基于SRTM DEM的ASTER GDEM數(shù)據(jù)修復(fù)方法研究

羅學(xué)彬+李國明+趙登文+應(yīng)國偉

摘要：針對ASTERGDEM數(shù)據(jù)存在的數(shù)據(jù)空洞問題，本文以SRTM為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，基于ArcGIS的AO模型，提出了利用局部修正后的SRTM DEM作反距離加杈平均逐像元插補ASTER GDEM的異常區(qū)域的方法。對其作內(nèi)插處理填補細小空洞，再與較低分辨率的GTOPO 30地形數(shù)據(jù)作數(shù)據(jù)融合處理填補剩余較大空洞。研究結(jié)果表明：該方法是一種切實可行的獲取完整地形數(shù)據(jù)的途徑。

關(guān)鍵詞：DEM；數(shù)據(jù)空洞；AO模型；局部修正

中圖分類號：P208 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）30-0187-03

0引言

數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是對地球表面地貌的數(shù)字表達和模擬。DEM以及相關(guān)的GIS空間分析技術(shù)的引入，極大豐富了地貌學(xué)的研究手段。本文針對在利用DEM數(shù)據(jù)分析時存在的數(shù)據(jù)空洞問題進行研究，提出切實可行的數(shù)據(jù)修復(fù)技術(shù)方法，對豐富地貌學(xué)研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料具有重要意義。

1數(shù)據(jù)來源

本文選用的數(shù)字高程模型DEM是由美國航空航天宇航局（NASA）與日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省（METI）共同向全球用戶免費推出的地球電子地形數(shù)據(jù)ASTER GDEM（先進星載熱發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型），與SRTM DEM數(shù)據(jù)相比，具有諸多優(yōu)勢，如表1所示。

鑒于這些優(yōu)勢，ASTER GDEM被各學(xué)科和領(lǐng)域的用戶和研究人員廣泛使用。它所提供的高分辨率、高精度的高程和地形信息對整個地球科學(xué)具有很大應(yīng)用價值。如：水文中提取地形復(fù)雜區(qū)域的流域特征信息，地貌學(xué)中提取坡度、坡向、地形起伏度等，沙丘變化定量分析等。但是ASTER GDEM中不可避免存在異常值，如：某些地區(qū)，尤其是重復(fù)數(shù)據(jù)較少的區(qū)域，如果有云的影響會造成明顯的異常值。另外，數(shù)據(jù)生產(chǎn)中的邊界堆疊使得GDEM中出現(xiàn)一些直線、洞、隆起等幾何形狀，這是異常值產(chǎn)生的一個重要因素。本文提到的異常區(qū)域，就是指由于上述這些因素造成的高程值明顯的高于或低于實際高程值的區(qū)域。ASTER GDEM版本1中大部分的異常區(qū)域高程值已由-9999替代。實際研究或應(yīng)用中還會遇到未經(jīng)替換處理的異常區(qū)域，它可通過對坡度和已有的其他DEM數(shù)據(jù)的分析判斷而得。這些異常區(qū)域的存在一定程度上影響了ASTER GDEM數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性及可用性。因此本文在對數(shù)據(jù)進行利用時對其異常值進行了有效處理，利用90m分辨率的SRTM DEM插補ASTERGDEM中的異常區(qū)域，用數(shù)據(jù)融合和空間插值的方法，基于ArcGIS的ModelBuilder工具對其進行模型處理，以提高ASTER GDEM的可用性。

2模型方法

ASTER GDEM數(shù)據(jù)的分辨率為30米，SRTM DEM的數(shù)據(jù)分辨率為90米，兩者之間的高程差異分布不均勻、規(guī)律性不顯著。這種差異的存在直接影響到用SRTM DEM融合填補空洞的效果。經(jīng)實際驗證異常區(qū)域外邊緣的平均高程差和區(qū)域高程差均值接近，從而能在一定程度上減小兩種數(shù)據(jù)的高程差異，而且這樣處理使得最終插值后邊界處更為連續(xù)光滑。所以本文取單個異值區(qū)域的外邊緣區(qū)域高程差的均值作為單個空洞填補時的高程差修正值，記為Δh。計算公式如下所示：

