地球信息科学学报 ›› 2021, Vol. 23 ›› Issue (3): 377-384.doi: 10.12082/dqxxkx.2021.200255
收稿日期:
2020-05-21
修回日期:
2020-09-17
出版日期:
2021-03-25
发布日期:
2021-05-25
作者简介:
程建华(1977- ),男,山东莱阳人,教授,博士,主要研究方向为惯性导航与定位技术。E-mail: ins_cheng@163.com
基金资助:
CHENG Jianhua*(), HUANG Mengyuan, GE Jingyu, LV Jiazheng
Received:
2020-05-21
Revised:
2020-09-17
Online:
2021-03-25
Published:
2021-05-25
Contact:
CHENG Jianhua
Supported by:
摘要:
为解决源测量数据生成海底地形过程中,数据处理方法影响海底地形精度和分辨率的问题,提出了一种多源水深数据融合方案。在分析DEM、海图水深和多波束测深数据特点的基础上,兼顾不同数据源的优点,克服单一数据源的不足,基于“移去-恢复”算法进行改进,使算法更适用于融合高精度数据源,融合海图水深和多波束测深数据于DEM,构建新的海底地形数据集。选取试验区进行真实数据试验,试验结果表明,该方法既能提高海底地形整体的精度和分辨率,又能保留高密度区域的细节信息。在试验区内,原始DEM数据分辨率为15″,均方根误差为29.408 m,传统经典的“移去-恢复”算法构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为28.563 m,本融合方案构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为18.841 m。可见,与传统算法相比,本文算法对高精度数据源的融合效果更好,构建的数据集精度更高。
程建华, 黄孟远, 葛靖宇, 吕嘉正. 基于改进“移去-恢复”算法的海底地形构建方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(3): 377-384.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200255
CHENG Jianhua, HUANG Mengyuan, GE Jingyu, LV Jiazheng. Research on Construction Method of Seabed Topography based on Improved " Remove-Restore " Algorithm[J]. Journal of Geo-information Science, 2021, 23(3): 377-384.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200255
[1] | Richard C. Satellite altimetry and earth sciences: A handbook of techniques and applications[J]. Eos Transactions American Geophysical Union, 2001,82(34):376-376. |
[2] | 汤国安. 我国数字高程模型与数字地形分析研究进展[J]. 地理学报, 2014,69(9):1305-1325. |
[ Tang G A. Progress of DEM and digital terrain analysis in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2014,69(9):1305-1325. ] | |
[3] | 李振洪, 李鹏, 丁咚, 等. 全球高分辨率数字高程模型研究进展与展望[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2018,43(12):1927-1942. |
[ Li Z H, Li P, Ding D, et al. Research progress of global high resolution digital elevation models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018,43(12):1927-1942. ] | |
[4] | 赵明伟, 金永林, 江岭, 等. 多模型协同下的城郊地区DEM构建方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020,22(3):389-398. |
[ Zhao M W, Jin Y L, Jiang L, et al. Research on DEM construction in suburban areas based on multi-model cooperation[J]. Journal of Geo-information Science, 2020,22(3):389-398. ] | |
[5] | Yue L W, Shen H F, Zhang L P, et al. High-quality seamless DEM generation blending SRTM-1, ASTER GDEM v2 and ICESat/GLAS observations[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017,123(JAN):20-34. |
[6] | 沈焕锋, 刘露, 岳林蔚, 等. 多源DEM融合的高差拟合神经网络方法[J]. 测绘学报, 2018,47(6):854-863. |
[ Shen H F, Liu L, Yue L W, et al. A multi-source DEM fusion method based on elevation difference fitting neural network[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2018,47(6):854-863. ] | |
[7] |
Dragut L, Eisank C. Object representations at multiple scales from digital elevation models[J]. Geomorphology, 2011,129(3-4):183-189.
