srtm與aster數(shù)據(jù)精度分析和比較本科畢業(yè)論文

1、<p>　　SRTM與ASTER數(shù)據(jù)的精度分析和比較</p><p><b>　　引言</b></p><p>　　由于可獲得的SRTM每個(gè)90m的數(shù)據(jù)點(diǎn)是由9個(gè)30m的數(shù)據(jù)點(diǎn)算術(shù)平均得來的，我們可以了解SRTM數(shù)據(jù)所記錄的并不是真正的地面點(diǎn)數(shù)據(jù)。ASTER以地面獲得的實(shí)際數(shù)據(jù)點(diǎn)的值為矩陣的元素，它能反映真實(shí)的地貌特征。通過選取同一個(gè)地區(qū)的不同數(shù)據(jù)形式的數(shù)字

2、地面模型[2]，在Global Mapper中繪制等高線，分析等高線的特點(diǎn)，觀察其3維模型的特點(diǎn)，再在Matlab中進(jìn)行矩陣的運(yùn)算，求的此地區(qū)兩數(shù)據(jù)的差值，來分析SRTM DEM與ASTER DEM的精度，從而確定哪種數(shù)據(jù)精度更高，在什么地區(qū)運(yùn)用什么種類的DEM更好、更合適。</p><p>　　本文在介紹了SRTM數(shù)據(jù)、ASTER數(shù)據(jù)、Global Mapper、Matlab軟件之后，運(yùn)用Global Mapp

3、er軟件進(jìn)行等高線的繪制，等高線的疊加，發(fā)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)的等高線并不一致，等高線的走向以及彎曲程度不一致。再觀察其3維模型，基于ASTER的3維模型更細(xì)致的表達(dá)了地面的起伏變化。從而得出ASTER的精度高于SRTM的精度。利用Matlab軟件進(jìn)行矩陣的運(yùn)算，計(jì)算差值矩陣的最大值，最小值，平均值以及方差等，分析兩數(shù)據(jù)的在平原和山區(qū)的差異，得出在平原地區(qū)無論是30m的數(shù)據(jù)好似是90m的數(shù)據(jù)均能很好地表達(dá)地貌，在實(shí)際生活和普通科研中，二者均能滿足

4、需要。而在山區(qū)二者的差異很大，平均值在SRTM所描繪的地貌比ASTER所描繪的地貌平均高出6m的高程，而且其差值不穩(wěn)定，上可達(dá)270m左右，下可達(dá)-160m，方差達(dá)到15m，所以兩種數(shù)據(jù)所描繪的山區(qū)地貌有很大差異，在表現(xiàn)地面起伏形態(tài)時(shí)，在山區(qū)益選擇ASTER數(shù)據(jù)。而在垂直度上需要借助其他數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。</p><p>　　1 SRTM與ASTER 數(shù)據(jù)[10]及Global Mapper和Matlab簡介<

5、/p><p>　　SRTM數(shù)據(jù)與ASTER數(shù)據(jù)都是通過遙感傳感器對地面上的信息進(jìn)行采集，獲得的地面上的地物地貌三維數(shù)據(jù)，即數(shù)字高程模型[4]，因此很多時(shí)候又稱為SRTM DEM和ASTER DEM[5]。在大面積范圍內(nèi)，兩者都近似的表現(xiàn)了地面的高低起伏變化，為研究地球，商業(yè)發(fā)展，國防軍事，科學(xué)研究等提供了方便。但二者又有一些不同之處，下面就對其分別介紹，并簡要介紹一下Global Mapper 和Matlab軟件。&

6、lt;/p><p>　　1.1 SRTM 數(shù)據(jù)[8]</p><p>　　航天地形測繪是指以人造地球衛(wèi)星、宇宙飛船、航天飛機(jī)等航天器為工作平臺，對地球表面所進(jìn)行的遙感測量。以往的航天測繪由于其精度有限，一般只能制作中小比例尺的地圖。2000年2月11日上午11時(shí)44分，美國“奮進(jìn)”號航天飛機(jī)在佛羅里達(dá)州卡那維拉爾角的航天發(fā)射中心發(fā)射升空，執(zhí)行耗資3.64億美元，稱之為“航天飛機(jī)雷達(dá)地形測繪使命

7、（Shuttle Radar Topography Mission ,簡稱SRTM）”的空間飛行任務(wù)?！皧^進(jìn)”號上搭載的SRTM系統(tǒng)共計(jì)進(jìn)行了3222小時(shí)23分鐘的數(shù)據(jù)采集工作，獲取北緯60°至南緯56°之間面積超過1.19億平方公里9.8萬億字節(jié)的影像數(shù)據(jù)，覆蓋全球陸地表面的80%以上，覆蓋了中國全境。</p><p>　　SRTM數(shù)據(jù)之大，精度之高在測繪史上前所未有，全部數(shù)據(jù)的處理約需兩年

