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关于SRTM精度

SRTM数据的由来,相信大家大都有所了解,在此我进行简单的回顾一下,因为相关的介绍太多了,我也就转贴一个国内网站的简单介绍(ZT):国家图像和测绘局(NIMA)同美国宇航局(NASA)合作2000年进行了航天飞机雷达拓扑测绘(SRTM),即以航天飞机为平台对全球进行了同轨干涉(InSAR)雷达立体测绘。为了得到雷达信号干涉图,在航天飞机舱内安装了一副主天线,再在舱外安装了一副副天线,雷达波由主天线向地面发射,回波由主副两天线同时接收。两副天线收到的回波会存在细小差别,两者相位差称为干涉相位。在已知雷达参数和航天飞机飞行参数的情况下,通过干涉相位和基线可以计算出地面目标的高程。航天飞机上的合成孔径雷达--SIR-C/X(航天成像雷达-C/X),由SIR-C和X-SAR两台SAR集成。其中SIR-C是一台双频多极化多视角SAR,而X-SAR是单频单极化多视角SAR。我补充的是SAR(合成孔径雷达)技术其实早在50年代就已经用在飞机上了,后来随着航天技术的发展,才被装到卫星上,他除了可以进行探测地形数据之外,还可以感测冰川变化,地震、海啸灾害造成的地壳变化,森林、农业方面也有很多应用。在2000年的航天飞机完成SRTM任务之前,90年代还有过航天飞机的两次类似的飞行,只是装载的雷达的精度低以及的飞行时间也较短(约50小时),属于测试性质飞行。
自从SRTM成功实施以后,各国都加大了对于SAR技术的研究,美国、欧盟等相继发射了相关卫星,目前的公开的标称精度已达到3米(军用的侦察卫星应该更高一些),我国的SAR的技术水平,我看到的机载(指飞机)的精度能达到一米以下。如果装载到卫星上,精度就不好说了。SAR是当今卫星遥感的一个方向,早期的国内遥感教材(90年代)大多介绍光谱类的遥感理论,很少涉及此方面。近一两年的大学遥感教材多会有一两章节介绍雷达在遥感领域的应用(补充一下,我是因为业余爱好所以经常会到书店找遥感方面的书有此体会),商业化的专业遥感软件如PCI、ERDAS等随着版本的升级,雷达数据分析方面的功能也越做越强。
DEM是USGS制定的数字高程官方标准,网上可以公开下载,加起来100多页 USGS制定的DEM标准,为了与讨论的话题接近,我就画繁为简,通俗简单的描述一下,以1度区域的数据为例子:1度==3600秒,SRTM-1(1弧秒)精度的数据是将1度的面积分成了3600x3600个小区域,每一个小区域的大小是1弧秒(约30x30米的面积,实际上随着纬度的变化,面积会有一定的差异),,SRTM-3(3弧秒)精度的数据是将1度的面积分成了1200x1200个小区域,每一个小区域的大小是3弧秒( 90x90米)。任何一个小区域只有一个数值代表给区域的中心的海拔高程,其余区域的高程数值都是通过该区域本身的一个高程数值以及相邻区域的高程属性值作距离加权差分计算的。相对而言,划分的区域面积越少,海拔的精度就越高。
SRTM与DEM的关系,SRTM仅仅是获取地形数据的方法之一,而且SRTM的数据结构与DEM类似,转换起来很容易。其他的如立体像对也能获取DEM数据,如ASTER的DEM水平采样精度大约30米,(据网上传说最初ASTER数据对于研究机构可以免费获得,还来才收费的,不知是否属实),SPOT5的精度水平定位精度15米链接国内的产品代理,而且spot5的法国厂家也要生成覆盖全球的数字高程模型,当然还有其它的一些方法获取地形数据。
SRTM的数据是用16位的数值表示高程数值的(-/+/32767米),最大的正高程9000米,负高程(海平面以下12000米)。空数据用-32767标准(空数据修复的依据,SRTMFILL以及用MATLAB的编程序修复都基于原始的数据本身的修复,仅仅是算法有一些区别,小空洞效果还勉强,大的洞效果不好。用其他的辅助数据高程的数据如GTOPO30 修复,一般需要编程,自从绿野的GENO同学发了一个数据修复后的下载网址后我发现该网站公布了ARCINFO以及TIFF两种修复格式,就仔细的查阅ARCINFO Workstation版的帮助文件,发现用Workstation版本身有一个命令,可以直接用辅助的数据如GTOPO30 等修复空洞数据,不需要编程序)。存储结构方面,大家都知道,计算机的数值是用二进制存储的,对于数值既可以高位在前,亦可以低位在前,因为STRM数据使用工作站处理的,它的存储结构与X86的方式正好相反,故此在SRTM数据早期发布的时候出了GM、OZI等功能一般的普通软件可以处理以外,功能强大的一些PC版的商业软件反而处理不了,不过现在除了旧版本的软件外,新版本一般都更正了这个问题。
关于DEM数据的精度,USGS有相关的数据可以作参考,大体上1度的幅面(1度、30分、15分、7.5分等是地图幅面的区别,幅面越小,精度越高)采用的是3弧秒精度的数据,精度是1:250000,30分幅面的数据用的2弧秒精度的数据,精度是1:100000,15分的数据用2弧秒精度(Alaska:阿拉斯加州用)1:63366,7.5分的数据用1弧秒或1/3弧秒(水平采样精度10米)1:24000,相关的网页链接如下里面关于DEM的东西很多,也可以看看。在美国3弧秒精度的数据是被当作25万比例地图数据使用的。
National Imagery and Mapping Agency’s(NIMA )国家图像和测绘局:主管军用测绘和照相侦察两方面的事务,受美国国防部指挥。他制定DIGITAL TERRAIN ELEVATION DATA(DTEM)的标准包括了SRTM:
现摘录部分章节如下:
Scope. This specification defines the requirements within
National Imagery and Mapping Agency’s (NIMA) Digital Terrain Elevation DataBase which supports various weapon and training systems. This edition
includes the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DTED Level 1 and Level 2
requirements.
