探究数字高程模型

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地球表面形状的最常见数字化数据便是基于像元的数字高程模型 (DEM)。该数据可用作量化地表特征的输入。

DEM 属于一种连续表面的栅格制图表达,通常参考真实的地球表面。此类数据的精度主要取决于分辨率(采样点之间的距离)。影响精度的其他因素包括在创建原始 DEM 时用到的数据类型(整型或浮点型)以及表面的实际采样情况。

直观显示栅格 DEM 表面
直观显示栅格 DEM 表面。

DEM 中的错误通常会按照汇或峰进行分类。汇是周围高程值较高的区域,也可称为洼地或凹地。它属于内流水系区域。虽然 DEM 中的许多汇都属于缺陷,但其中一些汇也可能是天然形成的,尤其是在冰川或喀斯特地区 (Mark 1988)。同理,尖峰或山峰是周围环绕的像元值较低的区域。通常,这些属于自然要素,且不会对流向计算产生过大影响。

此类错误(尤其是汇)应在尝试获得任何表面信息之前移除。汇(内流水系区域)可阻挡下坡方向水的流动路径。

通常,指定 DEM 中汇的数量要多于较粗糙分辨率 DEM 中的数量。形成汇的另一个常见原因可能是将高程数据存储为整型数字。如果位于起伏不明显的区域中,则尤为棘手。发现 30 米分辨率 DEM 中的 1% 像元属于汇的情况很常见。而对于 3 弧秒 DEM,则可高达 5%。

DEM 中也可能包含明显的条带化伪影,这是在创建 DEM 时出现系统化采样错误的结果。同样,这对于平坦区域的整型数据最为明显。

水文分析工具专门用于为自然地表上的汇流建立模型。但前提假设是表面起伏足够大以便确定流动路径。使用这些工具所基于的假设是,对于任何一个像元,水都可以从多个相邻像元流入但仅从一个像元流出。

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