土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模...土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模型以其兼具简单性与准确性,成为全球应用最广泛的土壤侵蚀模型之一。在RUSLE模型的输入参数中,地形因子(LS因子)对土壤流失潜力的影响最为显著,而LS因子的输入数据和计算方法对最终RUSLE模型计算的质量会有直接影响。为此构建了中国区域30米分辨率LS因子数据集(LS_China)。本数据集采用开源工具SAGA(自动化地球科学分析系统)和GDAL(地理空间数据抽象库),基于公开的SRTM30米高程数据集(SRTMGL1)计算获得,覆盖整个中国区域。数据被组织成单独的栅格化图块,每个栅格化图块覆盖1°×1°的范围,以Geotiff格式存储。在大尺度范围的数据计算过程中,基于对数据的空间分解,采用邻域依赖的计算方法,同时采用多流算法,保证LS因子计算的准确性。在数据质量控制方面,通过变异系数(CV)验证并与同一区域的其他数据集进行比较。结果表明,LS_China数据集的变异系数为1.24,相较于其他数据集,其内部异质性较小,具备高质量和高可靠性。本数据集可用作各种尺度(地方、区域、国家)的任何土壤侵蚀评估的输入数据。展开更多
针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。...针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。通过最小平方中值算法初步去除点云中的噪点,并基于距离构建初始权重矩阵,利用距离加权总体最小二乘法对点云进行平面拟合,减少平面中凸起与凹陷等缺陷对平面拟合的影响,该算法与传统平面拟合算法相比具备消除异常点与平面缺陷的优点,具备更高的拟合精度;与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)相比具有更高的拟合效率与相近的拟合精度。展开更多
文摘土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模型以其兼具简单性与准确性,成为全球应用最广泛的土壤侵蚀模型之一。在RUSLE模型的输入参数中,地形因子(LS因子)对土壤流失潜力的影响最为显著,而LS因子的输入数据和计算方法对最终RUSLE模型计算的质量会有直接影响。为此构建了中国区域30米分辨率LS因子数据集(LS_China)。本数据集采用开源工具SAGA(自动化地球科学分析系统)和GDAL(地理空间数据抽象库),基于公开的SRTM30米高程数据集(SRTMGL1)计算获得,覆盖整个中国区域。数据被组织成单独的栅格化图块,每个栅格化图块覆盖1°×1°的范围,以Geotiff格式存储。在大尺度范围的数据计算过程中,基于对数据的空间分解,采用邻域依赖的计算方法,同时采用多流算法,保证LS因子计算的准确性。在数据质量控制方面,通过变异系数(CV)验证并与同一区域的其他数据集进行比较。结果表明,LS_China数据集的变异系数为1.24,相较于其他数据集,其内部异质性较小,具备高质量和高可靠性。本数据集可用作各种尺度(地方、区域、国家)的任何土壤侵蚀评估的输入数据。
文摘针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。通过最小平方中值算法初步去除点云中的噪点,并基于距离构建初始权重矩阵,利用距离加权总体最小二乘法对点云进行平面拟合,减少平面中凸起与凹陷等缺陷对平面拟合的影响,该算法与传统平面拟合算法相比具备消除异常点与平面缺陷的优点,具备更高的拟合精度;与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)相比具有更高的拟合效率与相近的拟合精度。
