第003-2章 数字高程模型的数据获取
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►坡度差计算
іj
----通常在3×3局部窗口内,计算在水平方向和垂直方向上相邻两 点之间的坡度,然后计算相邻两个网格之间的坡度差。
练习1：请计算图中绿色像元在 每一方向上的坡度变化差值
202 228 241 243 192 350 223 212 165 200 202 202 148 163 179 405
第三章 DEM的数据获取
3.1 DEM的数据来源 3.2 DEM数据采样理论基础 3.3 DEM数据采样策略与采样方法 3.4 DEM数据采集质量控制 3.5 DEM数据共享和利用
3.4 DEM数据采集质量控制
无论采用何种数据采样方法，DEM的原始地形数 据中都不可避免地含有误差。 数据质量控制是个复杂的过程，必须从误差产生 和扩散的每个过程与环节入手，采用一定的方法来减 小误差，从而建立高质量的DEM数据库。 DEM数据的质量控制可以从三个方面入手： 1）减少数据采集时的误差引入； 2）对采集到的数据作误差处理以提高可靠性； 3）减少表面建模时的误差引入。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
2.基于DEM的三维表面可视化粗差检测技术
----直接利用含有粗差的原始数据建立三维表面模型（一般 为TIN），并将其置于可视化环境下，通过人机交互的方式 来判定粗差点。 ★这种方法需要高效可靠 的构网技术、快速的交互 响应效率、对异常值敏感 的可视化图形(如线框透 视图、晕眩图),以及操作 员的经验和工作态度等。
3.4 DEM数据采集质量控制
★DEM原始数据采集误差的类型： 1）系统误差
---其产生一般与数据采集时的物理环境有关,如测量仪器 系统误差对观测结果的影响具有恒定性或规律性,可通过 缺乏必要的校正、图纸变形、摄影胶片的温度变化等. 纠正或施加改正数将其影响减弱到最低的程度。
2）偶然误差（随机噪声）
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★理论基础：地形的自相关性.
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★探测方法：测量值与计算值的比较.
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★应用趋势面分析进行粗差探查时的注意事项： 1）趋势面函数的确定 理论上任何复杂的曲面都可用高阶多项式去逼近,但高阶 多项式的解本身不稳定,可能会导致不符合实际地形起伏的 趋势.
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测
►阈值计算
----通过从所有数据点的DSC(坡度差)值计算出来的某些统计标准值 来确定衡量坡度是否变化一致的阈值。
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测
►怀疑一点
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测
►粗差剔除与数据点改正
----当某一点被怀疑为粗差点时,通过周围各网点的坡度和高程来计 算粗差点的高程,并取代其原有高程,从而完成对该粗差点的改正.
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
3.基于坡度信息的规则格网分布数据粗差检测
★检测原理： 坡度是地表的固有属 性，在局部连续空间的 渐变模型上，坡度变化 也是连续的，因此可采 用采样点与周围点的 坡度变化是否一致来 检测采样点是否粗差。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
Note:下图中数字1,2,3…20为采样 点编号,其中第11个数据点P在此高 3.基于坡度信息的规则格网分布数据粗差检测 程矩阵中的行列号为(I,J). ★检测原理：
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★应用趋势面分析进行粗差探查时的注意事项： 2）阈值问题，即当观测值与计算值相差多大时,该点可被怀 疑为粗差点。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★应用趋势面分析进行粗差探查时的注意事项： 1）趋势面函数的确定 2）阈值问题
作业：基于坡度信息的粗差检测与改正
要求1：请计 算除了边界点 外的所有点的 DSC值
要求2：阈值 按RMSE的3倍 来确定。
谢谢观赏
wenku.baidu.com
---主要由采集过程中的一些随机因素引起，对观测结果的 影响没有任何规律，一般采用滤波的方法来处理。
3）粗差
---实际上是一种错误，比如记录了一个点的错误读数、由 与随机误差和系统误差相比,粗差在测量中出现的可能 于识别错误或在使用自动记录仪时仪器处于不正常的工作 性一般较小,但是粗差的存在会导致DEM地形重建严重 状态等。 失真和扭曲, 因此必须将其剔除 。
坡度是地表的固有属性，在局部连续空间的渐变模型上， 坡度变化也是连续的，因此可采用采样点与周围点的坡度变 化是否一致来检测采样点是否粗差。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
3.基于坡度信息的规则格网分布数据粗差检测
★主要步骤： ►坡度差计算 ►阈值计算 ►怀疑一点 ►粗差剔除于数据点改正
