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栅格DEM中隔断线约束算法应用评价
  • ISSN号:1000-2006
  • 期刊名称:南京林业大学学报(自然科学版)
  • 时间:2014
  • 页码:140-144
  • 分类:S157[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学] TP79[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]青岛大学师范学院,山东青岛266071, [2]中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室,北京100101, [3]南京师范大学地理科学学院,江苏南京210046
  • 相关基金:国家自然科学基金面上项目(41173094);中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室基金项目(WL2013002);中国博士后科学基金项目(20070410482)
  • 相关项目:江西红壤地区土壤侵蚀的多同位素示踪
中文摘要:

基于高精度差分GPS测量数据,在详细分析规则格网数字高程模型(DEM)构建过程中隔断线算法过程基础上,构建带约束算法的大比例尺沟道侵蚀形态的规则格网DEM,并将其与非带约束条件的规则格网DEM和实测值进行了对比。研究发现:带约束条件下的规则格网DEM能够很好地与实际形态相符合,并优于依据同样点所构建不规则三角网(TIN)转换而来的同等分辨率的规则格网DEM,而且研究发现随着格网间距的减小,插值结果与实测值间的RMSE也随之减小,规则格网DEM对地形的表现能力渐趋增强。

英文摘要:

With the development of science and technology, it has been widely applied in scientific research for the large-scale DEM (digital elevation model) with data collected in field. The use of breakline would greatly improve the quality of DEM. In this paper breakliue algorithm was detailedly analyzed in the construction of regular grid DEM. The data were measured by high-precision differential GPS. The grid DEM with bounding algorithm was in the form of large- scale gully, and it was then compared with measured values and the regular grid DEM without bounding algorithm. The results indicated that the grid DEM with bounding algorithm can compare very well with the real morphology. The TIN was also constructed with the same data, and it was then converted to regular grid DEM with the same resolution. The converted DEM didn't have better performance than the regular grid DEM. It was also found that the RMSE between measured values and interpolation results decreases with the reduction of grid spacing, which demonstrates that the regu- lar grid DEM has gradually enhanced fitting precision for terrain with decreasing grid spacing.

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期刊信息
  • 《南京林业大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江苏省教育厅
  • 主办单位:南京林业大学
  • 主编:曹福亮
  • 地址:南京市龙蟠路159号南京林业大学学报编辑部
  • 邮编:210037
  • 邮箱:xuebao@njfu.edu.cn
  • 电话:025-85428247 85427076
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2006
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1161/S
  • 邮发代号:28-16
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀学术期刊一等奖、江苏省自然科学学报...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21690