived DEM construction[J]. Survey Review, 2021, 53(377):146-157. [7] Chen C F, Li Y Y, Zhao N, et al. Least Squares Compactly Supported Radial Basis Function for Digital Terrain Model Interpolation From Airborne LiDAR Point Clouds[J]. Remote Sensing, 2018, 10(4):587. [8] Buhmann M D. Radial Basis Functions:Theory and Implementations[M]. Cambridge university press, 2003. [9] Zhou K, Hou Q M, Wang R, et al. Real-Time KD-Tree Construction on Graphics Hardware[C]. ACM Transactions on Graphics (TOG). ACM, 2008, 27(5):126. [10] Rippa S. An Algorithm for Selecting A Good Value for The Parameter c in Radial Basis Function Interpolation[J]. Advances in Computational Mathematics, 1999, 11(2):193-210. [11] Casciola, G; Lazzaro, D; Montefusco L B, et al. Shape Preserving Surface Reconstruction Using Locally Anisotropic Radial Basis Function Interpolants[J]. Computers and Mathematics with Applications.2006, 51(8):1185-1198. [12] Lang T, Plagemann C, Burgard W. Adaptive Non-Stationary Kernel Regression for Terrain Modeling[C]. Robotics:Science and Systems. 2007, 6. [13] Xia S, Wang R. A Fast Edge Extraction Method for Mobile LiDAR Point Clouds[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2017, 14(8):1288-1292. [14] Feng X G, Milanfar P. Multiscale Principal Components Analysis for Image Local Orientation estimation[C]. Conference Record of the Thirty-Sixth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, 2002. IEEE. 2002, 1:478-482. [15] Mester R, Muhlich M. Improving Motion and Orientation Estimation Using An Equilibrated Total Least Squares Approach[C]. Proceedings 2001 International Conference on Image Processing. IEEE, 2001, 2:929-932. [16] Hengl, T. Finding The Right Pixel Size. Comput. Geosci. 2006, 32, 1283-1298.
•  [1] 岳林蔚, 沈焕锋, 袁强强, 刘修国.  基于深度置信网络的多源DEM点面融合模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20190238 [2] 曾小牛, 李夕海, 刘继昊, 牛超, 侯维君.  一种基于改进凸集投影原理的航空重力数据插值与去噪方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20180470 [3] 陈传法, 闫长青, 刘凤英, 赵娜, 刘国林.  一种综合考虑采样点水平和高程误差的DEM建模算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20150695 [4] 张红梅, 黄家勇, 赵建虎, 陈志高, 朱世芳.  基于梯度训练法的径向基函数潮流分离方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20150309 [5] 杨海, 王船海, 马腾飞, 郭伟建.  方差-尺度规律在DEM插值方法评价中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20140864 [6] 徐武平, 邱峰, 徐爱萍.  空间数据插值的自动化方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20140131 [7] 段平, 盛业华, 张思阳, 吕海洋, 王亭.  顾及异向性的局部径向基函数三维空间插值 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20130422 [8] 张锦明, 游雄, 万刚.  径向基函数算法中插值参数对DEM精度的影响 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [9] 何海清, 黄声享, 伍根.  碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [10] 胡海, 游涟, 胡鹏, 彭会琨.  数字高程模型内插方法的分析和选择 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [11] 陈传法, 岳天祥, 张照杰.  高精度曲面模型的解算 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [12] 胡鹏, 高俊.  数字高程模型的数字综合原理研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [13] 胡鹏, 白轶多, 胡海.  数字高程模型生成中的高程序同构 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [14] 刘学军, 王彦芳, 晋蓓.  利用点扩散函数进行DEM尺度转换 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [15] 刁法启, 熊熊.  地壳运动速度场插值方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [16] 朱长青, 王志伟, 刘海砚.  基于重构等高线的DEM精度评估模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [17] 杨杰, 廖明生, 江万寿, 杨文.  从单幅雷达影像提取地面高程信息 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [18] 朱庆, 李志林, 龚健雅, 眭海刚.  论我国“1:1万数字高程模型的更新与建库” . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [19] 邱卫宁.  根据等高线建立数字高程模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, [20] 卢新海.  平面插值法构建DEM时特殊地形的处理 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,

##### 计量
• 文章访问数:  54
• HTML全文浏览量:  10
• PDF下载量:  1
• 被引次数: 0
##### 出版历程
• 收稿日期:  2021-09-03

## 高精度DEM建模的加权径向基函数插值方法

##### doi: 10.13203/j.whugis20210100
###### 1 山东科技大学测绘与空间信息学院, 山东 青岛, 266590;2 济南市不动产登记中心, 山东 济南, 250000
基金项目:

国家自然科学基金项目（41804001）；山东省自然科学基金项目（ZR2020YQ26，ZR2019MD007，ZR2019BD006）；山东省高等学校青创科技支持计划（2019KJH007）。

• 中图分类号: P207

### English Abstract

 引用本文: 高原, 朱娅男, 陈传法, 胡占占, 胡保健. 高精度DEM建模的加权径向基函数插值方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版.
GAO Yuan, ZHU Yanan, CHEN Chuanfa, HU Zhanzhan, HU Baojian. A Weighted Radial Basis Function Interpolation Method for High Accuracy DEM Modeling[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210100
 Citation: GAO Yuan, ZHU Yanan, CHEN Chuanfa, HU Zhanzhan, HU Baojian. A Weighted Radial Basis Function Interpolation Method for High Accuracy DEM Modeling[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University.

/

• 分享
• 用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