8、的時(shí)間，最終獲取平面精度為±20m,高程精度為±16m的全球數(shù)字高程模型DEM，可以將美軍現(xiàn)有的全球DEM精度提高約30倍。借助如此精準(zhǔn)的地圖，美國國防部將能更好地選擇部署部隊(duì)，甚至發(fā)射導(dǎo)彈的地點(diǎn)，因此這項(xiàng)計(jì)劃所得的最佳品質(zhì)的圖像被列為機(jī)密文件，供美國軍方和情報(bào)局使用，只將一些分辨率較低的地圖向公眾公開，用于普通科研和商業(yè)。</p><p>　　SRTM數(shù)據(jù)每經(jīng)緯度方格提供一個(gè)文件，精度有1a

9、rc—second和3 arc—seconds兩種，稱作SRTM1和SRTM3或者30m和90m數(shù)據(jù)，SRTM1的文件里面包含3601×3601個(gè)采樣點(diǎn)的高程數(shù)據(jù)，SRTM3的文件里面包含1201×1201個(gè)采樣點(diǎn)的高程數(shù)據(jù)。</p><p>　　目前，能夠免費(fèi)獲取的中國境內(nèi)的SRTM3文件是90m的數(shù)據(jù)，每個(gè)90m的數(shù)據(jù)點(diǎn)是由9個(gè)30m的數(shù)據(jù)點(diǎn)算術(shù)平均得來的。用戶可以通過中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

10、信息中心國際科學(xué)服務(wù)器平臺免費(fèi)獲得（http://srtm.datamirror.csdb.cn/），本文選擇網(wǎng)址：http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp。下載的數(shù)據(jù)，其產(chǎn)品類型是SRTM 90m DEM version 4，文件名為srtm_59_06.zip（東經(jīng)E110°—E115°，北緯N30°—N35°的區(qū)域），包括山區(qū)和平原

11、，便于后續(xù)工作的進(jìn)展。下載完成后解壓數(shù)據(jù)，一次解壓后不修改文件名，放在指定位置。再次解壓得到文件srtm_59_06.hdr(頭文件)，srtm_59_06.tfw（tiff影像坐標(biāo)信息的文本文件），srtm_59_06.tif（二進(jìn)制的數(shù)字高程模型）。</p><p>　　1.2 ASTER數(shù)據(jù)</p><p>　　ASTER是在2009年6月30日，美國航天局NASA與日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省（

12、METI）共同推出的最新的地球電子地形數(shù)據(jù)ASTER GDEM(先進(jìn)星載熱發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型)，該數(shù)據(jù)是根據(jù)NASA的新一代對地觀測衛(wèi)星TERA的詳細(xì)觀測結(jié)果制作完成的。這一全新的地球數(shù)字高程模型包含了先進(jìn)星載熱發(fā)射和反輻射及（ASTER）搜集的130萬個(gè)立體影像。</p><p>　　ASTER測繪數(shù)據(jù)覆蓋范圍為北緯83°到南緯83°之間的所有陸地區(qū)域，比以往任何地形圖都要廣得

13、多，達(dá)到了地球陸地表面的99%。此前，最完整的地形數(shù)據(jù)是NASA的航天飛機(jī)雷達(dá)地形測繪任務(wù)(SRTM)提供的，此項(xiàng)任務(wù)對位于北緯60°和南緯56°間地球80%的陸地進(jìn)行了測繪。</p><p>　　ASTER GDEM是采用全自動化的方法對150萬景的ASTER存檔數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成的，其中包括通過立體相關(guān)生成的1264118個(gè)基于獨(dú)立場景的ASTER GDEN對應(yīng)區(qū)域的最后像素值。糾正剩余的異

14、常數(shù)據(jù)，再按1°×1°分片，生成全球ASTER GDEM數(shù)據(jù)。</p><p>　　目前，ASTER GDEM數(shù)據(jù)可以在網(wǎng)上免費(fèi)獲取。本文所使用數(shù)據(jù)的下載網(wǎng)址為 </p><p>　　http://www.free998.net/xiazai/5241.html，從中選擇河南省的網(wǎng)址：http://115.com/file/cl326i69。下載并保存數(shù)據(jù)，解

