Науковий вісник НГУ

Оцінка точності цифрових моделей рельєфу для моделювання локальних геоїдів

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Батьківська категорія: 2024

Категорія: Зміст №5 2024

Створено: 29 жовтня 2024

Останнє оновлення: 29 жовтня 2024

Опубліковано: 30 листопада -0001

Автор: А. С. Уразалієв, Д. А. Шоганбекова, Ш. Кидиркожакизи, М. C. Кожахметов, Ш. К. Айтказінова

Перегляди: 958

Authors:

А. С. Уразалієв, orcid.org/0000-0001-7444-2897, Інститут іоносфери, м. Алмати, Республіка Казахстан; НАТ «Казахський національний дослідницький технічний університет імені К. І. Сатпаєва», м. Алмати, Республіка Казахстан

Д. А. Шоганбекова*, orcid.org/0000-0002-6825-4774, Інститут іоносфери, м. Алмати, Республіка Казахстан; Міжнародна освітня корпорація, м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Ш. Кидиркожакизи, orcid.org/0009-0000-0608-8902, Інститут іоносфери, м. Алмати, Республіка Казахстан; Міжнародна освітня корпорація, м. Алмати, Республіка Казахстан

М. C. Кожахметов, orcid.org/0009-0004-9433-8674, Інститут іоносфери, м. Алмати, Республіка Казахстан; НАТ «Казахський національний дослідницький технічний університет імені К. І. Сатпаєва», м. Алмати, Республіка Казахстан

Ш. К. Айтказінова, orcid.org/0000-0002-0964-3008, НАТ «Казахський національний дослідницький технічний університет імені К. І. Сатпаєва», м. Алмати, Республіка Казахстан

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2024, (5): 151 - 156

https://doi.org/10.33271/nvngu/2024-5/151

Abstract:

Одним із найважливіших факторів, що впливають на точність локальної моделі геоїда, є якість цифрової моделі рельєфу (ЦМР). Правильно підібрана ЦМР із високою роздільною здатністю може значно зменшити помилки при моделюванні геоїда, обробці гравітаційних аномалій і корекції рельєфу та низхідного простягання.

Мета. Оцінка точності п›яти глобальних ЦМР, отриманих із відкритих джерел, для визначення найбільш придатної моделі для створення локального геоїда.

Методика. Вертикальна точність матриць висот оцінювалася шляхом порівняння висот між матрицею висот і контрольними точками на різних типах місцевості. Реперні значення базуються на 344 наземних опорних точках, де були проведені GNSS спостереження з подальшим коригуванням координат і висот. Аналіз точності включав розрахунок статистичних показників різниці висот між даними GNSS і даними ЦМР.

Результати. Оцінка середньоквадратичного відхилення показала сприятливі значення для ЦМР COPERNICUS і ALOS, за ними йдуть SRTM, ASTER та ETOPO. У розрахунках середньої абсолютної похибки для гірських районів найкраще себе зарекомендувала модель ALOS, за нею йдуть COPERNICUS, SRTM, ASTER та ETOPO. Для інших типів місцевості найкращі результати за середньою абсолютною похибкою продемонструвала модель COPERNICUS.

Наукова новизна. Це дослідження вирізняється тим, що у ньому використані сучасні ЦМР із високою роздільною здатністю, такі як GLO30, що забезпечує сучасну й ретельну оцінку точності ЦМР спеціально для Казахстану. Новим є детальний аналіз впливу особливостей рельєфу місцевості (рівнинний, пагорбовий, гірський) на точність моделювання. Цей підхід виходить за рамки попередніх оцінок, надаючи нове й важливе розуміння продуктивності сучасних ЦМР.

Практична значимість. Практична цінність отриманих результатів полягає у винесенні рекомендацій щодо можливості використання досліджуваних ЦМР для регіонів Казахстану, що різняться між собою за ландшафтними характеристиками. Отримані результати показують, що ЦМР COPERNICUS і ALOS дуже добре підходять для точного моделювання геоїдів на півдні Казахстану. Ці моделі можуть значно підвищити точність локальних моделей геоїдів, що сприятиме застосуванню в геопросторовій науці та інженерії.

Ключові слова: цифрова модель рельєфу, геоїд, оцінка точності, ASTER, ALOS, ETOPO, SRTM, COPERNICUS

References.

1. Jalal, S. J., Musa, T. A., Din, A. H. M., Aris, W. A. W., Shen, W., & Pa’suya, M. F. (2019). Influencing factors on the accuracy of local geoid model. Geodesy and geodynamics, 10(6), 439-445. https://doi.org/10.1016/j.geog.2019.07.003.

2. Farahani, H. H., Klees, R., & Slobbe, C. (2017). Data requirements for a 5-mm quasi-geoid in the Netherlands. Studia Geophysica et Geodaetica: a journal of geophysics, geodesy, meteorology and climatology, 61(4), 675-702. https://doi.org/10.1007/s11200-016-0171-7.

