统计回归分析算法校正AW3D30高程误差适用性研究

作者：厉鸣; 董有福^*; 张丽

来源：测绘科学, 2022, 47(02): 23-61.

DOI：10.16251/j.cnki.1009-2307.2022.02.004

• AW3D30
• 高程误差
• 多元线性回归
• 支持向量机
• 随机森林

针对AW3D30在不同区域存在高程误差存在明显差异的问题，该文选取秦岭高山、中山以及低山3个地貌类型区，1∶50 000 DEM作为参考数据，在数据预处理之后，通过提取一定量采样点与验证点及其地形参数和森林覆盖率指数，利用多元回归模型、随机森林和支持向量机算法校正AW3D30高程误差并对其适用性进行探讨。实验结果表明，支持向量机模型对高山区高程误差改正效果最好，可使校正后DEM中误差降低8.57 m,等高线套合匹配效果最理想；在低山区和中山区使用随机森林回归模型能够取得最优效果，改正后的DEM中误差分别降低了12.64 m和9.71 m; 3种模型对于提升AW3D30的高程精度都具有良好效果。

• 单位
  南京工业大学