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定量分析坎伯兰高原东部落叶林中由LiDAR衍生的DEM的准确性
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上传时间: 2020-06-04
详细说明：源自光检测和测距（LiDAR）技术的数字高程模型（DEM）已成为表示地形表面的标准。 它们在林业，农业和自然资源中有许多应用。 尽管标高误差远低于传统方法，但据报导，其精度会随着地形坡度和植被覆盖而降低。 在这项研究中，我们量化了坎伯兰高原落叶东部森林中机载LiDAR衍生的DEM的准确性。 我们测量了位于不同坡度和崎classes度等级的田间图中的相对海拔变化，以量化DEM精度。 我们比较了来自三个LiDAR数据集的DEM的海拔变化误差：低密度（〜1.5 pts•m-2），高密度（〜40 pts•m-2）和组合数据集。 我们还比较了通过使用四种插值方法对地面点进行插值而获得的DEM。 结果表明，平均高程变化误差（MECE）随着地形坡度和崎程度的增加而增加，平均为73.6 cm。 MECE值的范围从最低坡度（0％-39％）和崎（度（0％-28％）类别的23.2 cm到最高坡度（50％-103％）和崎ged度（46％-103）的区域的145.5 cm不等％）类。 我们发现插值方法或LiDAR数据集之间无显着差异； 后者表明使用低密度数据集可以达到类似的精度水平。
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