ICESat/GLAS重复轨道数据的坡度估算与分析

"该文提出了一种基于ICESat/GLAS重复轨道高程数据的坡度估计算法，通过选择参考重复轨道（RT）和比较重复轨道（CT），找到相应的参考起始脚点（RSF）和比较起始脚点（CSF），计算不同轨道间的坡度差异，并对结果进行了验证。实验数据来源于ICESat卫星2003年至2009年在北京地区地面轨道420的数据，结果显示，坡度差值的均方根和标准方差随着轨道间距离变化率增加而增大。" 本文主要探讨的是如何利用地球科学激光测高系统（ICESat/GLAS）的重复轨道高程数据来计算地形的坡度。首先，作者介绍了基于这种数据的坡度计算模型和算法，其核心是选取合适的参考轨道和比较轨道。在多个重复轨道中，算法需要确定一条作为参考，另一条作为比较，以便分析两者之间的高度差异，进而推算出地形的坡度。 具体实现过程中，算法需找到每个轨道上的关键点——参考起始脚点（RSF）和比较起始脚点（CSF）。这些点通常代表了轨道上的特定高度信息，通过对这些点的高程数据进行分析，可以估算出坡度的变化。通过ICESat卫星在2003年至2009年间收集的北京地区地面轨道420的数据，作者进行了实际的实验。实验结果表明，不同轨道间的坡度差值的均方根和标准方差与轨道间的距离变化率有直接关系，即距离变化率越大，坡度估计值的差异也越大。 为了进一步验证计算结果的准确性，作者将计算得到的坡度值绘制在了北京的地图上，并与图像地图的坡度信息进行了对比。此外，还对比了基于SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）高程数据的坡度计算结果，这进一步证实了本文算法的有效性和可靠性。 这项工作提供了一种新的坡度计算方法，特别是在利用ICESat/GLAS这类重复轨道高程数据时。这种方法对于地形分析、地理信息系统（GIS）应用、环境科学研究以及地球表面过程的研究具有重要意义。通过优化和改进这种算法，未来有可能提高地形特征提取的精度，为相关领域的研究提供更准确的数据支持。