3. Uuemaa, E., Ahi, S., Montibeller, B., Muru, M., & Kmoch, A. (2020). Vertical accuracy of freely available global digital elevation models (ASTER, AW3D30, MERIT, TanDEM-X, SRTM, and NASADEM). Remote Sensing, 12(21), 3482. https://doi.org/10.3390/rs12213482.

4. Polidori, L., & El Hage, M. (2020). Digital elevation model quality assessment methods: A critical review. Remote sensing, 12(21), 3522. https://doi.org/10.3390/rs12213522.

5. Chymyrov, A. (2021). Comparison of different DEMs for hydrological studies in the mountainous areas. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 24(3), 587-594. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2021.08.001.

6. López-Vázquez, C., & Ariza-López, F. J. (2023). Global Digital Elevation Model Comparison Criteria: An Evident Need to Consider Their Application. ISPRS International Journal of Geo-Information, 12(8), 337. https://doi.org/10.3390/ijgi12080337.

7. Bielski, C., López-Vázquez, C., Grohmann, C. H., Guth, P. L., Hawker, L., Gesch, D., ..., & Strobl, P. (2024). Novel approach for ranking DEMs: Copernicus DEM improves one arc second open global topography. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 62, 1-22. https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3368015.

8. Shoganbekova, D., Fan, H., & Pentayev, T. (2015). Gravimetric geoid model over Kazakhstan. In 15 ^th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2015, (pp. 283-290). https://doi.org/10.5593/sgem2015/b22/s9.035.

9. Geoportal of Turkestan region (n.d.). Retrieved from https://map.iturkistan.kz/.

10. Elkhrachy, I. (2017). Feature extraction of laser scan data based on geometric properties. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 45, 1-10. https://doi.org/10.1007/s12524-016-0569-2.

11. Mukherjee, S., Mukhopadhyay, A., Bhardwaj, A., Mondal, A., Kundu, S., & Hazra, S. (2012). Digital elevation model generation and retrieval of terrain attributes using CARTOSAT-1 stereo data. International Journal of Science and Technology, 2(5), 265-271. ISSN 2224-3577.

12. Tadono, T., Ishida, H., Oda, F., Naito, S., Minakawa, K., & Iwamoto, H. (2014). Precise global DEM generation by ALOS PRISM. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2, 71-76. https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-4-71-2014.

13. Tadono, T., Nagai, H., Ishida, H., Oda, F., Naito, S., Minakawa, K., & Iwamoto, H. (2016). Generation of the 30 m-mesh global digital surface model by ALOS PRISM. The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, 41, 157-162. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B4-157-2016.

14. Takaku, J., & Tadono, T. (2017, July). Quality updates of ‘AW3D’global DSM generated from ALOS PRISM. In 2017 IEEE international geoscience and remote sensing symposium (IGARSS),  (pp. 5666-5669). IEEE. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2017.8128293.

15. Tachikawa, T., Hato, M., Kaku, M., & Iwasaki, A. (2011, July). Characteristics of ASTER GDEM version 2. In 2011 IEEE international geoscience and remote sensing symposium, (pp. 3657-3660). IEEE. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2011.6050017.

16. Mukul, M., Srivastava, V., & Mukul, M. (2015). Analysis of the accuracy of shuttle radar topography mission (SRTM) height models using international global navigation satellite system service (IGS) network. Journal of Earth System Science, 124, 1343-1357. https://doi.org/10.1007/s12040-015-0597-2.

17. Yap, L., Kandé, L. H., Nouayou, R., Kamguia, J., Ngouh, N. A., & Makuate, M. B. (2019). Vertical accuracy evaluation of freely available latest high-resolution (30 m) global digital elevation models over Cameroon (Central Africa) with GPS/leveling ground control points. International Journal of Digital Earth, 12(5), 500-524. https://doi.org/10.1080/17538947.2018.1458163.

18. Mukherjee, S., Joshi, P. K., Mukherjee, S., Ghosh, A., Garg, R. D., & Mukhopadhyay, A. (2013). Evaluation of vertical accuracy of open source Digital Elevation Model (DEM). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 205-217. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.09.004.

19. Ghani, M. F. A., Hussin, H., Fauzi, A., & Jaya, A. (2022, June). An approach to find the potential landslide source based on intersection of lineament using SRTM DEM. In AIP Conference Proceedings, (Vol. 2454, No. 1). AIP Publishing. https://doi.org/10.1063/5.0078941.

20. Du, X., Guo, H., Fan, X., Zhu, J., Yan, Z., & Zhan, Q. (2016). Vertical accuracy assessment of freely available digital elevation models over low-lying coastal plains. International Journal of Digital Earth, 9(3), 252-271. https://doi.org/10.1080/17538947.2015.1026853.

