多源DEM数据融合技术及其关键问题探究

"多源DEM数据融合是当前三维地理信息系统中的关键问题，旨在通过整合不同来源、精度和分辨率的DEM数据，提高最终产品的质量和实用性。本文由刘平芝、孙亮、张卫柱和熊顺共同撰写，分别来自西安测绘研究所、地理信息工程国家重点实验室和93995部队，探讨了DEM数据融合的理论和方法，以及在实际应用中的挑战和未来发展趋势。 在摘要中，作者首先指出了数字高程模型（DEM）作为国家空间数据基础设施的基础，其多样性和获取方式的重要性。随着技术的进步，多源DEM数据融合已经成为提升数据质量的一个热门领域。文章深入分析了融合过程中的预处理技术，包括数学基础配准、异常值检测、精度评估和空洞填补等步骤。这些技术对于确保数据的准确性和一致性至关重要。 接着，文章重点讨论了三种主要的融合方法：空间域融合、频率域融合和稀疏表达融合。空间域融合通常涉及直接像素级的组合，考虑了相邻像素间的空间关系。频率域融合则利用傅里叶变换，在频域内进行数据处理，能够捕捉到数据的高频和低频信息。稀疏表达融合则尝试通过低维度的表示来融合高维度数据，减少了冗余信息并提高了数据压缩效率。每种方法都有其优势和适用场景，作者对其进行了详尽的比较和分析。 此外，文章还提到了质量控制的重要性，这是确保融合结果可靠性的核心环节。通过对融合后的DEM进行精度评估，可以量化融合效果，并找出可能存在的问题。关键词包括质量控制、空间域融合、频率域融合、稀疏表达和地形单元字典，这些关键词揭示了论文研究的主要内容和技术焦点。 这篇论文不仅总结了DEM数据融合的国内外研究现状，还提出了该领域面临的挑战，如数据不一致、融合算法的优化等问题，并指明了未来的研究方向。这为从事地理信息科学、遥感和GIS应用的学者提供了宝贵的参考，有助于推动多源DEM融合技术的发展和应用。"