玲珑山及其周边地区SRTM3和ASTER GDEM高程精度评价

吴建强 王懿祥 杨 峪 杨 一

(1.浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点试验室，浙江 临安 311300;2.扬州市邗江测量服务所，江苏 扬州 225012)

地形因子在森林资源管理［1－2］、森林资源分布分析［3－5］、林地应用模型研建［6－7］等林业应用中不可或缺，而以往林业应用中使用的等高线地形图无法精确提取如坡度、坡向、地面形态等地形因子［8－9］。数字高程模型(DEM)作为地形表面形态的数字化表示，在此方面却具有明显的优势［10－11］。DEM不仅有平面位置数据还包括能描述地形起伏的高程数据，可以得到有关区域内任意位置的地形情况。目前，可免费获得全球较高分辨率DEM数据的主要有SRTM3和ASTER GDEM。

SRTM3是目前研究人员广泛使用的地形数据，ASTER GDEM是最新的全球数字高程模型，前者采用INSAR获取，后者采用摄影测量方式获取［12］。两者数据都有现势性强、免费获取等优点，国内外学者对这2种DEM高程精度都进行了研究，赵海涛等研究中国及周边地区2种DEM时认为:ASTER GDEM在高山和水域地区存在粗差，高程可靠性不及SRTM3，且ASTER GDEM与SRTM3在高程上存在系统偏差［12］。然而高山研究DEM在铁路选址中应用时认为，ASTER GDEM高程精度明显优于SRTM3［13］;闫业超等研究东北川岗地形区 SRTM3数据质量时认为，SRTM3数据描述精度略高于1∶5万地形图［14］;但蔡清华等研究黄土高原地形区SRTM3数据质量认为，SRTM3数据描述精度低于1∶5 万地形图［15］;Gómez等在研究安第斯山脉的巴塔哥尼亚地区不同DEM高程精度时认为，虽然ASTER GDEM高程精度低于SRTM，但是能提供较详细的地貌地形信息［16］。SRTM3和 ASTER GDEM 2者的获取方式不同，以及在不同地区不同地貌类型下数据质量也不一，尤其这2者的高程都并不是严格意义上的地形高［12］，因此需要根据实际地域进行评价［17］。

现有DEM高程精度研究大多基于大区域范围，对小区域范围DEM高程精度研究较少。事实上，有关森林的研究常以林分为基础，属于小区域范围，虽然ASTER GDEM和SRTM3属于中等尺度DEM，但是 ASTER GDEM格网分辨率接近国家1∶5万大比例尺地形图对应的最佳DEM格网分辨率(25 m ×25 m)［13］，而 SRTM3 数据也能够应用于地形对南方山地丘陵土地利用类型影响的分析［18］。限于目前的技术水平和政策法规，获取一份高分辨率的 DEM成本较大且不易，ASTER GDEM和SRTM3都是有着较高空间分辨率和通用地理信息系统数据格式的DEM，具有较高的科研价值和应用前景。因此，鉴于DEM越来越多地应用于林业领域，有必要对有林地小区域范围DEM高程精度作出评价。本研究以浙江省临安市低山丘陵区的玲珑山及周边地区为试验区，以国家标准1∶5万DEM数据为对照，利用中误差、等高线套合积差2种定量指标评价方法和DEM回放等高线目视检验主观评价方法，用SRTM3和ASTER GDEM在玲珑山及其周边小范围地区作高程精度评价，以期选出一种适合在森林资源管理工作中使用、精度较高的免费DEM，为以后的实际应用提供借鉴。

1 研究区概况

试验区位于浙江临安城区西郊，地处东经119°38'～119°42'，北纬 30°12'～30°14'，低山丘陵与河谷平原交界包括玲珑山及其周边地区，面积约2100hm2，海拔32～393 m，其中玲珑山最高峰海拔为393 m，是典型的浙西低山丘陵，东西走向，地势起伏明显，西南地势较缓，北部较陡，东南存在两个谷地。试验区的东部、南部和北部是河谷平原。由于靠近城区，建有玲珑山城市森林公园，玲珑山海拔200 m以上森林覆盖完整，覆盖率达到95%以上，主要树种有苦槠(Castanopsis sclerophylla)、石楠(Photinia serrulata)、樟树(Cinnamomum camphora)、枫香(Liquidambar formosana)、马尾松(Pinus massoniana)、山杜英(Elaeocarpus sylvestris)等，而海拔200 m以下的山麓地区受人为活动影响较大，森林覆盖不完整，乔木较少。

2 试验数据

2.1 数据来源

试验区SRTM3数据和ASTER GDEM数据获取于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站(http://datamirror.csdb.cn)，整个试验区没有高程空值区域。试验区25 m×25 m分辨率DEM是依据我国1∶5万DEM生产标准，由1∶5万地形图扫描矢量化在ArcGIS中生成(下文中记作25DEM)。