3.3.1 DTED Level 1 accuracy.
3.3.1.1 Absolute accuracy.
3.3.1.1.1 Absolute horizontal accuracy.
90% Circular Error (C.E.) World Geodetic System (WGS) < 50 meters
3.3.1.1.2 Absolute vertical accuracy.
90% Linear Error (L.E.) Mean Sea Level (MSL) ≤ 30 meters
3.3.1.2 Relative vertical accuracy (point-to-point).
90% L.E. MSL ≤20 meters over a 1° cell
3.3.2 DTED Level 2 accuracy.
3.3.2.1 Absolute accuracy.
3.3.2.1.1 Absolute horizontal accuracy.
90% Circular Error (C.E.) World Geodetic System (WGS) ≤ 23 meters
3.3.2.1.2 Absolute vertical accuracy.
90% Linear Error (L.E.) Mean Sea Level (MSL) ≤ 18 meters
3.3.2.2 Relative vertical accuracy (point-to-point).
90% L.E. MSL ≤ 12 meters over a 1° cell for low and medium
terrain (0 to 20% predominant slope).
90% L.E. MSL ≤ 15 meters over a 1° cell for high relief terrain
er than 20% predominant slope).
T3.10.9.4SRTM Accuracies. The SRTM DTED Level 2 has a system design 16
meter absolute vertical height accuracy, 10 meters relative vertical height
accuracy and 20 meter absolute horizontal circular accuracy. All accuracies
are at the 90% level. Individual SRTM DTED Level 2 cells have an accuracy
recorded in the ACC record calculated from the collection parameters. These
values will differ from the system design accuracies.(系统的设计精度更高一些)
说明:Level 2是1弧秒的SRTM,Level 1是3弧秒的SRTM数据
可以点击链接选择
Performance Specification Digital Terrain Elevation Data (DTED)或者
直接点击链接因为MIL的后缀,与军事有关可能部分地区上不了所以我特意选择了部分同精度有关的部分。
再看看国内的标准,国家的标准出版社有相关的大比例地图制作标准,我在书店已经查阅过了,是2001年实施的新标准:
高程精度(米):平原 丘陵 山地 高山地
1:50000
标记点: 2.5 4.0 6.0 10.0
等高线: 3.0 5.0 8.0 14.0
1:100000
标记点: 5.0 8.0 12.0 20.0
等高线 6.0 10.0 16.0. 28.0
25万比例的精度书中未收录,等高线间隔1:50000在丘陵(10米),山地(20米),1:100000在丘陵(20米),山地(40米),
1:2500000在丘陵(50米),山地(100米)。
其中高山地是否是指雪山类的高海拔地区,标准里面没有提到。即便考虑高山地(雪山地区最大误差10米),1:50000的精度也只有1弧秒的DEM才能达到此要求,根据USA的DTEM标准参考文中的SRTM-3的精度最大误差(Absolute vertical accuracy :30米/Absolute horizontal accuracy:50米).国内的1:100000的标准也达不到,算作1:2500000也差不多。
SRTM-1与SRTM-3 的简单对比:根据DEM的数据模型,90x90米的区域只有一个高程点,其它数值是通过差分获取的,在平原地区(广义的平原地区,有时候高海拔的地区也有很多的平缓地区)因为地形起伏不大与SRTM-1(30x30米)的精度区别不多,丘陵地区,国内外丘陵地区的定义有一定的差异,500米以下认为是丘陵地区争议不大,有学者将7、8百米左右的低海拔山区也当作丘陵地区看待,虽然片面地以海拔、不考虑地形因素有失偏颇。但海拔确实是一个重要的因素。一般的丘陵地区地势变化平缓,SRTM-3精度有少量的误差。山区,主峰超过1000米的山地,如灵山地区,海拔虽然高,地形变化并不太剧烈,但是如云蒙山地区等,还有一些不知名的野山,地形复杂,断崖冲沟较多,SRTM-3 有较大的误差,而且因为的数据区域过大,很多小的冲沟、断崖地形根本无法反映出来。考虑到不应该仅仅考虑高程的误差。还有考虑因为区域间隔距离过大造成的水平即经纬度的误差。不仅是我,还有相当的网友反映登顶的GPS主峰与SRTM的数据有6、7十米的误差(虽然老美的精度写了水平误差90%最大不超过50米,不过还有10%???)
补充:点击SRTM workshop或者 直接点击,美国的官方网站的说明,要对于SRTM数据同其它的高程数据比较修复,希望除了能修复空洞,提高精度外,能够将SRTM-1 的在欧亚大陆部分工公布出来。
SRTM-3(弧秒)的数据精度是多少,相信不少网友有此疑问,网上流传有的5万、十万比例等,但一直没有确切的定义与讨论。最初我虽然发现数次SRTM的精度有较大的偏差,但还是认为他的精度达不到5万,也应该有10万,如果此次的SRTM-3相当于1:25万比例地图的讨论大家有争议,欢迎根贴讨论(附图我贴一个ASTER的DEM数据)。

