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基于土地利用类型的ASTER GDEM精度评价——以连云港为例 被引量:8

Accuracy assessment of ASTER GDEM based on land use types:a case study from Lianyungang city
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摘要 先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型(ASTER GDEM)作为土地利用领域研究的重要基础数据,其精度对研究结果的准确性起到了重要作用.以连云港为例,应用地理信息系统(GIS)空间统计分析方法,选取高程互差最大最小值、均值、中误差、互差频率分布等指标,分析了不同土地利用类型的ASTER GDEM数据误差分布.结果表明:草地、水田、旱地、采矿等土地类型的精度较高,裸地、林地、园地、风景特殊等土地类型的数据误差较大;水域内的ASTER GDEM具有一定系统误差;采矿用地包括大量盐田,多分布于沿海平坦区域,ASTER GDEM数据误差较小;土地利用类型综合反映区域地形地势及植被类型等因素,其与ASTER GDEM数据精度的关系符合地形地势与ASTER GDEM数据精度关系.本研究对连云港及其他地区的ASTER GDEM数据质量评估及修正具有指导意义. Free-available ASTER GDEM provides an important elevation data source for land use planning and management.However,the accuracies of ASTER GDEM for different land use types are seldom assessed.Taking Lianyungang city as a study case,the paper conducted a land use(LU)based accuracy assessment of ASTER GDEM using GIS spatial analysis and selected the statistical parameters including the maximum value,minimum value,mean value,root mean square error(RMSE),and frequency of elevation difference between ASTER GDEM and field survey data in Lianyungang city.The results show that the DEM accuracies of grassland,paddy field,upland,and mining land are higher than other land use types such as bare land,forest,orchard,and the land for attraction and other special use;a systematic error exists between ASTER GDEM and field survey in water body;relatively small error in mining land is likely caused by the incorporation of relatively flat salt field that is usually classified intomining land in Lianyungang city;the DEM accuracies of different land use types reflect mainly the influence of topography and vegetation characteristics on ASTER GDEM.This study provides an important guidance for the accuracy assessment of ASTER GDEM for land use types in coastal areas.
出处 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期377-385,共9页 Journal of China University of Mining & Technology
基金 国家自然科学基金项目(41271121) 江苏高校优势学科建设工程项目(SZBF2011-6-B35) 江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(201310320029Z)
关键词 土地利用 ASTER GDEM 精度评估 空间统计分析 连云港 land use ASTER GDEM accuracy assessment spatial statistical analysis Lianyungang
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