2.2 SRTM3 DEM

SRTM数据是美国太空总署(NASA)和美国国防部国家测绘局(NIMA)联合发射的“奋进”号航天飞机于2000年2月11—22日用干涉雷达测绘而成。获取的数据范围为北纬60°至南纬60°，东经180°至西经180°的所有区域，覆盖全球陆地表面的80%以上。SRTM采用WGS84坐标系，UTM投影，高程基准为 EGM96，其数据有1″(格网分辨率为30 m×30 m，称为 SRTM1)和 3″(格网分辨率为90 m×90 m，称为SRTM3)2种类型，前者仅限美国本土免费获取，后者全球可免费下载。此次研究使用SRTM3 DEM，官方标称绝对高程精度是16 m，标称绝对平面精度是20 m［19］。

2.3 ASTER GDEM

先进星载热发射和反射辐射仪(ASTER)是美国航天局(NASA)与日本经济产业省(METI)合作发射的高分辨率卫星成像设备，在可见近红外波段(VNIR)能对地面进行立体观测。ASTER GDEM数据是2009年根据NASA新一代对地观测卫星TERRA的详尽观测结果制作完成，覆盖范围为北纬83°到南纬83°所有的陆地区域，达到了地球陆地表面的99%。ASTER GDEM采用WGS84坐标系，UTM投影，高程基准为EGM96，其数据格网分辨率为30 m×30 m，95%置信度下水平精度为30 m，垂直精度为 20 m［20］。

2.425 DEM

该数据格网分辨率为25 m×25 m，采用1980西安坐标系，高斯－克吕格投影(Gauss-Kruger)，1985国家高程基准，在丘陵地区根据国家1∶5万DEM精度标准规定高程中误差为7 m［21］。本研究以25DEM为参考，用于SRTM3 DEM和ASTER GDEM精度验证。

2.5 软件准备

ArcGIS是ESRI公司研制的一个大型GIS平台软件，具有很强的地图制作、空间数据管理和分析能力。本研究中使用ArcGIS提取DEM等高线，并做套合分析。

3 研究方法

3.1 数据预处理

根据试验区范围对3种DEM进行裁剪，由于25DEM使用的坐标系统和高程基准与SRTM3和ASTER GDEM不同，对25DEM进行投影转换和校正［22－23］，使3种DEM 在同一坐标系统和高程基准下，得到 LLS25(25DEM裁剪得到)、LLSSRTM(SRTM3裁剪得到)和LLSASTER(ASTER GDEM裁剪得到)3幅DEM，见图1。

3.2 中误差评价

中误差是常用的DEM精度评价指标，我国测绘局和美国USGS都采用此指标来评定DEM精度。中误差(RMSE)并不反映单个误差的大小，而是从整体意义上描述地形参数和其真值的离散程度，提供真值可能存在的范围［24］。

以LLS25为真值，将LLSSRTM和LLSASTER重采样至25 m×25 m分辨率的栅格图像，利用Arc-GIS提供的栅格运算工具做栅格减运算，得出试验区LLSSRTM和LLSASTER与LLS25的高程差，按中误差计算公式，得出中误差。

式中:Z为真值;z为观测值;n为栅格个数。

3.3 等高线套合差评价

DEM高程精度评价方法主要有实验法、传递函数法、协方差法和等高线回放法，其中等高线回放法是一种保真性比较好的评价方式［25－26］。

基于等高线回放法的等高线套合差DEM精度评价体系的主要思路是，将DEM派生出的等高线逐一与原始等高线套合，将其相交形成的碎片多边形面积与相邻两条半距等高线所形成的面积相比，得出单条等高线套合差(P)，最后累计所有等高线套合差得到等高线套合积差(AP)［27］。其优点在于不仅能反映高程误差的相对量，也能从整体评定派生等高线和原始等高线的吻合程度。

单条等高线套合差计算:

式中:P为单条等高线的套合差;Si为原始等高线和派生等高线相交形成的碎片多边形面积;M为相邻2条半距等高线的面积。

整个试验区域等高线套合积差计算:

式中:m为参与计算的等高线条数。

将LLS25、LLSSRTM和 LLSASTER分别使用ArcGIS空间分析模块，生成等高线，以LLS25提取的等高线为真值，将LLSSRTM和LLSASTER提取的等高线与LLS25提取的等高线套合，利用公式(2)和公式(3)分别计算P和AP。

3.4 DEM回放等高线目视检验

DEM回放等高线并与原始等高线进行对比分析是一种客观准确、形象直观的DEM精度评估方法［25］，可评价DEM精度的总体状况以及DEM与实际地形的吻合情况［28］。将LLSSRTM和LLSASTER提取的等高线分别与LLS25提取的等高线在Arc-GIS中套合，目视检验2种等高线的差异。

4 结果与分析

4.1 中误差评价精度

SRTM3和ASTER GDEM在试验区的中误差分别为11.534 m和10.459 m(表1)，两者都达到了官方的标称精度，且ASTER GDEM的精度要略高于SRTM3。SRTM3单点最大高程差和平均误差分别比ASTER GDEM高8.000 m和2.214 m。