15、壓后選擇處于平原地區(qū)的壓縮包N34E114.zip和處于高山地區(qū)的壓縮包N33E110.zip作為分析數(shù)據(jù)。再次解壓得到平原區(qū)的ASTGTM2_N34E114_dem.tif（DEM文件）和ASTGTM2_N34E114_num.tif (質(zhì)量評估文件)以及高山區(qū)的ASTGTM2_N33E110_dem.tif（DEM文件）和ASTGTM2_N33E110_num.tif(質(zhì)量評估文件)，放在指定位置。</p><p

16、>　　1.3 Global Mapper簡介</p><p>　　Global Mapper 是一款地圖繪制軟件，不僅能夠?qū)?shù)據(jù)（例如：SRTM數(shù)據(jù)）顯示為光柵地圖、高程地圖、矢量地圖，還可以對地圖作編輯、轉(zhuǎn)換、打印、記錄GPS及利用數(shù)據(jù)的GIS(地理信息系統(tǒng))功能。它可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集的投影方式以符合你的項(xiàng)目的坐標(biāo)系統(tǒng)，并可以同時(shí)對數(shù)據(jù)集的范圍進(jìn)行裁剪。它還提供距離和面積計(jì)算，光柵混合、對比度調(diào)節(jié)、海拔高度查

17、詢、視線計(jì)算，以及一些高級功能，如圖像校正、通過地表數(shù)據(jù)進(jìn)行輪廓生成、通過地表數(shù)據(jù)觀察分水嶺、對3Dpoint數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三角多邊形和網(wǎng)格化等。通過內(nèi)建的腳本語言或眾多的批處理轉(zhuǎn)換選項(xiàng)能夠高效地完成重復(fù)性任務(wù)</p><p>　　圖1-1 Global Mapper界面</p><p>　　1.4 Matlab[1]簡介</p><p>　　Matlab是由美國Ma

18、thWorks公司發(fā)布的主要面對科學(xué)計(jì)算、可視化以及交互式程序設(shè)計(jì)的高科技計(jì)算環(huán)境。它將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及必須進(jìn)行有效數(shù)值計(jì)算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計(jì)語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當(dāng)今國際科學(xué)計(jì)算軟件的先進(jìn)水平。Matlab一年有兩次更新上半年為a，下

19、半年為b，本文所用的是Matlab 2012b。</p><p>　　圖1-2 Matlab 2012b新界面</p><p>　　2 等高線、三維模型的生成和比較[7]</p><p>　　2.1等高線的繪制、疊加和比較</p><p>　　由于下載的srtm_59_06.tif和ASTGTM2_N33E110_num.tif數(shù)據(jù)量太大，

20、在生成等高線時(shí)速度緩慢，為清楚顯示等高線細(xì)部也不需要如此大的數(shù)據(jù)，并且，正射影像圖的精確顯示，也要求選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)。所以首先選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)，本文選擇北緯33.6°~33.7°，東經(jīng)110.6°~110.7°的區(qū)域。保存成.dem的格式，保存名字為srtmshangqu.dem和astershangqu.dem。繪制等高距為25m等高線，并保存成srtmshanqudenggaoxian.KMZ和ast

21、ershanqudenggaoxian.KMZ。</p><p>　　再在Global Mapper中同時(shí)打開srtmshanqudenggaoxian.KMZ和astershanqudenggaoxian.KMZ實(shí)現(xiàn)等高線的疊加，查看高程為750m的一條等高線的走向。</p><p>　　圖2-1 高程為750m的等高線</p><p>　　由圖2-1可以看出兩種

22、數(shù)據(jù)的等高線走向大體一致，個(gè)別地區(qū)會出現(xiàn)偏差,在至高點(diǎn)數(shù)量上和等高線長度上不相等，在細(xì)部表現(xiàn)上也有所不同，其中astershanqudenggaoxian.KMZ的等高線彎彎曲曲，比srtmshanqudenggaoxian.KMZ的等高線更細(xì)致平滑、更顯得準(zhǔn)確。下面觀看其折射影像圖，看有何特點(diǎn)。</p><p>　　2.2 正射影像圖的比較[9]</p><p>　　在Global Ma

23、pper中打開srtmshangqu.dem和astershangqu.dem可看到其正射影像，觀察其特征。</p><p>　　圖2-2 正射影像圖 </p><p>　　兩種數(shù)據(jù)的三維模型有明顯的不同點(diǎn)，astershangqu.dem比srtmshanqu.dem棱角分明，在表現(xiàn)地貌方面更棱角分明、更清晰、更細(xì)致。然而在垂直方向上，兩種數(shù)據(jù)是否有差距，差

