基于地统计学和非参数密度估计的DEM分辨率计算方法

"这篇文章探讨了如何选择合适的格网DEM（数字高程模型）分辨率，以确保地形逼近的准确性和地形参数计算、地学模拟的精度。作者采用了地统计学理论和非参数密度估计方法，结合地形的宏观变异和微观变异来确定DEM的适宜分辨率。他们首先按照系列支撑对采样数据进行格网划分，然后利用正则化理论对高程数据进行处理，通过半变异函数分析确定宏观变异的最佳支撑尺度。接着，在这个尺度内，应用非参数密度估计中的直方图方法计算微观角度下的DEM分辨率。这种方法在陕北黄土高原的实际数据上得到了验证，对于理解和优化DEM的分辨率选择具有重要意义。" 在数字高程模型（DEM）的构建中，水平分辨率是一个至关重要的因素，它直接影响到模型对真实地形的近似程度以及地形参数计算和地学应用的精确度。传统的分辨率选择往往侧重于计算效率与应用需求之间的平衡，但该文提出了一种新的方法，考虑了地形的两种变异特性：宏观变异和微观变异。通过系列支撑对采样数据进行格网划分，可以形成不同尺度的支撑域，这些支撑域对应了不同级别的地形特征。 正则化理论在此过程中起着关键作用，它用于处理高程点数据，以减少噪声并揭示地形的基本结构。通过对不同支撑尺度上正则化变量的半变异函数分析，可以识别和量化地形的宏观变异规律，从而找到最佳的支撑尺度，这个尺度能最有效地反映地形的大范围变化。 接下来，文章引入了非参数密度估计的直方图方法，以微观视角进一步计算DEM的适宜分辨率。这种方法能够捕捉地形的局部细节，确保在宏观变异最佳支撑尺度内获得更精确的分辨率选择。实际应用中，研究团队在陕北黄土高原的采样数据上验证了这一方法的有效性，证明了它在确定DEM分辨率时的实用价值。 该研究提供了一种科学且全面的方法，以适应不同的地形特征和应用需求，优化格网DEM的分辨率选择。这对于提高地形建模的精度，特别是在水文学、土壤学、测绘和遥感等领域的应用中，具有深远的实践意义。