式中H_i表示ASTER GDEM某一像元的高程值，h_i表示相應(yīng)位置SRTM DEM的高程值，i表示ASTER GDEM中外邊緣區(qū)域像元個數(shù)。

確定ASTER GDEM的異常值范圍，對位于這一區(qū)域內(nèi)的SRTM DEM數(shù)據(jù)根據(jù)野外實際采集點做高程差修正，即加上高程差修正值（Ah）。然后用修正后的SRTMDEM直接融合填補ASTER GDEM的異常區(qū)域。由于SRTM DEM的空間分辨率為90m，直接融合填補后，一方面降低了異常區(qū)域數(shù)據(jù)精度，另一方面邊緣處差異明顯。為此，本文在融合的基礎(chǔ)上又做了如下插值處理。加權(quán)平均法是一種DEM逐點內(nèi)插的方法，它以待求點為中心，確定一個鄰域范圍。用落在鄰域范圍內(nèi)的采樣點，取其局部鄰域內(nèi)數(shù)據(jù)點的加權(quán)平均值作為待求點的值。計算公式如式（2）：

為了提高計算效率，把ASTER GDEM中異常區(qū)域挖空（這里把區(qū)域高程值由9000代替，即認為-9000是空值），鎖定該區(qū)域為待插值像元的搜尋范圍，然后逐像元插值。插值從異常區(qū)域的左上角第一個像元開始，判斷待插值像元在ASTER GDEM中八鄰域內(nèi)非空值的個數(shù)。如果個數(shù)大于等于4，利用加權(quán)平均法計算其高程值。否則跳過計算其他待插值像元，直至該像元滿足上述條件時再插補。插補過程中，八鄰域的高程值依賴于由SRTM DEM融合填補過的ASTER GDEM。從融合填補過的ASTERG-DEM中獲取這八個相鄰像元的高程值，并按照反距離權(quán)重法計算得到中心像元的高程值。把計算結(jié)果記錄存儲至ASTER GDEM的空洞以及SRTM DEM融合填補后的ASTER GDEM中。此后每一步的計算都建立在前面幾步中插補計算結(jié)果基礎(chǔ)上，然后重復(fù)上述過程再從ASTERGDEM的空洞中搜尋下一個符合計算條件的像元，這樣從異常區(qū)域左上角開始逐像元侵蝕插補，直至ASTERGDEM異常區(qū)域內(nèi)無空值。至此，生成無異常區(qū)域的ASTER GDEM。其主要建模流程如圖2所示。

3模型計算

其GDEM前后結(jié)果如圖3、圖4所示。

4結(jié)束語

對于SRTM海量地形數(shù)據(jù)的空洞填補需要快捷、高效的處理方法。當(dāng)以SRTM為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源制作大區(qū)域DEM時，對其作內(nèi)插處理填補細小空洞后，再與較低分辨率的GTOP030地形數(shù)據(jù)作數(shù)據(jù)融合處理填補剩余較大空洞，是一種切實可行的獲取完整地形數(shù)據(jù)的途徑。本文提出了利用局部修正后的SRTM DEM作反距離加權(quán)平均逐像元插補ASTER GDEM的異常區(qū)域的方法。其優(yōu)點在于：①該方法的插補效果較為合理，精度較好，適用范圍較廣，小區(qū)域和較大區(qū)域的插補都適用，可以在實際應(yīng)用中處理ASTER GDEM異常區(qū)域。②能利用SRTM DEM有效插補ASTER GDEM異常區(qū)域，有效提高ASTER GDEM的可用性，為科學(xué)研究及應(yīng)用提供便利。endprint