24、距為多少，在山區(qū)和平原區(qū)又有什么樣的特征，以下將重點(diǎn)介紹。</p><p>　　3 山區(qū)與平原區(qū)在垂直方向上的比較[6]</p><p>　　已知srtm_59_06文件的第1201—2401行，1—1201列數(shù)據(jù)與文件ASTGTM2_N33E110_dem相對應(yīng)，且是屬于山區(qū)，又因?yàn)閟rtm_59_06文件中的一個(gè)方格對應(yīng)地面90m的距離，而ASTGTM2</p><

25、p>　　_N33E110_dem文件中的一個(gè)方格對應(yīng)地面30m的距離，所以必須使矩陣中代表同一地面點(diǎn)的數(shù)據(jù)參加運(yùn)算才能得到兩數(shù)字高程模型的差值矩陣，否則發(fā)生錯(cuò)位，得不到想要的結(jié)果。以此為原則，可采用數(shù)據(jù)提取法和數(shù)據(jù)內(nèi)插法[3]等來實(shí)現(xiàn)運(yùn)算，本文提供了三種算法：</p><p>　?。?）數(shù)據(jù)提取法：在ASTER數(shù)據(jù)中直接提取與SRTM數(shù)據(jù)對應(yīng)的3″點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行差值分析。</p><p>

26、;　?。?）均值賦值法：利用ASTER數(shù)據(jù)中3″及其周圍的八個(gè)點(diǎn)求平均值，然后把均值賦給3″點(diǎn)。再進(jìn)行兩種數(shù)據(jù)的差值分析。</p><p>　　（3）移動曲面擬合賦值法：利用ASTER數(shù)據(jù)中3″點(diǎn)周圍的八個(gè)點(diǎn)擬合內(nèi)插出3″點(diǎn)得高程，然后進(jìn)行兩種數(shù)據(jù)的差值分析。</p><p>　　在Matlab 2012b軟件中載入srtm_59_06.tif、ASTGTM2_N33E110_dem.ti

27、f和ASTGTM2_N34E114_dem.tif 分別利用以上幾種方法在“Command window“中編寫編程，求在山區(qū)和平原區(qū)的差值矩陣，以及兩差值矩陣的最大值、最小值、平均值和方差。并分析插值前后插值矩陣的特點(diǎn)，具體方法和步驟見附錄1。</p><p>　　結(jié)果無論是均值法還是擬合法賦值，前后的差值矩陣表明，ASTER在山區(qū)的插值后的數(shù)據(jù)精度稍微低于平原區(qū)，在平原地區(qū)均值后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)相差不大，差值

28、矩陣平均值都非常小，接近與零，并且差值的最大值、最小值和方差都不大，所以，我們認(rèn)為賦值前后數(shù)據(jù)非常相近，可以將賦值前后的數(shù)據(jù)等同起來看待。</p><p>　　ASTER數(shù)據(jù)取自地面的實(shí)際數(shù)據(jù)，如果SRTM3數(shù)據(jù)也達(dá)到同樣的精度，均值或擬合內(nèi)插的ASTER數(shù)據(jù)也有同樣的精度，則賦值前后ASTER數(shù)據(jù)的差值矩陣與賦值后兩數(shù)據(jù)的差值矩陣相近，而結(jié)果卻是相差很大。ASTER賦值后與SRTM3數(shù)據(jù)在平原地區(qū)的差值超過了與

29、原始數(shù)據(jù)在山區(qū)的差值，更遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在平原區(qū)差值，可見ASTER數(shù)據(jù)與SRTM3數(shù)據(jù)在山區(qū)具有較大的差，所描繪的地貌形態(tài)在垂直方向上并不一致。</p><p>　　不管用何種方法，插值后兩數(shù)據(jù)在山區(qū)差值均值都高達(dá)6m之多，最大值在270m左右，最小值-160m左右，方差在15m左右，所以在山區(qū)兩數(shù)據(jù)在垂直方向上的差值大，且不穩(wěn)定性大，兩種數(shù)據(jù)所描繪的地貌在垂直方向上并不重合。而在平原區(qū)，兩數(shù)據(jù)差值矩陣的均值接近于0m

30、，最大值15m左右、最小值-103m左右，且方差在4m和5m之間，說明在平原區(qū)，二者的相差不是很大，兩種數(shù)據(jù)所描繪的地貌均能正確表達(dá)地面的形態(tài)，因此在平原地區(qū)，兩種數(shù)據(jù)的精度相當(dāng)，在實(shí)際生活中二者均可用。而在山區(qū)，若要得到更為精確的地貌特征，根據(jù)等高線和正射影像圖的特點(diǎn)，宜選擇ASTER數(shù)據(jù)。</p><p><b>　　結(jié)語</b></p><p>　　利用Glob

