Сравнение цифровых моделей рельефа
https://doi.org/10.37493/2308-4758.2023.3.4
Аннотация
Введение. ГИС-технологии позволяют анализировать большие массивы пространственных данных, к которым относятся и цифровые модели рельефа, полученные на основе материалов дистанционного зондирования Земли. Они представляют собой важный источник данных для расчета и картографирования различных явлений и процессов, которые находятся в тесной взаимосвязи с рельефом и охватывают обширные территории. В статье представлены результаты оценки точности трех наиболее популярных глобальных цифровых моделей рельефа: ALOS World 3D, SRTM, ASTER.
Материалы и методы исследований. Оценка цифровых моделей рельефа проводилась на территории Буденновского городского округа Ставропольского края. Анализ ошибок морфометрических показателей был выполнен на основе сравнения исследуемых цифровых моделей рельефа и данными Государственного научно-внедренческого центра геоинформационных систем и технологий (ГосГисЦентр), которые были представлены в виде топографических карт. Анализ результатов исследования проводился на основе математико-статистических методов. Суммарная выборка сравниваемых точек составила 5322.
Результаты исследований и их обсуждение. На основании полученного массива данных каждой из цифровых моделей местности проведен сравнительный анализ выборок. В результате определено, что наименьшую точность показала модель ASTER. Данные проекта SRTM показали незначительные отклонения. Наибольшей точностью обладает цифровая модель рельефа, построенная на базе данных ALOS W3D.
Выводы. Несмотря на то, что рассматриваемые цифровые модели местности имеют схожие характеристики, были обнаружены отличительные особенности каждой из них. Полученные данные позволят упростить выбор наиболее подходящей цифровой модели местности с учетом требований, необходимых для выполнения различных задач, а также повысить точность получаемых результатов.
Об авторах
С. А. Антонов
Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр
Россия
Россия
Антонов Сергей Анатольевич, кандидат географических наук, зав. лабораторией ГИС-технологий
г. Михайловск
С. В. Перегудов
Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр
Россия
Россия
Перегудов Сергей Владимирович, аспирант, младший научный сотрудник лаборатории ГИС-технологий
г. Михайловск
Список литературы
1. Антонов С.А., Перегудов С.В. Геоинформационный мониторинг пашни засушливой зоны Ставропольского края // Инновационные научные разработки – развитию агропромышленного комплекса: материалы юбилейной международной научно-практической конф. ФГБНУ «Северо-Кавказский ФНАЦ». Ставрополь, 2022. № 6. С. 239–245.
2. Ашаткин И.А., Мальцев К.А., Гайнутдинова Г.Ф. и др. Анализ морфометрии рельефа по глобальным ЦМР в пределах южной части Европейской территории России // Ученые записки казанского университета. 2020. № 162 (4). С. 612–628.
3. Мальцев К.А., Голосов В.Н., Гафуров А.М. Цифровые модели рельефа и их использование в расчётах темпов смыва почв на пахотных землях // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Естеств. науки. 2018. № 160 (3). С. 514–530.
4. Маршруты. ру [Электронный ресурс]. URL: https://maps.marshruty.ru/?y=45.360027&x=41.925072&z=9&t=topomap. (Дата обращения: 06.02.2023).
5. Минеев А.Л., Кутинов Ю.Г., Чистова З.Б., Полякова Е.В. Подготовка цифровой модели рельефа для исследования экзогенных процессов северных территорий Российской Федерации // Пространство и время. 2015. № 3. С. 278– 291.
6. Рязанов С.С., Кулагина В. И. Сравнительная оценка вертикальной точности цифровых моделей высот – SRTM, ALOS WORLD 3D, ASTER GDEM и MERIT DEM на примере лесной и пойменной зоны национального парка «Нижняя Кама // Геосферные исследования. 2022. № 1. С. 107–117.
7. Santillan J.R., Makinano-Santillan M., Makinano R.M. Vertical accuracy assessment of ALOS World 3D – 30M Digital Elevation Model over northeastern Mindanao, Philip-pines. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Beijing. 2016. P. 5374–5377.
8. 30-Meter SRTM Tile Downloader [Электронный ресурс]. URL:https://dwtkns.com/srtm30m/ (Дата обращения: 31.02.2023).