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测
іj
----通常在3×3局部窗口内,计算在水平方向和垂直方向上相邻两 点之间的坡度,然后计算相邻两个网格之间的坡度差。
练习1：请计算图中绿色像元在 每一方向上的坡度变化差值
202 228 241 243 192 350 223 212 165 200 202 202 148 163 179 405
第三章 DEM的数据获取
3.1 DEM的数据来源 3.2 DEM数据采样理论基础 3.3 DEM数据采样策略与采样方法 3.4 DEM数据采集质量控制 3.5 DEM数据共享和利用
3.4 DEM数据采集质量控制
无论采用何种数据采样方法，DEM的原始地形数 据中都不可避免地含有误差。 数据质量控制是个复杂的过程，必须从误差产生 和扩散的每个过程与环节入手，采用一定的方法来减 小误差，从而建立高质量的DEM数据库。 DEM数据的质量控制可以从三个方面入手： 1）减少数据采集时的误差引入； 2）对采集到的数据作误差处理以提高可靠性； 3）减少表面建模时的误差引入。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
2.基于DEM的三维表面可视化粗差检测技术
----直接利用含有粗差的原始数据建立三维表面模型（一般 为TIN），并将其置于可视化环境下，通过人机交互的方式 来判定粗差点。 ★这种方法需要高效可靠 的构网技术、快速的交互 响应效率、对异常值敏感 的可视化图形(如线框透 视图、晕眩图),以及操作 员的经验和工作态度等。
3.4 DEM数据采集质量控制
★DEM原始数据采集误差的类型： 1）系统误差
---其产生一般与数据采集时的物理环境有关,如测量仪器 系统误差对观测结果的影响具有恒定性或规律性,可通过 缺乏必要的校正、图纸变形、摄影胶片的温度变化等. 纠正或施加改正数将其影响减弱到最低的程度。
2）偶然误差（随机噪声）
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★理论基础：地形的自相关性.
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★探测方法：测量值与计算值的比较.
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★应用趋势面分析进行粗差探查时的注意事项： 1）趋势面函数的确定 理论上任何复杂的曲面都可用高阶多项式去逼近,但高阶 多项式的解本身不稳定,可能会导致不符合实际地形起伏的 趋势.
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测
►阈值计算
----通过从所有数据点的DSC(坡度差)值计算出来的某些统计标准值 来确定衡量坡度是否变化一致的阈值。
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测
►怀疑一点
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测
►粗差剔除与数据点改正
----当某一点被怀疑为粗差点时,通过周围各网点的坡度和高程来计 算粗差点的高程,并取代其原有高程,从而完成对该粗差点的改正.
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
3.基于坡度信息的规则格网分布数据粗差检测
★检测原理： 坡度是地表的固有属 性，在局部连续空间的 渐变模型上，坡度变化 也是连续的，因此可采 用采样点与周围点的 坡度变化是否一致来 检测采样点是否粗差。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
Note:下图中数字1,2,3…20为采样 点编号,其中第11个数据点P在此高 3.基于坡度信息的规则格网分布数据粗差检测 程矩阵中的行列号为(I,J). ★检测原理：
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★应用趋势面分析进行粗差探查时的注意事项： 2）阈值问题，即当观测值与计算值相差多大时,该点可被怀 疑为粗差点。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
1.基于趋势面的粗差探测与处理
★应用趋势面分析进行粗差探查时的注意事项： 1）趋势面函数的确定 2）阈值问题
作业：基于坡度信息的粗差检测与改正
要求1：请计 算除了边界点 外的所有点的 DSC值
要求2：阈值 按RMSE的3倍 来确定。
谢谢观赏
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---主要由采集过程中的一些随机因素引起，对观测结果的 影响没有任何规律，一般采用滤波的方法来处理。
3）粗差
---实际上是一种错误，比如记录了一个点的错误读数、由 与随机误差和系统误差相比,粗差在测量中出现的可能 于识别错误或在使用自动记录仪时仪器处于不正常的工作 性一般较小,但是粗差的存在会导致DEM地形重建严重 状态等。 失真和扭曲, 因此必须将其剔除 。
坡度是地表的固有属性，在局部连续空间的渐变模型上， 坡度变化也是连续的，因此可采用采样点与周围点的坡度变 化是否一致来检测采样点是否粗差。
3.4.1 原始数据粗差检测与剔除
3.基于坡度信息的规则格网分布数据粗差检测
★主要步骤： ►坡度差计算 ►阈值计算 ►怀疑一点 ►粗差剔除于数据点改正
3.基于坡度信息的规则 格网分布数据粗差检测