31、al Mapper軟件分析SRTM和ASTER數(shù)據(jù)的等高線和3維模型，根據(jù)等高線的走向和彎曲程度，平滑程度，分析得ASTER數(shù)據(jù)更能細(xì)致的表現(xiàn)地貌的特征，更能準(zhǔn)確的表現(xiàn)地形的特征。</p><p>　　利用Matlab軟件對矩陣進(jìn)行提值、插值、求差矩陣，對其元素進(jìn)行分析，根據(jù)計(jì)算所得結(jié)果得知，無論是用提取法還是用插值法，這些數(shù)據(jù)充分證明了二者在山區(qū)的差值較大，且非常不穩(wěn)定，此種結(jié)果造成，在山區(qū)SRTM數(shù)據(jù)所描繪的

32、地形與ASTER數(shù)據(jù)所描繪的地形在垂直方向上有很大的差別，在某些地區(qū)可能給商業(yè)經(jīng)濟(jì)等帶來損失。</p><p>　　由于ASTER1數(shù)據(jù)是采取的真實(shí)的30m的地面點(diǎn)，在表現(xiàn)地貌、地形方面，其結(jié)果無論是在山區(qū)還是在平原都比SRTM數(shù)據(jù)（每個(gè)90m的數(shù)據(jù)點(diǎn)是由9個(gè)30m的數(shù)據(jù)點(diǎn)算術(shù)平均得來的）更為細(xì)致、精確、有優(yōu)勢，所以在山區(qū)宜選擇ASTER數(shù)據(jù)。在平原區(qū)二者相差不大，都可以為人們應(yīng)用。但在（山區(qū)）垂直方向上究竟哪種

33、數(shù)據(jù)更貼近于實(shí)際的地面，還需要第三種數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。就目前而言，追求SRTM、 ASTER兩種數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)的結(jié)合已成為發(fā)展趨勢，用以獲得更為準(zhǔn)確和完備的全球地形圖。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1] 王家文．Matlab7.6圖形圖像處理[M]．國防工業(yè)大學(xué)出版社，2009</p><p>　　[2] 張

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35、001，4(18)：80—81</p><p>　　[6] 胡德勇，李京，陳云浩．不同模式Radarsat影像DEM提取及精度比較[J]．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2006，6(15)：68—70　</p><p>　　[7] 閆業(yè)超，張樹文，岳書平．東北川崗地區(qū)SRTM數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)[J]．中國科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，2008，1(28)：104—105</p><p>　　[8

36、] 惠鳳鳴，田慶久，李應(yīng)成．ASTER數(shù)據(jù)的DEM生產(chǎn)及精度評價(jià)[J]．遙感信息，2004， 1(25)：100—102</p><p>　　[9] 夏濤，楊武年，劉漢湖．利用ASTER立體像對提取相對DEM及正射影像地圖制作[J]．測繪科學(xué)，2007，3（32）：144—145</p><p>　　[10] 趙國松，杜耘，凌峰，李曉冬．ASTER GDEM與SRTM3高程差異影響因素分析

37、[J]．測繪科學(xué)，2012，4(37)：156—158</p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　在此次畢業(yè)論文寫作過程中，非常感謝老師熱情的指點(diǎn)和幫助，當(dāng)我有什么不懂的問題，老師就一遍遍詳細(xì)地講解，有時(shí)電話解答，有時(shí)當(dāng)面解決。讓我在寫作過程中即鞏固了專業(yè)知識，也學(xué)到了很多其他的東西，懂得了科學(xué)研究就是一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膭?chuàng)作過程，來不得半點(diǎn)的馬虎和虛假。

38、老師們知識淵博，積極樂觀，熱真負(fù)責(zé)，鼓勵(lì)著我們要時(shí)刻充實(shí)自己。</p><p>　　通過這次論文寫作，讓我了解到，我國在測繪方面所做出的努力和所取得的成就，以及與世界各國的差距，讓我們看到世界未來的發(fā)展方向，中國未來的發(fā)展任務(wù)和趨勢，我們新一代的年輕人在建設(shè)中國，創(chuàng)造美好世界的過程中，更應(yīng)該腳踏實(shí)地的做好該做之事，能做之事。再次感謝老師！</p><p><b>　　附錄1<

39、;/b></p><p>　　“Command window”中的編程及結(jié)果如下：</p><p>　　>> whos %顯示文件信息</p><p>　　Name