9. Abrams M., Crippen R., Fujisada H. ASTER Global Digital Elevation Model (GDEM) and ASTER Global Water Body Dataset (ASTWBD). Remote Sens. 2020. No. 12. N. 1156.
10. Abrams M., Bailey B., Tsu H., Hato M. The aster global DEM. Photogramm. Eng. Remote Sensing. 2010. No. 76. P. 344– 348.
11. Alganci U., Besol B., Sertel E. Accuracy Assessment of Different Digital Surface Models. IJGI. 2018. No. 3 (7). P. 114–117.
12. ASTER Global Digital Elevation Map Announcement [Электронный ресурс]. URL: https://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem.asp. (Дата обращения: 30.01.2023).
13. Earth-graphy [Электронный ресурс]. URL: https://earth.jaxa.jp/ja/data/. (Дата обращения: 30.01.2023).
14. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E., Crippen R., Duren R., Hensley S., Kobrick M., Paller M., Rodriguez E., Roth L. The shuttle radar topography mission. Reviews Geophysics. 2007. No. 2 (45). P. 1–33.
15. Gómez-Gutiérrez A., Schnabel S., Contador F.L., García Marín R. Testing the quality of open-access DEMs and their derived attributes in Spain: SRTM, GDEM and PNOA DEM. Geomorphometry. 2011. P. 53–56.
16. James M.R., Robson S. Straightforward reconstruction of 3D surfaces and topography with a camera: Accuracy and geoscience application. J. Geophys. Res. Earth Surf. 2012. No. 13 (117). P. 1–17.
17. Pike R., Evans I., Hengle T. Geomorphometry: A brief guide. Geomorphometry: Concepts, Software, Applications. Amsterdam: Elsevier, 2009. P. 3–30.
18. Saleem N., Huq M., Twumasi N.Y.D., Javed A., Sajjad A. Parameters derived from and/or used with digital elevation models (DEMs) for landslide susceptibility mapping and land-slide risk assessment: A review. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2019. No. 12 (8). P. 1–25.
19. Sturges H. A. The Choice of a Class Interval. Journal of the American Statistical Association. 1926. № 153(21). P. 65–66.
20. Tachikawa T., Kaku, M., Iwasaki, A. Gesch, D., Oimoen, M., Zhang, Z., Danielson, J., Krieger, T., Curtis, B., Haase, J. ASTER Global Digital Elevation Model Version 2- Summary of Validation Results. NASA. 2011. [Электронный ресурс]. URL: https://search.earthdata.nasa.gov/search (Дата обращения: 16.02.23).
21. Tadono T., Ishida H., Oda F., Naito S., Minakawa K., Iwamoto H. Precise Global DEM Generation by ALOS PRISM. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. 2014. No. 2 (4). P. 71–76.
22. Tadono T., Takaku J., Tsutsui, K., Oda F., Nagai H. Status of ALOS World 3D (AW3D) global DSM generation. Proc. 2015 IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS). 2015. P. 3822–3825.
23. U.S. Releases Enhanced Shuttle Land Elevation Data [Электронный ресурс]. URL: https://www.jpl.nasa.gov/news/us-releases-enhanced-shuttle-land-elevation-data (Дата обращения: 16.02.2023).
24. Zhao Sh., Cheng W., Zhou Ch., Chen X., Zhang Sh., Zhou Z., Liu H., Chai H. Accuracy assessment of the ASTER GDEM and SRTM3 DEM: An example in the Loess Plateau and North China Plain of China. Int. J Remote Sens. 2011. No. 23 (32). P. 8081–8093.
Рецензия
Для цитирования:
Антонов С.А., Перегудов С.В. Сравнение цифровых моделей рельефа. Наука. Инновации. Технологии. 2023;(3):65-86. https://doi.org/10.37493/2308-4758.2023.3.4
For citation:
Antonov S.A., Peregudov S.V. Comparison оf Digital Relief Models. Science. Innovations. Technologies. 2023;(3):65-86. (In Russ.) https://doi.org/10.37493/2308-4758.2023.3.4
Просмотров:
228
Послать статью по эл. почте 