21. Zhao, S., Cheng, W., Zhou, C., Chen, X., Zhang, S., Zhou, Z., ..., & Chai, H. (2011). Accuracy assessment of the ASTER GDEM and SRTM3 DEM: an example in the Loess Plateau and North China Plain of China. International Journal of Remote Sensing, 32(23), 8081-8093. https://doi.org/10.1080/01431161.2010.532176.

22. Hu, Z., Peng, J., Hou, Y., & Shan, J. (2017). Evaluation of recently released open global digital elevation models of Hubei, China. Remote Sensing, 9(3), 262. https://doi.org/10.3390/rs9030262.

23. Rexer, M., & Hirt, C. (2014). Comparison of free high resolution digital elevation data sets (ASTER GDEM2, SRTM v2. 1/v4. 1) and validation against accurate heights from the Australian National Gravity Database. Australian Journal of Earth Sciences, 61(2), 213-226. https://doi.org/10.1080/08120099.2014.884983.

24. Hladik, C., & Alber, M. (2012). Accuracy assessment and correction of a LIDAR-derived salt marsh digital elevation model. Remote Sensing of Environment, 121, 224-235. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.01.018.

25. Mispan, M. R., Rasid, M. Z. A., Rahman, N. F. A., Khalid, K., Haron, S. H., & Ahmad, N. (2015). Assessment of ASTER and SRTM derived digital elevation model for highland areas of Peninsular Malaysia region. International Research Journal of Innovations in Engineering and Technology, 2, 316-320.

26. Szabó, G., Singh, S. K., & Szabó, S. (2015). Slope angle and aspect as influencing factors on the accuracy of the SRTM and the ASTER GDEM databases. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 83, 137-145. https://doi.org/10.1016/j.pce.2015.06.003.

27. Jain, A. O., Thaker, T., Chaurasia, A., Patel, P., & Singh, A. K. (2018). Vertical accuracy evaluation of SRTM-GL1, GDEM-V2, AW3D30 and CartoDEM-V3. 1 of 30-m resolution with dual frequency GNSS for lower Tapi Basin India. Geocarto International, 33(11), 1237-1256. https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1343392.

28. Kozub, Y. I. (2018). The Digital Elevation Model Improving for the Landscape Mapping of the Republic of Dagestan. Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences, 12(3), 96-102.

29. Corti, G., Cioni, R., Franceschini, Z., Sani, F., Scaillet, S., Molin, P., ..., & Glerum, A. (2019). Aborted propagation of the Ethiopian rift caused by linkage with the Kenyan rift. Nature Communications, 10(1), 1309. https://doi.org/10.1038/s41467-019-09335-2.

30. Eakins, B. W., & Sharman, G. F. (2010). Volumes of the World’s Oceans from ETOPO1. NOAA National Geophysical Data Center, Boulder, CO, 7(1).

31. Ruijie, H., Xiaoyun, W., Xiaohong, S., Yongjun, J., & Xing, W. (2022). Research status and analysis of seafloor topography survey and model development. Reviews of Geophysics and Planetary Physics, 53(2), 172-186. https://doi.org/10.19975/j.dqyxx.2021-061.

32. National Centers for Environmental Information (2020). ETOPO1. https://doi.org/10.7289/V5C8276M.

33. Leister-Taylor, V., Jacob, P., Schrader, H., & Kahabka, H. (2020). Copernicus digital elevation model product handbook. Tech. Rep. GEO. 2018-1988-2. https://doi.org/10.3389/feart.2021.758606.

34. Purinton, B., & Bookhagen, B. (2021). Beyond vertical point accuracy: Assessing inter-pixel consistency in 30 m global DEMs for the arid Central Andes. Frontiers in Earth Science, 9, 758606. https://doi.org/10.3389/feart.2021.758606.

35. Huang, J., Yang, Y., Yu, Y., & Zhang, Y. (2024). Vertical accuracy of open-source remote sensing data (AW3D30, TanDEM-X, ATLAS) for understory terrain estimation. Geocarto International, 39(1), 2356855. https://doi.org/10.1080/10106049.2024.2356855.

36. Kaplan, E. D., & Hegarty, C. (Eds.) (2017). Understanding GPS/GNSS: principles and applications. Artech house. ISBN-13: 978-1-63081-058-0.

37. Baltiyeva, A., Shamganova, L., & Chernov, A. (2017). Analysis of mathematical models for solving problems of high-accuracy satellite geodesy. International Multidisciplinary Scientific GeoConference: SGEM, 17, 91-98. https://doi.org/10.5593/sgem2017/22.

38. Trevisani, S., Skrypitsyna, T. N., & Florinsky, I. V. (2023). Global digital elevation models for terrain morphology analysis in mountain environments: insights on Copernicus GLO-30 and ALOS AW3D30 for a large Alpine area. Environmental Earth Sciences, 82(9), 198. https://doi.org/10.1007/s12665-023-10882-7.

• < Попередня
• Наступна >