40、 Size Bytes Class Attributes</p><p>　　ASTGTM2_N33E110_dem 3601x3601 25934402 int16 </p><p>　　ASTGTM2_N34E114_dem 3601x3601 2593

41、4402 int16 </p><p>　　srtm_59_06 6001x6001 72024002 int16 </p><p>　　>> %數(shù)據(jù)提取的方法</p><p>　　>> srtmshanqu=srtm_59_06(120

42、1:2401,1:1201); % srtm山區(qū)數(shù)據(jù)3″</p><p>　　>> astershanqu=ASTGTM2_N33E110_dem(1:3:3601,1:3:3601); % aster山區(qū)( 1″)數(shù)據(jù)提取(3″)</p><p>　　>> srtmpingyuan=s

43、rtm_59_06(1:1201,4801:6001); %srtm平原數(shù)據(jù)3″</p><p>　　>> asterpingyuan=ASTGTM2_N34E114_dem(1:3:3601,1:3:3601); % aster平原區(qū)( 1″)數(shù)據(jù)提取(3″)</p><p><b>　　>

44、> %處理過程</b></p><p>　　>> shanqucha1=srtmshanqu-astershanqu; %山區(qū)對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)矩陣的差值矩陣</p><p>　　>> pingyuancha1=srtmpingyuan-asterpingyuan; %平原

45、區(qū)對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)矩陣的差值矩陣</p><p>　　>> sqcmax1=double(max(max(shanqucha1))); %山區(qū)差值矩陣的最大值</p><p>　　>> sqcmin1=double(min(min(shanqucha1)));

46、 %山區(qū)差值矩陣的最小值</p><p>　　>> pycmax1=double(max(max(pingyuancha1))) ; %平原差值矩陣的最大值</p><p>　　>> pycmin1=double(min(min(pingyuancha1))) ;

47、 %平原差值矩陣的最小值</p><p>　　>> sqcmean1=double(mean2(shanqucha1)); %山區(qū)差值矩陣的平均值</p><p>　　>> pycmean1=double(mean2(pingyuancha1));

48、 %平原差值矩陣的平均值</p><p>　　>> sqcstd1=double(std2(shanqucha1)) ; %山區(qū)差值矩陣的方差</p><p>　　>> pycstd1=double(std2(pingyuancha1)) ;

49、 %平原差值矩陣的方差</p><p>　　>> jieguo1= [sqcmax1 sqcmin1 sqcmean1 sqcstd1;pycmax1 pycmin1 pycmean1 pycstd1]</p><p><b>　　jieguo1 =</b></p><p>

50、;　　288.0000 -161.0000 -6.1272 15.5155</p><p>　　114.0000 -103.0000 0.1884 5.1480</p><p>　　>> clear astershanqu asterpingyuan shanqucha1 pingyuancha1 sqcmax1 sqcmin1 pycmax1

51、 pycmin1 sqcmean1 pycmean1 sqcstd1 pycstd1 </p><p>　　>> %進(jìn)行山區(qū)(aster)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)均值賦值</p><p>　　>> k= ASTGTM2_N33E110_dem ;</p><p><b>　　>> k2=k;</b></p>

52、<p>　　>> sizk=size(k2);</p><p>　　>> for i=4:3:sizk(1)-1</p><p>　　for j=4:3:sizk(2)-1 %從第四行第四列開始算起，避免計(jì)算最后一行最后一列數(shù)據(jù)</p><p>　　m=[k(i-1,j-1),k(i-1,j),k

53、(i-1,j+1),k(i,j-1),k(i,j),k(i,j+1),k(i+1,j-1),k(i+1,j),k(i+1,j+1)];</p><p>　　%提取3″數(shù)據(jù)點(diǎn)及周圍的八個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)</p><p>　　k2(i,j)=mean(m); %九個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)求平均值并賦值給3″數(shù)據(jù)點(diǎn)</p><p>&l

54、t;b>　　end</b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　>> %進(jìn)行平原區(qū)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)均值賦值</p><p>　　>> g = ASTGTM2_N34E114_dem;</p><p><b>　　>> g2=g;<

55、/b></p><p>　　>> sizg=size(g2);</p><p>　　>> for i=4:3:sizg(1)-1</p><p>　　for j=4:3:sizg(2)-1 %從第四行第四列開始算起，避免計(jì)算最后一行最后一列數(shù)據(jù)</p><p>　　m=[g(i-1

56、,j-1),g(i-1,j),g(i-1,j+1),g(i,j-1),g(i,j),g(i,j+1),g(i+1,j-1),g(i+1,j),g(i+1,j+1)];</p><p>　　g2(i,j)=mean(m); %九個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)求平均值并賦值給3″數(shù)據(jù)點(diǎn)</p><p><b>　　end</b>&l

