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国土资源遥感  2015, Vol. 27 Issue (1): 100-105    DOI: 10.6046/gtzyyg.2015.01.16
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基于ICESat/GLAS高度计数据的SRTM数据精度评估——以青藏高原地区为例
万杰1,2, 廖静娟1, 许涛1,2, 沈国状1
1. 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球科学重点实验室, 北京 100094;
2. 中国科学院大学, 北京 100049
Accuracy evaluation of SRTM data based on ICESat/GLAS altimeter data: A case study in the Tibetan Plateau
WAN Jie1,2, LIAO Jingjuan1, XU Tao1,2, SHEN Guozhuang1
1. Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China;
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
全文: PDF(3314 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为全面了解航天飞机雷达测图计划(shuttle Radar topography mission,SRTM)高程数据的精度及误差特征,利用精度更高的ICESat/GLAS 激光高度计数据(简称ICESat高度计数据)为参照数据,以具有多种地貌类型的中国青藏高原地区为实验区,采用双线性插值算法分析了SRTM在中国青藏高原地区的高程精度,以及SRTM高程数据与地形因子(坡度和坡向)间的关系。实验结果表明: 在青藏高原地区,ICESat高度计数据与相对应的SRTM高程数据高度相关,相关系数高达0.999 8; SRTM的系统误差为2.36±16.48 m,中误差(RMSE)为16.65 m; 当坡度低于25°时,SRTM高程数据精度随坡度增大而显著降低。此外,相对于ICESat高度计数据,SRTM在青藏高原地区N,NW和NE方向的测量值偏高,在S,SE和SW方向的测量值偏低。
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关键词 遥感地质特征预测矽卡岩化冷水沟柞水县    
Abstract:To understand the accuracy and error characteristics of the shuttle Radar topography mission (SRTM) elevation data,the authors used the more precise ICESat/GLAS laser altimeter data as reference data in the Tibetan Plateau covering various landscape types so as to assess the accuracy of SRTM and explore the relationship between SRTM and terrain factors (slope and aspect) through bilinear interpolation algorithm. The experimental results show that ICESat altimeter data are highly correlated with SRTM data, with a correlation coefficient of 0.999 8. The system error of SRTM is 2.36±16.48 m,with a RMSE of 16.65 m. The accuracy of SRTM data decreases obviously as the slope increases when the slope is lower than 25°. In addition, compared with ICESat altimeter data, the measurements of SRTM elevation are higher in the north, northwest and northeast directions, and lower in the south, southeast and southwest directions in the Tibetan Plateau.
Key wordsremote sensing    geological feature    prediction    skarnization    Lengshuigou    Zhashui County
收稿日期: 2013-11-28      出版日期: 2014-12-08
:  TP751.1  
基金资助:中国科学院对地观测与数字地球科学中心主任创新基金项目"星载高度计数据陆地应用研究"(编号: Y2ZZ17101B)和中欧"龙计划-3"项目"青藏高原冰川高程与湖泊水位变化监测"(编号: ID. 10466)共同资助。
作者简介: 万杰(1990-),男,硕士研究生,主要研究方向为高度计数据的应用。Email: jiewan2011@gmail.com。
引用本文:   
万杰, 廖静娟, 许涛, 沈国状. 基于ICESat/GLAS高度计数据的SRTM数据精度评估——以青藏高原地区为例[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(1): 100-105.
WAN Jie, LIAO Jingjuan, XU Tao, SHEN Guozhuang. Accuracy evaluation of SRTM data based on ICESat/GLAS altimeter data: A case study in the Tibetan Plateau. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2015, 27(1): 100-105.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2015.01.16      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2015/V27/I1/100
[1] Hirt C,Filmer M S,Featherstone W E.Comparison and validation of the recent freely-available ASTER-GDEM ver1,SRTM ver 4.1 and GEODATA DEM-9S ver3 digital elevation models over Australia[J].Australian Journal of Earth Sciences,2010,57(3):337-347.
[2] Braun A,Fotopoulos G.Assessment of SRTM,ICESat and survey control monument elevations in Canada[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,2007,73(12):1333-1342.
[3] Rodríguez E,Morris C S,Belz J E.A global assessment of the SRTM performance[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,2006,72(3):249-260.
[4] Shortridge A,Messina J.Spatial structure and landscape associations of SRTM error[J].Remote Sensing of Environment,2011,115(6):1576-1587.
[5] Beaulieu A,Clavet D.Accuracy assessment of Canadian digital elevation data using ICESat[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,2009,75(1):81-86.
[6] Carabajal C C,Harding D J.ICESat validation of SRTM C-band digital elevation models[J].Geophysical Research Letters,2005,32(22):L22S01.1-L22S01.5.
[7] Carabajal C C,Harding D J.SRTM C-band and ICESat laser altimetry elevation comparisons as a function of tree cover and relief[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,2006,72(3):287-298.
[8] Zhang G Q,Xie H J,Kang S C,et al.Monitoring lake level changes on the Tibetan Plateau using ICESat altimetry data(2003-2009)[J].Remote Sensing of Environment,2011,115(7):1733-1742.
[9] Farr T G,Rosen P A,Caro E,et al.The shuttle radar topography mission[J].Reviews of Geophysics,2007,45(2):RG2004.1-RG2004.33.
[10] Schutz B E,Zwally H J,Shuman C A,et al.Overview of the ICESat Mission[J].Geophysical Research Letters,2005,32(21):L21S01.1-L21S01.4.
[11] Bhang K J,Schwartz F W,Braun A.Verification of the vertical error in C-band SRTM DEM using ICESat and Landsat-7,Otter Tail County,MN[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2007,45(1):36-44.
[12] 黄海兰.利用ICESat和GRACE卫星观测数据确定极地冰盖变化[D].武汉:武汉大学,2011. Huang H L.Determination of Polar Ice Sheet Change from ICESat and Grace Satellite Observations[D].Wuhan:Wuhan University,2011.
[13] Jarvis A,Rubiano J,Nelson A,et al.Practical use of SRTM data in the tropics:Comparisons with digital elevation models generated from cartographic data[J].International Center for Tropical Agriculture,2004,198:1-32.
[14] Zhao S M,Cheng W M,Zhou C H,et al.Accuracy assessment of the ASTER GDEM and SRTM3 DEM:An example in the Loess Plateau and North China Plain of China[J].International Journal of Remote Sensing,2011,32(23):8081-8093.
[1] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[2] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[3] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[4] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[5] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[6] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[7] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[8] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[9] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[10] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[11] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[12] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[13] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
[14] 刘白露, 管磊. 南海珊瑚礁白化遥感热应力检测改进方法研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 136-142.
[15] 吴芳, 金鼎坚, 张宗贵, 冀欣阳, 李天祺, 高宇. 基于CZMIL测深技术的海陆一体地形测量初探[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 173-180.
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