多源DEM數據地形因子表達準確性分析

王 寧，劉萬青，姚志宏，劉春春

(1. 西北大學城市與環境學院，陜西 西安 710127； 2. 華北水利水電大學資源與環境學院，河南 鄭州 450046)

數字高程模型(digital elevation model，DEM)是利用有限的地形高程數據實現對地形曲面的數字化模擬，即通過數字化的形式來表達區域海拔高程[1]。隨著新的空間測量技術的出現，DEM的生產技術得到了快速的發展，為數字地形分析提供了充足的數據保障。地形因子作為各類土壤侵蝕評估模型的重要變量，其提取的精度受DEM數據源的直接影響，在很大程度上也反映出DEM的數據質量。目前，對不同數據源DEM的質量評價主要集中在SRTM(shuttle radar topography mission)和ASTER GDEM(advance space borne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model)兩方面[2-4],選取樣本點與對應的高精度高程值進行相關性分析和統計計算[5]。Avtar等[6]將TanDEM-X DEM和其他不同數據源的DEM進行相關性分析和統計計算，得出TanDEM-X DEM具有更高的精度。Manas等[7]通過計算SRTM高程與對應點的GPS實測高程的均方根誤差(RMSE)并進行線性回歸分析，得出SRTM X波段的高程數據具有更高的精度。而對地形因子的研究也僅局限在同一DEM數據源，利用較高分辨率的DEM進行重采樣，生成一系列低分辨率的DEM進行對比分析[8-9]。本文利用由資源三號立體像對構建的DEM、30 m和90 m分辨率的SRTM及兩個版本30 m分辨率的ASTER GDEM 5種不同數據源的DEM，分別提取馬家溝流域的坡度和坡長因子，將結果分別與由1∶10 000數字地形圖生成的5 m分辨率的DEM進行對比分析，探討不同數據源的DEM數據與實地地形因子間的關系，以及不同數據源間DEM的質量。

1 研究區概況

研究區位于陜西省延安市安塞縣馬家溝流域，如圖1所示。該流域地處黃土丘陵溝壑區的第二副區、半干旱森林草原地區，海拔1 048.74～1 495.91 m，地面相對起伏440多米，地面坡度差異55°。該流域溝壑縱橫，地表破碎復雜，水土流失明顯，選取該區域對地形因子進行分析更能凸顯本文研究的目的。

圖1 研究區位置及采樣點位置

本文選取了5種不同數據源生成的DEM：資源三號衛星數據生成的DEM，30 m SRTM DEMX30、90 m SRTM DEMC90、30 m ASTER GDEMv1和30 m ASTER GDEMv2。另外利用1∶10 000數字地形圖生成的5 m分辨率的DEM作為參考DEM。

2 研究方法

2.1 ZY-3 DEM生產

利用ENVI 5.3軟件的DEM Extraction模塊處理資源三號數據生成DEM,左右影像分別選擇正視和后視影像，地形細部等級為6，地形地貌級別為高，其他具體生成參數見表1。

表1 ZY3-DEM生產參數

2.2 評價指標計算方法

定義如圖1所示的選點方式作為采樣點進行DEM精度評定和地形因子提取對比分析。評價方法選用獨立樣本T檢驗和相似性綜合評價指標(SI)，獨立樣本T檢驗僅反映了兩組數據的均值與其所代表的總體差異顯著程度，并沒有將數據的離散程度考慮在內，而SI指數綜合樣本數據組的均值和標準差，進行定量化評價，有效解決了對樣本數據組進行相似性評價的問題。

(1) 獨立樣本T檢驗：檢驗兩個樣本平均數與其所代表的總體差異是否顯著。

(2) 相似性綜合評價指標:反映兩個樣本數據的相似性。

式中，MEi和MEr，SDi和SDr分別為第i組及參考數據組的均值和標準差；n為組數。SI值越小，表示樣本數據的相似性越高。

3 結果與分析

3.1 ZY3-DEM生產結果

圖2所示為由資源三號衛星立體像對提取的ZY3-DEM1、ZY3-DEM2、ZY3-DEM3和ZY3-DEM4。

在圖1的樣點選取方式下，評價資源三號數據生產的DEM質量，結果見表2。

結果表明，ZY3-DEM1均值1 250.79 m，p-value<0.01，與參考DEM有極顯著的差異；ZY3-DEM3均值為1 205.05 m，p-value=0.48(>0.05),與參考DEM相似性最高，ZY3-DEM4次之。從SI值的計算結果也能直接體現試驗數據與參考數據的相似性程度，計算結果真實具有說服性。

圖2 由資源三號數據生成的DEM

參數參考DEMZY3-DEM1ZY3-DEM2ZY3-DEM3ZY3-DEM4ME/m1210.221250.791202.251205.051203.06SD/m78.8778.3078.1478.0476.44SI00.790.290.270.65T-test(p-value)—<0.010.270.480.32

為進一步驗證資源三號數據結果的質量及SI指數的可靠性，利用高分二號遙感衛星數據對試驗樣區進行土地利用分類，對分類后樣點計算SI指數，結果如圖3所示。

結果表明：有控條件下DEM質量比無控條件下DEM質量好；ZY3-DEM1、ZY3-DEM2和ZY3-DEM4在不同土地利用類型中SI指數差別不明顯，但ZY3-DEM1數據質量最差，結果符合實際情況，與馬保東等[10]學者研究結果相同；ZY3-DEM3的SI指數在不同土地利用類型中差別明顯，反映出對裸地具有較高質量的描述。試驗結果真實符合實際，再次證明了以SI指數評價樣本數據組相似性是可靠的。

