摘 要

本文是对SRTM高程数据进行研究，在陕北黄土高原地区选择四个具有不同地貌的样区：长武、神木、宜君、淳化，通过将SRTM高程数据进行标准化的方式，以异常值阈值和邻域大小作为判定参数，研究SRTM高程数据的异常值判定标准来进行异常值的检测；通过与ASTER GDEM 高程数据进行融合以及使用空间插值的两种方式修复异常区域，并比较修复方式的优劣。实验结果表明：SRTM高程数据的异常值判定标准为：阈值为3，邻域为9到13；两种修复方式都成功降低了异常值的个数，比较发现，异常值个数较少时插值方法修复效果更好，而异常值个数较多时融合ASTER GDEM更好。本次研究从一定的角度分析了异常值的检测和修复，旨在为后续研究提供思路和参考。

关键词：SRTM，异常值检测，异常值修复

Abstract

This paper studies SRTM elevation data and selects four sample areas with different physiognomy in the loess plateau region of shanbei: changwu, shenmu, yijun and chunhua. In the way of standardization of SRTM elevation data, the threshold of abnormal value and the size of neighborhood are taken as the determination parameters, and the criteria of abnormal value determination of SRTM elevation data are studied for the detection of abnormal value. To repair the anomalies in two ways using the ASTER GDEM high data to repair and use spatial interpolation, And compare the advantages and disadvantages of the repair method. The experimental results show that the criteria for determining the abnormal value of SRTM elevation data are: threshold value is 3, neighborhood area is 9 to 13. The two repair methods successfully reduce the number of abnormal values，When the number of outliers is small, the interpolation method has better repair effect, while when the number of outliers is large, ASTER GDEM is better. This study analyzes the detection and repair of abnormal values from a certain Angle, in order to provide ideas and references for subsequent studies.

Key Words: SRTM; Outlier detection; Exception value repair

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 2

1.1 研究背景 2

1.2 研究意义 2

1.2.1 研究的问题 2

1.2.2 国内外研究现状 3

1.3 研究方法 4

第二章 异常值检测 5

2.1 数据来源 5

2.2 异常值阈值 5

2.3 异常值邻域范围 8

第三章 异常值修复 11

3.1 异常区域剔除 11

3.2 用GDEM数据修复SRTM异常值 12

3.3 用空间插值修复SRTM异常值 14

第四章 总结 17

4.1 研究结论 17

4.2 存在的问题与展望 17

参考文献 19

致谢 20

绪论

研究背景

地形是用来表现地球表面地面形态，经常作为研究的对象，用来分析地貌、地质、生态、水文等方面^[1]。

数字地面高程模型使用高程数据将地球进行数字化，是三维空间数据处理、地形分析和仿真技术的的主要信息来源和手段。随着GIS技术的不断发展和丰富，对于DEM的需求和应用越来越多，需要精度更高，范围更广的DEM数据，这是DEM发展的必然趋势。从GTOPO30 到SRTM, 再到最新的AST ER-GDEM, 各路学者以及研究人员一直在开发和创新更加精良的数字高程模型。

其中，发布的 GTOPO30 数据、SRTM 数据以及ASTER GDEM 数据是现今最实用的免费DEM数据，大量的研究者都致力于改善这些数据的效果，从而使得更多的人能获得优秀的DEM数据。

SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）是由美国国家航空航天局(NASA)和国家测绘局(NIMA)联合测量的数字地面高程模型。2000年2月11日,美国发射了航天飞机使用SRTM系统，成功地获取了从北纬60度低于60度之间地面雷达图像数据^[2]。总的来说，SRTM系统获得了80%的地球表面雷达图像数据，耗时两年完成数据处理。最新版本利用新的插值算法填补SRTM 90的数据空洞。SRTM地形数据分为两种规格，SRTM1和SRTM3，他们的区别是精度不同，SRTM是30米的精度，SRTM-3是90米的精度。发布的SRTM数据覆盖全球80%以上区域，为全球许多缺少数据的地区填补了空白，丰富了地理信息资源，例如高山区、茂密的热带雨林和沙漠区等地区，提供了一种国家间地理信息转换的标准，使得不同标准、不同地形图制图方法、缺少统一标准、数据共享难等问题获得了解决。

研究意义

研究的问题

我国的地形疆域辽阔、地形种类丰富、部分复杂地区难以获得高精度 DEM 数据。高精度的 DEM 数据就很难获得，这样获得代价就很高。而且我国部分基础地理信息数据属于机密性质的数据，大多说我们就很难去负担这些数据的获取代价，那么我们就需要在免费的DEM数据中的去选择，而免费发布的SRTM数据广泛用于不同学科和领域，拥有较为广阔的高程信息以及较高的分辨率受到大众的欢迎。作为多元化的资源，我们可以从中提取出需要的单一数据，例如地貌学中使用SRTM数据，我们会提取坡度、坡向等信息，就显示出SRTM的优越性；但是SRTM数据也有不足的地方，由于特殊的采集方式和DEM生成原理，导致特定区域的数据质量异常，尤其是水域，山区和峡谷等地区的SRTM数据质量较低 ，有些数据缺失了，也就是SRTM数据的空洞; 而且有些地区由于信号，影像数据有起伏，这样的数据主要是水域，水域对雷达的信号影像比较大，同样数据生产中SRTM数据的重合区域会出现一些数据重复，以及无法吻合的数据缺失，这都是可能出现异常数据的问题。然而数字地形分析需要高质量的DEM数据，才能获得准确分析结果，原始SRTM数据的精度不一定能满足需求，所以数据修复是十分必要的，就有了这个课题的想法，这次实验是需要对 SRTM数据的异常值进行检测，以及尝试修复，从而改善数据的质量，来提高SRTM数据的精度，为更多研究提供准确的数据。研究的主要内容为 SRTM数据异常值检测与修复。

国内外研究现状

随着时代发展，越来越多的学者关注DEM 应用技术的发展，在此领域做出了尝试和探索，越来越多的业内人士关注和讨论如何提高 DEM 的精度，检测和修复异常值是其中重要的一部分。虽然K.Kubik在1988年宣布至今为止，DEM数据的精度问题已经基本获得了解决，DEM数据基本精度可以获得保证，但是随着修复技术的进步，我们可以是的精度能够越来越高，而科研技术对于DEM数据精度的要求也会不断的提高，迫使我们不断研究新技术来提高数据的精度，满足更多领域的需求。

针对不同的数据源，本行业的前辈们^[3-6]对此进行了许多方法的尝试，从不同的领域方面提供了许多新的思路，使得研究多种多样，可以互相借鉴，互相验证，从而使得DEM数据越来越精确。

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