doi: 10.1016/j.geomorph.2011.03.003 pmid: 21760655 |
[8] | 武文娇, 章诗芳, 赵尚民. SRTM1 DEM与ASTER GDEM V2数据的对比分析[J]. 地球信息科学学报, 2017,19(8):1108-1115. |
[ Wu W J, Zhang S F, Zhao S M. Analysis and comparison of SRTM1 DEM and ASTER GDEM V2 data[J]. Journal of Geo-information Science, 2017,19(8):1108-1115. ] | |
[9] | 胡敏章, 张胜军, 金涛勇, 等. 新一代全球海底地形模型BAT_WHU2020[J]. 测绘学报, 2020,49(8):939-954. |
[ Hu M Z, Zhang S J, Jin T Y, et al. A new generation of global bathymetry model BAT_WHU2020[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2020,49(8):939-954. ] | |
[10] | 范雕, 李姗姗, 孟书宇, 等. 线性回归分析技术推估海底地形[J]. 中国惯性技术学报, 2018,26(1):24-32. |
[ Fan D, Li S S, Meng S Y, et al. Predicting submarine topography by linear regression analysis[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2018,26(1):24-32. ] | |
[11] | 赵祥鸿, 暴景阳, 欧阳永忠, 等. 利用BP神经网络剔除多波束测深数据粗差[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019,44(4):518-524. |
[ Zhao X H, Bao J Y, Ouyang Y Z, et al. Detecting outlier of multibeam sounding with BP neural network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019,44(4):518-524. ] | |
[12] | Gesch D, Wilson R. Development of a seamless multisource topographic/bathymetric elevation model of tampa bay[J]. Marine Technology Society Journal, 2001,35(4):58-64. |
[13] | Amante C, Eakins B W. ETOPO1 1 arc-minute global relief model: Procedures, data sources and analysis[J]. Psychologist, 2009,16(3):20-25. |
[14] | Tozer B, Sandwell D T, Smith W H, et al. Global bathymetry and topography at 15 arc seconds: SRTM15+[J]. Earth and Space Science, 2019,6(10):1847-4864. |
[15] | Becker J J, Sandwell D T, Smith W H, et al. Global bathymetry and elevation data at 30 arc seconds resolution: SRTM30_PLUS[J]. Marine Geodesy, 2009,32(4):355-371. |
[16] | Manoj K, Brian L. Improving quality of public domain digital elevation models through data fusion[J]. Biosystems Engineering, 2008,101(3):293-305. |
[17] | Yue L W, Shen H F, Zhang L P, et al. Fusion of multi-scale DEMs using a regularized super-resolution method[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2015,29(12):2095-2120. |
[18] | Miller C L, Laflamme R A. The digital terrain model-theory and applications[J]. Photogram-metric Engineering, 1958,24(3):433-442. |
[19] | Hell B, Jakobsson M. Gridding heterogeneous bathymetric data sets with stacked continuous curvature splines in tension[J]. Marine Geophysical Research, 2011,32(4):493-501. |
[20] | Smith W H, Wessel P. Gridding with continuous curvature splines in tension[J]. Geophysics, 1990,55(3):293-305. |
[21] | Smith W H. Global sea floor topography from satellite altimetry and ship depth soundings[J]. Science, 1997,277(5334):1956-1962. |
[22] | 赵凯, 胡大斌, 肖剑波. 基于数据融合的DEM插值与可视化[J]. 计算机仿真, 2012,29(7):144-146,213. |
[ Zhao K, HU D B, Xiao J B. Research on DEM interpolation and visualization based on data fusion[J]. Computer Simulation, 2012,29(7):144-146,213. ] | |
[23] | Hare R, Eakins B, Amante C. Modelling bathymetric uncertainty[J]. International Hydrographic Review, 2011,4(2):31-42. |
[24] | 樊妙, 孙毅, 邢喆, 等. 基于多源水深数据融合的海底高精度地形重建[J]. 海洋学报, 2017,39(1):130-137. |
[ Fan M, Sun Y, Xing Z, et al. Bathymetry fusion techniques for high-resolution digital bathymetric modeling[J]. Haiyang Xue-bao, 2017,39(1):130-137. ] |
[1] | 尚明, 任阳阳, 宋宏利, 姚亚楠, 白磊, 李悦, 马杰. IMERG和GSMaP对中国极端降水监测能力评估[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(9): 1813-1826. |
[2] | 杜晓婉, 陈曦, 郑宏伟, 刘英, 刘铁, 包安明, 胡萍. 一种降水降尺度模型:地形约束下的条件生成对抗网络[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(8): 1586-1600. |
[3] | 李琳叶, 李艳艳, 陈传法, 刘妍, 刘雅婷, 刘盼盼. 林区数字高程模型修正方法:顾及高程自相关的后向传播神经网络模型[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(5): 935-952. |
[4] | 衡雪彪, 许捍卫, 唐璐, 汤恒, 许怡蕾. 基于改进全卷积神经网络模型的土地覆盖分类方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(3): 495-509. |
[5] | 贝祎轩, 陈传法, 王鑫, 孙延宁, 何青鑫, 李坤禹. 机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(2): 265-276. |
[6] | 刘洋, 康健, 管海燕, 汪汉云. 基于双注意力残差网络的高分遥感影像道路提取模型[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(2): 396-408. |
[7] | 焦怀瑾, 陈崇成, 黄洪宇. 结合ICESat-2和GEDI的中国东南丘陵地区ASTER GDEM高程精度评价与修正[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(2): 409-420. |
[8] | 陈宇, 陈思, 李杰, 李怀展, 高延东, 王勇, 杜培军. 融合主成分时空分析与时序InSAR的高精度地表形变信息提取——以徐州地区为例[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(12): 2402-2417. |
[9] | 王敏璇, 阳璇, 查启航, 孙睿, 任娜. 顾及空间分布的改进薄板样条矢量数据几何精度降低方法[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(11): 2120-2133. |
[10] | 齐林君, 翟仁健, 李安平. 顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(1): 142-152. |
[11] | 于明洋, 陈肖娴, 张文焯, 刘耀辉. 融合网格注意力阀门和特征金字塔结构的高分辨率遥感影像建筑物提取[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9): 1785-1802. |
[12] | 吴亚楠, 郭长恩, 于东平, 段爱民, 刘玉, 董士伟, 单东方, 吴耐明, 李西灿. 基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9): 1803-1816. |
[13] | 徐肖, 李娅婷, 樊辉. 基于伪纯像元的精度评价策略及其应用[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(8): 1617-1630. |
[14] | 闵杰, 张永生, 于英, 吕可枫, 王自全, 张磊. 增强型遥感影像SRGAN算法及其在三维重建精度提升中的应用[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(8): 1631-1644. |
[15] | 郑迎辉, 张艳, 王涛, 赵祥, 张昆, 王龙辉. 基于ICESat-2数据的高程控制点提取和精度验证[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(7): 1234-1244. |
|