57、t;/p><p><b>　　end</b></p><p>　　>> clear i j m sizk sizg</p><p>　　>> shanqucha2=k(1:3:3601,1:3:3601)-k2(1:3:3601,1:3:3601); %對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p>&l

58、t;p>　　>> pingyuancha2=g(1:3:3601,1:3:3601)-g2(1:3:3601,1:3:3601); %對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p><p>　　>> %山區(qū)和平原區(qū)(插值前后的)差值矩陣的比較</p><p>　　>> sqcmax2=double(max(max(shanqucha2)));&l

59、t;/p><p>　　>> pycmax2= double(max(max(pingyuancha2)));</p><p>　　>> sqcmin2= double(min(min(shanqucha2)));</p><p>　　>> pycmin2= double(min(min(pingyuancha2)));</p&g

60、t;<p>　　>> sqcmean2= double(mean2(shanqucha2));</p><p>　　>> pycmean2= double(mean2(pingyuancha2));</p><p>　　>> sqcstd2= double(std2 (shanqucha2));</p><p>　　

61、>> pycstd2= double(std2 (pingyuancha2));</p><p>　　>> jieguo2=[sqcmax2 sqcmin2 sqcmean2 sqcstd2;pycmax2 pycmin2 pycmean2 pycstd2]</p><p><b>　　jieguo2 =</b></p><

62、p>　　34.0000 -42.0000 0.0020 3.9706</p><p>　　15.0000 -15.0000 -0.0013 1.9601</p><p>　　>> clear shanqucha2 pingyuancha2 sqcmax2 pycmax2 sqcmin2 pycmin2 sqcmean2 pycmean2 s

63、qcstd2 pycstd2 </p><p>　　>> %srtm數(shù)據(jù)與插值后的aster數(shù)據(jù)分析</p><p>　　>> shanqucha3=srtmshanqu(2:1200,2:1200)-k2(4:3:3598,4:3:3598); %對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p><p>　　>> pingyuanc

64、ha3=srtmpingyuan(2:1200,2:1200)-g2(4:3:3598,4:3:3598);%對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p><p>　　>> sqcmax3= double(max(max(shanqucha3)));</p><p>　　>> pycmax3= double(max(max(pingyuancha3)));</p&g

65、t;<p>　　>> sqcmin3= double(min(min(shanqucha3)));</p><p>　　>> pycmin3= double(min(min(pingyuancha3)));</p><p>　　>> sqcmean3= double(mean2(shanqucha3));</p><p&

66、gt;　　>> pycmean3= double(mean2(pingyuancha3));</p><p>　　>> sqcstd3= double(std2 (shanqucha3));</p><p>　　>> pycstd3= double(std2 (pingyuancha3));</p><p>　　>>

67、jieguo3=[sqcmax3 sqcmin3 sqcmean3 sqcstd3;pycmax3 pycmin3 pycmean3 pycstd3]</p><p><b>　　jieguo3 =</b></p><p>　　262.0000 -155.0000 -6.1303 14.3963</p><p>　　112.0000 -

68、101.0000 0.1857 4.3857</p><p>　　>> clear shanqucha3 pingyuancha3 sqcmax3 pycmax3 sqcmin3 pycmin3 sqcmean3 pycmean3 sqcstd3 pycstd3 k2 g2 </p><p>　　>> %移動曲面擬合法內(nèi)插3″點(diǎn)坐標(biāo)</p>

69、<p><b>　　>> zs=k; </b></p><p><b>　　>> zp=g;</b></p><p>　　>> dx=[1 1 1 0 0 -1 -1 -1]'; %待插值點(diǎn)距離周圍八個(gè)數(shù)據(jù)的X坐標(biāo)差<

70、/p><p>　　>> dy=[1 0 -1 1 -1 1 0 -1]'; %待插值點(diǎn)距離周圍八個(gè)數(shù)據(jù)的Y坐標(biāo)差</p><p>　　>> m1=dx.^2;</p><p>　　>> m2=dx.*dy;</p><p>　　>&

71、gt; m3= dy.^2;</p><p><b>　　>> m4=dx;</b></p><p><b>　　>> m5=dy;</b></p><p>　　>> m6=ones(8,1);

72、 %生成一個(gè)8*1元素為1的矩陣</p><p>　　>> M=[m1 m2 m3 m4 m5 m6]; %系數(shù)矩陣</p><p>　　>> clear dx dy m1 m2 m3 m4 m5 m6

