数字高程模型（DEM）精度

原标题：数字高程模型（DEM）精度

对于众多行业，准确的数字高程模型（DEM）是必不可少的。DEM的最重要方面之一是其垂直精度。

高程数据的垂直精度是模型高度与实际土地高度之间可能存在的高度差。不同的创建高程数据的方法（例如LiDAR，摄影测量法或雷达）产生不同级别的准确性。在这些方法中，由于其出色的水平分辨率和垂直精度以及从景观中减去建筑物和植被等特征的能力，LiDAR通常是高程建模的首选来源。但是，LiDAR极其昂贵，因此通常仅在较小的高价值区域（如城市）上空飞行，而摄影测量法则用于收集其他区域的大规模数据。

注意事项

有许多可用的高程数据来源，而且似乎每个供应商都声称自己是“最准确的”。那么，如何确定谁的准确性最高呢？

由于可用于创建数字高程模型的方法多种多样，因此这并不是一个简单的答案。评估垂直精度可以像简单的减法操作一样简单，也可以像创建全新的DEM一样复杂。首先，让我们回顾一下评估垂直精度时要记住的一些注意事项。

绝对垂直精度与相对垂直精度：大多数DEM评估都关注绝对垂直精度，而不是相对垂直精度。绝对垂直精度考虑了系统误差和随机误差的所有影响，并将建模的高程与相对于已建立的垂直基准（地理参考）的真实高程相关联。相对精度是特定数据集中点对点垂直精度的度量，例如，测量两个点之间的垂直差，然后将其与参考数据集中相同两个点的高程差进行比较。

垂直精度与水平分辨率有关： 在高程模型中，高程是所选区域的平均值。这样，柱间距强烈影响保持精度的能力。对于平坦区域或高原，桩间距的影响最小。但是，在丘陵地带，以较低的分辨率可以大大放大误差。柱间距越小，分辨率越高。

分辨率相同的DSM和DTM之间的垂直精度可能会有所不同： 数字地形模型（DTM）通常是通过在后期处理中删除地面要素（植被，建筑物，道路等）得出的。不确定性或误差的数量随着地形复杂性的增加而增加，例如在城市地区。因此，DTM的垂直精度通常比数字表面模型（DSM）的低。

度量和术语：用于评估垂直精度的常见度量包括绝对平均差，均方根误差（RMSE）和线性误差（LE），以置信度水平表示（例如95％）。这些计算将与桩间距，使用的基准以及所覆盖的地理区域有关。

方法

选择测试地点对于判断准确性评估的有效性很重要。评估应在多个测试站点上进行，并且每个测试站点都应包含各种地形。在Intermap上，我们的选择区域通常仅限于可高分辨率获得美国地质调查局（USGS）LiDAR数据的区域。

方法论方法的类型，例如基于点，基于轮廓或基于表面的方法，也很重要。根据您开始使用的数据类型，它会有所不同。

无论使用哪种方法学方法，垂直基准对齐都是至关重要的一步。在开始评估之前，您必须了解DEM的垂直基准和参考数据的垂直基准。如果基准不同，则必须确定它们之间的差异并对其进行调整。垂直基准的未对齐可能导致误导性结论。

最后，通过从对应的参考数据中减去参考数据（通常为LiDAR）来创建“差异”表面。然后使用坡度和表面高度信息对高程误差进行分类，并绘制精度的信度。返回搜狐，查看更多

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