表1 试验区SRTM3和ASTER GDEM中误差

4.2 等高线套合差评价精度

SRTM3和ASTER GDEM在试验区的等高线套合积差分别为0.177和0.166(表2)，ASTER GDEM的精度略高于SRTM3。研究表明:AP值控制在0.05以内，则等高线套合效果好，DEM数据精度较高;AP值大于0.30，则认为等高线套合效果较差，偏移较大，DEM数据精度较差。受DEM空间分辨率、投影转换和系统误差等因素的影响，本研究中SRTM3和 ASTER GDEM数据源的AP值均达不到0.05以内，但两者都小于0.30，表明2种DEM数据精度均尚可。

表2 试验区SRTM3和ASTER GDEM等高线套合积差

4.3 DEM回放等高线目视检验评价精度

将用LLSSRTM和LLSASTER提取的等高线分别与LLS25提取的在ArcGIS中套合，结果见图2。

由图2可看出，SRTM3和ASTER GDEM在试验区提取的等高线与25 m 1∶5万DEM提取的等高线主体能重合、走向一致，也能清楚地描述玲珑山西南地势较缓、北部地势较陡的地形，东南部2个谷地也能很好识别。仅在试验区东部河谷平原提取的50 m等高线不能很好重合，SRTM3数据提取的50 m等高线偏移略大于ASTER GDEM数据提取的。2种数据源提取的等高线总体套合效果比较满意。

4.4 森林覆盖对DEM高程精度的影响

结合试验区森林资源分布情况，根据森林覆盖度不同将玲珑山森林分成不完整(海拔高度＜200 m)和森林覆盖完整(海拔高度≥200 m)2个区域，以提取2种数据源的50 m间距等高线为例，除去不在山体的50 m等高线，分析100～350 m等高线的P值，发现无论是LLSSRTM还是LLSASTER提取的100～150m的P值均明显小于200～350 m(图3)，可以看出，森林覆盖对DEM精度有一定的影响，森林覆盖完整区域的高程误差比不完整区域大，这与Sun等研究认为SRTM在表面无遮蔽区的高程精度高于其标称精度，在森林覆盖区域精度低于标称精度的结果一致［29］。

5 结论与讨论

1)通过中误差、等高线套合差2种定量DEM精度评价方法评价，ASTER GDEM的中误差和等高线套合积差分别为10.459 m和0.166，SRTM3的中误差和等高线套合积差分别为11.53 m和0.177，表明试验区ASTER DEM数据的高程精度略高于SRTM3，2种指标评价DEM精度的结果一致。郭笑怡等将吉林省蛟河市的SRTM3和ASTER GDEM作质量对比，认为SRTM3中误差(10.39 m)低于ASTER GDEM中误差(15.68 m)［17］，但是也不能忽视地形对这2种DEM高程精度的影响［17，30－31］，如在环渤海平原处，高程值小于20 m的低海拔地区SRTM3中误差(2.39 m)低于ASTER GDEM中误差(4.83 m);而在复杂地形区如海拔小于1870 m的西南等地SRTM3的中误差(20.71 m)高于ASTER GDEM的中误差(18.06 m)［32］。本研究以典型的低山丘陵地区玲珑山作为研究区主体，地形较为复杂，ASTER GDEM高程精度表现略高于SRTM3。

2)通过DEM回放等高线目视检验方法，2种数据提取的等高线对试验区玲珑山地形描述与实际地形吻合度高，只对试验区河谷平原处地形描述稍弱，其中SRTM3提取的等高线在河谷平原处的偏移大于ASTER GDEM，这与Ahmadi等研究用不同DEM提取流域边界时得出在坡度陡的地区比坡度缓的地区提取的边界更符合实际流域边界的结论类似［33］。

3)赵国松等研究认为，相比空地，SRTM3和ASTER GDEM在数据获取时有林区会在一定程度上增加地面附着物对数据质量的影响［34］，本研究发现森林覆盖对2种DEM精度也有一定的影响，森林覆盖完整区域等高线套合差高于森林覆盖不完整区域，与Weydahl等比较SRTM3在挪威有林区和无林区高程精度研究结果相类似，其中有林区平均中误差(11.0 m)高于无林区(6.5 m)［35］。

本试验区无论是中误差还是AP，2种DEM精度都达到了官方的标称精度或可接受范围。从中误差和AP值角度考虑，中误差和AP值越小，与真值的离散程度越小，等高线套合效果也越好;从DEM数据源空间分辨率考虑，虽然2种数据格网分辨率差距较大，但研究指出不同格网分辨率对DEM高程的影响不大，但对DEM地形特征上有着显著影响［36］，空间分辨率越大，表现地貌细节越丰富。因此，可以认为，本试验区ASTER GDEM的高程精度比SRTM3的高程精度表现效果好。

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