采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据,以及多来源的点数据。利用HASM升尺度算法,将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合,获得黑河流域的高精度坡向数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证,根据精度验证的结果,在不同的区域,采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差,运用HASM算法进行插值获得残差曲面,将趋势面与残差曲面叠加,从而获得最终的坡向曲面。空间分辨率为500米。
2016-12-22
采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据,以及多来源的点数据,这些点数据包括中上游的雷达点云高程数据;根据黑河计划数据管理中心中土壤样点、植被样方提取的高程数据;气候水文站点提取的高程数据;以及课题组测量的高程样点数据。利用HASM升尺度算法,将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合,获得黑河流域的高精度DEM数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证,根据精度验证的结果,在不同的区域,采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差,运用HASM算法进行插值获得残差曲面,将趋势面与残差曲面叠加,从而获得最终的DEM曲面。空间分辨率为500米。
2016-12-20
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