栅格数据结构

栅格结构是以规则的阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织,组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性特征。

栅格结构的显著特点:属性明显,定位隐含,即数据直接记录属性的指针或数据本身,而所在位置则根据行列号转换为相应的坐标。

栅格数据的编码方法:直接栅格编码,就是将栅格数据看作一个数据矩阵,逐行(或逐列)逐个记录代码;压缩编码,包括

链码(弗里曼链码)比较适合存储图形数据;

游程长度编码通过记录行或列上相邻若干属性相同点的代码来实现;

块码是有成长度编码扩展到二维的情况,采用方形区域为记录单元;

四叉树编码是最有效的栅格数据压缩编码方法之一,还能提高图形操作效率,具有可变的分辨率。

矢量数据结构

矢量数据结构是通过记录坐标的方式尽可能精确地表示点、线和多边形等地理实体,坐标空间设为连续,允许任意位置、长度和面积的精确定义。

矢量结构的显著特点:定位明显,属性隐含。

矢量数据的编码方法:

对于点实体和线实体,直接记录空间信息和属性信息;

对于多边形地物,有坐标序列法、树状索引编码法和拓扑结构编码法。坐标序列法是由多边形边界的x,y坐标对集合及说明信息组成,是最简单的一种多边形矢量编码法,文件结构简单,但多边形边界被存储两次产生数据冗余,而且缺少邻域信息;树状索引编码法是将所有边界点进行数字化,顺序存储坐标对,由点索引与边界线号相联系,以线索引与各多边形相联系,形成树状索引结构,消除了相邻多边形边界数据冗余问题;拓扑结构编码法是通过建立一个完整的拓扑关系结构,彻底解决邻域和岛状信息处理问题的方法,但增加了算法的复杂性和数据库的大小。

矢量栅格数据的比较

矢量数据的优缺点:

优点为数据结构紧凑、冗余度低,有利于网络和检索分析,图形显示质量好、精度高;

缺点为数据结构复杂,多边形叠加分析比较困难。

栅格数据的优缺点:

优点为数据结构简单,便于空间分析和地表模拟,现势性较强;

缺点为数据量大,投影转换比较复杂。

两者比较:

栅格数据操作总的来说容易实现,矢量数据操作则比较复杂;

栅格结构是矢量结构在某种程度上的一种近似,对于同一地物达到于矢量数据相同的精度需要更大量的数据;在坐标位置搜索、计算多边形形状面积等方面栅格结构更为有效,而且易于遥感相结合,易于信息共享;矢量结构对于拓扑关系的搜索则更为高效,网络信息只有用矢量才能完全描述,而且精度较高。对于地理信息系统软件来说,两者共存,各自发挥优势是十分有效的。

矢量栅格相互转换算法

矢量转栅格:内部点扩散法,即由多边形内部种子点向周围邻点扩散,直至到达各边界

为止;复数积分算法,即由待判别点对多边形的封闭边界计算复数积分,来判断两者关

系;射线算法和扫描算法,即由图外某点向待判点引射线,通过射线与多边形边界交点

数来判断内外关系;边界代数算法,是一种基于积分思想的矢量转栅格算法,适合于记

录拓扑关系的多边形矢量数据转换,方法是由多边形边界上某点开始,顺时针搜索边界

线,上行时边界左侧具有相同行坐标的栅格减去某值,下行时边界左侧所有栅格点加上

该值,边界搜索完毕之后即完成多边形的转换。

栅格转矢量:即是提取具有相同编号的栅格集合表示的多边形区域的边界和边界的拓扑关系,并表示成矢量格式边界线的过程。步骤包括:多边形边界提取,即使用高通滤波

将栅格图像二值化;边界线追踪,即对每个弧段由一个节点向另一个节点搜索;拓扑关

系生成和去处多余点及曲线圆滑。




[本日志由 独木舟 于 2009-04-04 02:39 AM 编辑]
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