73、 %清除垃圾變量</p><p>　　>> P=diag([0.5 1 0.5 1 1 0.5 1 0.5]); %權(quán)陣(待插點(diǎn)與周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離的平方的倒數(shù))</p><p>　　>> for i=4:3:3598</p><p>　　for j=

74、4:3:3598</p><p>　　vk=double([k(i-1,j-1), k(i-1,j), k(i-1,j+1), k(i,j-1), k(i,j+1), k(i+1,j-1), k(i+1,j), k(i+1,j+1)]'); </p><p>　　%下面的*運(yùn)算要求數(shù)據(jù)為雙精度型</p><p>　　xk=inv(M'*P*M)*M&

75、#39;*P*vk;</p><p>　　zs(i,j)=xk(length(xk)); %xk中最后一個(gè)數(shù)據(jù)便為3″插值，將其賦值到zs中</p><p>　　vg=double([g(i-1,j-1), g(i-1,j), g(i-1,j+1), g(i,j-1),g(i,j+1), g(i+1,j-1), g(i+1,j), g(i+1,j+1)]&#

76、39;); </p><p>　　%下面的*運(yùn)算要求數(shù)據(jù)為雙精度型</p><p>　　xg= inv(M'*P*M)*M'*P*vg;</p><p>　　zp(i,j)=xg(length(xg)); %xg中最后一個(gè)數(shù)據(jù)便為3″插值，將其賦值到zp中</p><p><b>　　

77、end </b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　>> clear i j vk vg xk xg M P %清除垃圾變量</p><p>　　>> %比較(aste

78、r)擬合前后數(shù)據(jù)之間的差值</p><p>　　>> shanqucha4=zs(1:3:3601,1:3:3601)-k(1:3:3601,1:3:3601); %對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p><p>　　>> pingyuancha4=zp(1:3:3601,1:3:3601)-g(1:3:3601,1:3:3601);

79、 %對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p><p>　　>> sqcmax4= double(max(max(shanqucha4)));</p><p>　　>> pycmax4= double(max(max(pingyuancha4)));</p><p>　　>> sqcmin4= double(min(min(sha

80、nqucha4)));</p><p>　　>> pycmin4= double(min(min(pingyuancha4)));</p><p>　　>> sqcmean4= double(mean2(shanqucha4));</p><p>　　>> pycmean4= double(mean2(pingyuancha4))

81、;</p><p>　　>> sqcstd4= double(std2(pingyuancha4));</p><p>　　>> pycstd4= double(std2(pingyuancha4));</p><p>　　>> jieguo4=[sqcmax4 sqcmin4 sqcmean4 sqcstd4;pycmax4 p

82、ycmin4 pycmean4 pycstd4]</p><p><b>　　jieguo4 =</b></p><p>　　51.0000 -51.0000 0.1206 2.1518</p><p>　　21.0000 -22.0000 0.1217 2.1518</p><p>　　&g

83、t;> clear shanqucha4 pingyuancha4 sqcmax4 pycmax4 sqcmin4 pycmin4 sqcmean4 pycmean4 sqcstd4 pycstd4 g k</p><p>　　>> %比較擬合后的aster與srtm數(shù)據(jù)</p><p>　　>> shanqucha5=srtmshanqu(1:1201,1:

84、1201)-zs(1:3:3601,1:3:3601); %對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p><p>　　>> pingyuancha5=srtmpingyuan(1:1201,1:1201)-zp(1:3:3601,1:3:3601); %對應(yīng)3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣</p><p>　　>> sqcmax5= double(max(max(s

85、hanqucha5)));</p><p>　　>> pycmax5= double(max(max(pingyuancha5)));</p><p>　　>> sqcmin5= double(min(min(shanqucha5)));</p><p>　　>> pycmin5= double(min(min(pingyuanc

86、ha5)));</p><p>　　>> sqcmean5= double(mean2(shanqucha5));</p><p>　　>> pycmean5= double(mean2(pingyuancha5));</p><p>　　>> sqcstd5= double(std2(shanqucha5));</p>

87、;<p>　　>> pycstd5= double(std2(pingyuancha5));</p><p>　　>> jieguo5=[sqcmax5 sqcmin5 sqcmean5 sqcstd5;pycmax5 pycmin5 pycmean5 pycstd5]</p><p><b>　　jieguo5 =</b><

88、;/p><p>　　274.0000 -169.0000 -6.2479 15.4421</p><p>　　116.0000 -106.0000 0.0667 5.0835</p><p>　　>> clear shanqucha5 pingyuancha5 sqcmax5 pycmax5 sqcmin5 pycmin5 sqcmean