|
|
بررسی دقت ارتفاعی مدل های رقومی ارتفاعی (dems) مبتنی بر سنجش از دور در کاربری های مختلف
|
|
|
|
|
نویسنده
|
کوهی سکینه ,عزیزیان اصغر
|
منبع
|
اطلاعات جغرافيايي (سپهر) - 1400 - دوره : 30 - شماره : 118 - صفحه:7 -24
|
چکیده
|
مدلهای رقومی ارتفاعی (dems) از روشهای متداول برای نمایش تغییرات توپوگرافی سطح زمین هستند، که با توجه به هزینه بالای تهیه نقشههای توپوگرافی زمینی، از کاربرد بسیار زیادی در زمینههای مختلف برخوردار میباشند. پژوهش حاضر با هدف بررسی کارایی منابع ارتفاعی با توان تفکیک مکانی مختلف در کاربریهای گوناگون دو استان قزوین و مازندران به انجام رسیده است. در این تحقیق برای ارزیابی منابع ارتفاعی 30 متریaster، srtm و 90 متری srtm از دادههای gps دو فرکانسه (داده مبنا) استفاده شد و بر اساس شاخصهای آماری همچون std،rmse، md و mad دقت ارتفاعی این منابع در سطح هر دو استان و در کاربریهای مختلف بررسی گردید. نتایج بهدست آمده حاکی از آن است که dem 30متری srtm از قابلیت به مراتب مناسبتری در تخمین رقوم ارتفاعی برخوردار میباشد. به طوریکه شاخص rmse این منبع در هردو بازه استان قزوین و مازندران به ترتیب برابر با 3.8 و 5.8 متر میباشد. همچنین ارزیابی دقت ارتفاعی منابع مختلف در کاربریهای گوناگون حاکی از عملکرد قابل قبول منبع 30 متری srtm در اکثر کاربریها و پوششها به غیر از نواحی کوهستانی و جنگلی میباشد. علت اصلی این عملکردِ پائین به ویژه در اراضی با پوشش جنگلی، عدم نفوذ امواج راداری در سطوح دارای پوشش و همچنین تراکم کم دادههای برداشت شده توسط سنجنده srtm میباشد. منبع ارتفاعی 90 متریsrtm نیز علیرغم دارا بودن توان تفکیک پائین از عملکرد به مراتب بهتری نسبت به منبع 30 متری aster برخوردار میباشند. در یک جمعبندی کلی میتوان چنین عنوان نمود که منبع ارتفاعیsrtm-30m میتواند در حوضههای فاقد آمار زمینیِ مناسب و یا با کمبود آمار بسیار راهگشا باشد. البته لازم بهذکر است که با توجه به تاثیر قابل توجه نوع پوشش گیاهی بر دقت ارتفاعی این منابع، توصیه میشود تا بهمنظور حصول نتایج قابلاطمینانتر، در ابتدا با توجه به نوع پوشش گیاهی موجود در محدوده مطالعاتی به انتخاب منبع ارتفاعی مناسب اقدام شده و سپس با استفاده از دادههای زمینی (نقاط کنترل زمینی)، مقادیر ارتفاعی اصلاح شود.
|
کلیدواژه
|
مدل های رقومی ارتفاعی (dems)، سنجش از دور، ارتفاع، پوشش سطح زمین
|
آدرس
|
دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره), ایران, دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره), گروه مهندسی آب, ایران
|
پست الکترونیکی
|
azizian@eng.ikiu.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Assessing vertical accuracy of remotely sensed DEMs in different land uses
|
|
|
Authors
|
Koohi Sakine ,Azizian Asghar
|
Abstract
|
Extended AbstractIntroductionDue to the high costs of land surveying, remotely sensed digital elevation models (DEMs) are a common method used to demonstrate topographic variations of the land surface. Generally, these DEM datasets are freely accessible to engineers and researchers covering most parts of the world in different spatial resolutions. DEMs can be classified into two categories of high (small pixel size) and low (large pixel size) resolution DEMs. Several studies have addressed the vertical accuracy of different digital elevation datasets especially in countries lacking access to high quality groundbased data. Despite the widespread application of these products, vertical accuracy of these datasets in different land uses has not been addressed in Iran and most engineering studies use 1:1000 and 1:2000 topographic maps which are very expensive and timeconsuming to obtain. The present study seeks to assess vertical accuracy of different resolution DEM datasets used to estimate elevation in various land uses in two Iranian provinces of Qazvin (urban, agricultural lands, garden, and forest, mountainous areas, plains, and rivers) and Mazandaran (urban, agricultural, forest/mountain, plains, and rivers). Materials & MethodsASTER and SRTM DEMs with a resolution of 30meter and SRTM DEM with a resolution of 90 m resolution were collected in the present study to investigate their vertical accuracy in various land uses of Qazvin and Mazandaran provinces. Several topographic maps and GPS based datasets of the study areas were also investigated for a better assessment of these DEM datasets. Finally, common statistical measures such as standard deviation (SD), mean absolute difference (MAD) and root mean square error (RMSE) were used to compare remotely sensed DEMs with groundbased observations. Results & DiscussionFindings indicated that 30m SRTM DEMs showed a better agreement with groundbased observations in both study areas. RMSE of this dataset in Qazvin and Mazandaran provinces equaled 3.8m and 5.8 m, respectively. Results also indicated that in 30m SRTM DEM, 87% of points in Qazvin and 79.7% of points in Mazandaran provinces showed a lower than 5m mean absolute difference (MAD), while in the case of 30m ASTER DEM 79% of points in Qazvin and 53% of points in Mazandaran showed a lower than 5m mean absolute difference (MAD). For 90m STRM DEM, around 29% of points in Qazvin and 74% of points in Mazandaran showed a lower than 5m mean absolute difference (MAD). Although 90m SRTM DEM did not work efficiently in Qazvin province, its result in Mazandaran province was almost as efficient as 30m SRTM dataset. Assessing the vertical accuracy of different elevation datasets in different land uses indicated that 30m SRTM showed an acceptable result in most land uses except for mountainous areas and forests. This was mainly due to forest canopies blocking the radio waves penetrating such areas and low density of points generated by STRM sensors. Moreover, 30m ASTER did not show an acceptable result in most land uses except for plains in Qazvin along with urban and agricultural land uses in Mazandaran. Despite having a lower resolution, 90m SRTM worked better than 30m ASTER. However, 90m SRTM showed considerable errors in mountainous, urban and forest land uses, and therefore it shall not be used in such areas. ConclusionResults indicated that 30m STRM DEM is a valuable resource which makes elevation estimation for areas lacking groundbased information possible. Moreover, the type of land cover has a significant effect on the vertical accuracy of elevation datasets and thus, increased vegetation results in decreased accuracy of DEM datasets. Therefore depending on the land cover type in the study area, ground control points can be used along with remotely sensed DEMs to decrease errors.
|
Keywords
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|