【目的】解决现有地形复杂度误差评价方法主观性强、缺少误差解析式的问题。【方法】利用误差传播定律推导了局部高差、局部标准差、局部褶皱度和局部全曲率的中误差表达式,依据复合地形因子误差传递规律构建了复合地形复杂度指标(compo...【目的】解决现有地形复杂度误差评价方法主观性强、缺少误差解析式的问题。【方法】利用误差传播定律推导了局部高差、局部标准差、局部褶皱度和局部全曲率的中误差表达式,依据复合地形因子误差传递规律构建了复合地形复杂度指标(compound terrain complexity index,CTCI)提取的误差估计模型(error estimation model for CTCI,CEEM)。通过模拟数字高程模型(digital elevation model,DEM)试验验证了该模型的有效性,并采用三个不同地貌区域的实体DEM进行CEEM泛化试验。【结果】在不同噪声影响下,CEEM平均误差、均方差、残差和平均绝对百分比误差最大值分别为-2.1×10^(-3)、7.99×10^(-6)、8.4×10^(-3)和22.8%,决定系数均在0.961以上,CEEM整体误差微小;不同地貌类型的地形复杂度提取误差存在差异,试验统计结果表明误差由大到小依次为高山、中山、丘陵。【结论】CEEM能定量化描述地形复杂度的提取误差,可为不同复杂地形地貌区域提取复合地形复杂度指标提供参考。展开更多
运用非线性回归方法,研究了从数字高程模型(DEM)所提取坡向信息量随 DEM分辨率变化而变化的函数规律。在中国西北部黄土高原选取了代表7种黄土地貌类型的252个样区。在每个样区以1:10000地形图为数据源建立了分辨率分别为5,15,25,…,75m...运用非线性回归方法,研究了从数字高程模型(DEM)所提取坡向信息量随 DEM分辨率变化而变化的函数规律。在中国西北部黄土高原选取了代表7种黄土地貌类型的252个样区。在每个样区以1:10000地形图为数据源建立了分辨率分别为5,15,25,…,75m 的 DEM。以5m 分辨率 DEM 提取的坡向信息为假定真实值,以其它分辨率 DEM 提取的坡向信息为研究对象,分析了坡向信息量的损失与分辨率的函数关系。提出了基于单个栅格的坡向分类别正确率(a)指标和坡向信息量损失(q)指标。在每一类地貌类型区得到了上述两项误差指标与分辨率的函数关系,可以根据函数关系由已知误差求得所需要的分辨率。函数关系的建立可在保证预定坡向信息的精度前提下,选定 DEM 的适宜分辨率,减小数据量,降低成本。展开更多
文摘【目的】解决现有地形复杂度误差评价方法主观性强、缺少误差解析式的问题。【方法】利用误差传播定律推导了局部高差、局部标准差、局部褶皱度和局部全曲率的中误差表达式,依据复合地形因子误差传递规律构建了复合地形复杂度指标(compound terrain complexity index,CTCI)提取的误差估计模型(error estimation model for CTCI,CEEM)。通过模拟数字高程模型(digital elevation model,DEM)试验验证了该模型的有效性,并采用三个不同地貌区域的实体DEM进行CEEM泛化试验。【结果】在不同噪声影响下,CEEM平均误差、均方差、残差和平均绝对百分比误差最大值分别为-2.1×10^(-3)、7.99×10^(-6)、8.4×10^(-3)和22.8%,决定系数均在0.961以上,CEEM整体误差微小;不同地貌类型的地形复杂度提取误差存在差异,试验统计结果表明误差由大到小依次为高山、中山、丘陵。【结论】CEEM能定量化描述地形复杂度的提取误差,可为不同复杂地形地貌区域提取复合地形复杂度指标提供参考。
文摘运用非线性回归方法,研究了从数字高程模型(DEM)所提取坡向信息量随 DEM分辨率变化而变化的函数规律。在中国西北部黄土高原选取了代表7种黄土地貌类型的252个样区。在每个样区以1:10000地形图为数据源建立了分辨率分别为5,15,25,…,75m 的 DEM。以5m 分辨率 DEM 提取的坡向信息为假定真实值,以其它分辨率 DEM 提取的坡向信息为研究对象,分析了坡向信息量的损失与分辨率的函数关系。提出了基于单个栅格的坡向分类别正确率(a)指标和坡向信息量损失(q)指标。在每一类地貌类型区得到了上述两项误差指标与分辨率的函数关系,可以根据函数关系由已知误差求得所需要的分辨率。函数关系的建立可在保证预定坡向信息的精度前提下,选定 DEM 的适宜分辨率,减小数据量,降低成本。