圖3 不同土地利用類型下資源三號DEM相對于參考DEM高程的SI指數

3.2 不同數據源坡度之間的關系

提取不同數據源的坡度，結果如圖4所示，并對采樣點結果進行統計分析(見表3)。

圖4 不同數據源的坡度

結果表明，基于不同數據源的坡度提取結果基本格局相似，但基于資源三號數據提取結果更為細膩，SRTM DEMC90最為粗糙。從統計特征上分析，基于資源三號DEM數據提取的坡度結果SI指數相差不大，體現出了與參考DEM更高的相似性。其次為SRTM DEMX30，數據質量優于ASTER GDEMv2和SRTM DEMC90，與杜小平等[11-12]學者研究成果相符，再次驗證了SI指數的可靠性。ASTER GDEMv2較ASTER GDEMv1有更為明顯的相似性，但相對于參考DEM，坡度均值衰減也達到了8.64°，將對地形因子的計算產生明顯的影響。

表3 DEMs與DEMr的坡度對比

為了更詳細地描述各數據源坡度結果之間的差異，進一步對提取結果進行不同高程分組和不同土地利用類型下的SI指數統計，結果如圖5所示。

結果表明：10 m分辨率的資源三號數據在低于1300 m的海拔高度及在不同的土地利用類型分組條件下對坡度的描述具有明顯的優勢，但4 m分辨率的資源三號數據在不同的分組條件下對坡度的描述差異較大，表明由資源三號數據生產DEM并非分辨率越高數據質量越好；其次SRTM DEMX30和ASTER GDEMv2數據相對于現有常用DEM而言，具有一定優勢。

3.3 不同數據源坡長之間的關系

本文提取的坡長指的是流域分布式土壤侵蝕學坡長，利用D8算法(最大坡降算法)[13-15]進行計算，結果如圖6所示，對采樣點結果進行統計分析，得到坡長對比結果，見表4。

圖5 不同分組條件下各DEM相對于參考DEM坡度的SI指數

圖6 不同數據源的坡長

DEMMin/mMax/mME/mSD/mSIT-test(p-value)參考DEM5.00218.9939.8938.150—ZY3-DEM15.00249.7134.9939.110.020.17ZY3-DEM25.00238.9941.4844.900.030.68ZY3-DEM35.00270.2143.5547.560.050.36ZY3-DEM42.5993.8416.7115.630.16<0.01ASTER GDEMv115.00670.96119.8290.270.45<0.01ASTER GDEMv215.00789.41123.30112.050.54<0.01SRTM DEMX3015.46416.9963.4458.920.15<0.01SRTM DEMC9045.00606.84142.62114.470.61<0.01

結果表明：參考DEM和資源三號數據的計算結果表面結構最為相似，但參考DEM的結構更為精細；而基于SRTM和GDEM數據的結果明顯偏大，與參考DEM數據結果差異明顯，坡長表面結構不清晰，對相關的土壤流失程度計算會產生明顯的影響。統計結果進一步表明10 m分辨率下的資源三號數據結果與參考數據相似程度最高，增加控制點個數并沒有對坡長的結果產生較為明顯的影響。而在現有應用最廣泛的DEM數據中[2]，SRTM DEMX30的坡長結果與參考DEM的結果較為接近，且坡長隨著數據源分辨率的降低有明顯增大。

為了進一步描述各數據源坡長結果之間的差異，對采樣點結果進行不同高程分組和不同土地利用類型下的SI指數的統計，結果如圖7所示。

圖7 不同分組條件下各DEM相對于參考DEM坡長的SI指數

統計直方圖表明：10 m分辨率的資源三號數據在低于1300 m的海拔高度下及在不同的土地利用類型分組條件下對坡長描述較好，但ZY3-DEM4在不同的分組條件下對坡長描述差異大，進一步證明由資源三號數據生產的DEM質量并非隨分辨率提高而變優；其次，在1000～1100 m的低海拔及土地利用類型為裸地的坡長結果中具有一定優勢，雖然ASTER GDEMv2坡長整體評價結果與參考DEM相差明顯，但在1000～1100 m的低海拔高程范圍中，依然具有較高的數據質量。

4 結 論

本文利用研究區1∶10 000數字地形圖生成的DEM作為參考數據，分析了資源三號、SRTM和ASTER GDEM數據在高程、坡度和坡長等方面的精度差異，并得出以下結論：

(1) 由資源三號數據在有控制點條件下生產的10 m分辨率的DEM表現出與參考DEM最高的相似性；通過增加控制點的個數并沒有明顯提高DEM數據質量；提高數據生產的分辨率非但沒有提高DEM數據質量，反使之降低，表明資源三號數據生產的DEM有最適分辨率范圍，有待深入研究。

(2) 由資源三號10 m分辨率DEM數據提取的坡度和坡長地形因子在海拔1300 m以下和不同的土地利用類型分組中凸顯優勢；SRTM DEMX30結果次之，尤以1000～1100 m及土地利用類型為植被的區域內質量最高；ASTER GDEMv2提取的坡度結果均值衰減程度較大，達到8.64°，相比坡度而言，SRTM和ASTER GDEM提取的坡長與參考數據差異更明顯，結果表面結構異常模糊；本文對其他地形影響因素尤其是坡向因素對數據質量的影響有待更為深入地分析。

(3) 建立了基于多組數據進行總體相似性評價的指標SI指數，能夠對試驗結果進行定量化描述，直觀反映數據組之間的聯系，結果可靠，符合實際情況。

本文揭示了不同海拔高程下及不同土地利用類型對不同數據源數據質量的影響，可對進行數字地形分析的數據選取及數據質量評估等提供借鑒，對土壤侵蝕及水土保持研究有重要參考意義。