Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 103,506,618
Phương pháp kết hợp SRTM và ASTER GDEMs để cải tiến số liệu địa hình cho vùng không có số liệu toàn đạc
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Pham H. T., Marshall L., Johnson F., Sharma A.
Nơi đăng:
Remote Sensing of Environment;
S
ố:
210;
Từ->đến trang
: 229-241;
Năm:
2018
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Digital Elevation Models (DEMs) such as Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Models (ASTER GDEM), or Shuttle Radar Topography Mission DEM (SRTM) are widely used in remote areas and non-industrial countries because of their availability rather than their accuracy. Although a global DEM can be considerably enhanced using additional reference information such as higher resolution DEMs or ground truth points, improving accuracy in areas without reference data remains a challenge. This paper develops an approach to improve the accuracy of the estimated topography by combining two complementary DEMs (ASTER GDEM 1 arc-second and SRTM DEM 1 arc-second) in regions missing reference data. The combination approach is based on formulating relationships between slopes and weights in sites with reference data. Then the developed relationships are applied to sites with similar geomorphology to determine the combination weight for each DEM without using reference data. The results indicate that combined DEMs offer significant improvements of 47% and 20% in mean bias over a mountainous site, and 16% and 58% at a low-relief site when compared with the SRTM and ASTER GDEM products, respectively. DEM-derived drainages were also found to be more accurate for the combined DEMs than the near-global DEMs in areas where reference data is not available.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn