侯明行，劉紅玉，張華兵，王 聰，譚清梅

(南京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

濱海濕地是指發(fā)育在海岸帶附近并且受海陸交互作用的濕地，是陸地生態(tài)系統(tǒng)和海洋生態(tài)系統(tǒng)的過渡地帶，廣泛分布于沿海海陸交界、淡咸水交匯地帶，是一個(gè)高度動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)[1]。其在區(qū)域生態(tài)安全、人類生存環(huán)境甚至區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面都發(fā)揮著重要作用[2]。鹽城濱海濕地屬于典型的淤泥質(zhì)海岸濕地，在人類活動(dòng)日益加劇的今天，一些岸段基本保持了天然的生態(tài)結(jié)構(gòu)和功能，成為我國乃至世界為數(shù)不多的典型原始海岸濕地之一[3]。

鹽城濱海濕地由于是目前殘留的典型淤泥質(zhì)潮灘濕地[4]，具有地形平坦，潮溝縱橫，植被高密以及分布面積廣等特征。這些特征一方面給區(qū)域地形測量帶來巨大困難，另一方面與地形起伏大的區(qū)域相比，DEM構(gòu)建難度較大，使得地形研究成為該濕地的“空白區(qū)”，不利于區(qū)域濕地保護(hù)與科學(xué)管理。當(dāng)前對DEM的研究主要集中于高山丘陵地區(qū)，而對于平原地區(qū)尤其是地形平緩，高程差異較小的沿海區(qū)域，系統(tǒng)的地形研究尚不多見。作為自然環(huán)境中的重要因素，地形因子通過各種形式對區(qū)域土壤、地表物質(zhì)的遷移與能量的轉(zhuǎn)換以及水源涵養(yǎng)能力等都產(chǎn)生重要影響[5]。同時(shí)地形作為景觀結(jié)構(gòu)和空間格局的重要影響因子,還控制著濕地植被的分布與演替。有鑒于此，本研究利用2002年野外高程測量數(shù)據(jù)，運(yùn)用Kriging和TIN兩種不同思想的插值方法對鹽城淤泥質(zhì)濱海濕地DEM的構(gòu)建與精度評估兩個(gè)問題展開研究，在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，通過查找和充分運(yùn)用數(shù)據(jù)本身的約束性條件來創(chuàng)建更能反映平坦?jié)竦氐腄EM，以期通過研究為該區(qū)域濕地地形模擬找到合適的方法，同時(shí)為鹽城濱海濕地的保護(hù)與科學(xué)管理提供必要的基礎(chǔ)性參考。

1 研究區(qū)特征

鹽城保護(hù)區(qū)，地處江蘇省中部沿海，是典型的淤泥質(zhì)濱海濕地。面積約為45.33×104hm2，是我國最大的海岸帶保護(hù)區(qū)。該區(qū)地處亞熱帶向暖溫帶的過渡地帶，季風(fēng)氣候顯著，溫暖濕潤，雨水充沛，四季分明，受南北氣流和海洋、大陸雙重氣候的影響，年平均氣溫介于13.7～14.8 ℃之間，無霜期220 d,年降水量為900～1 100 mm，南部多于北部。6-8月降雨量約占全年降雨量的40%～50%；地貌類型主要為海積平原。保護(hù)區(qū)核心區(qū)北至新洋港，南至斗龍港，西至海堤，總面積為1.90×104hm2。核心區(qū)內(nèi)原始植被保存完整，植被類型豐富多樣。米草、堿蓬、蘆葦?shù)茸匀恢脖蛔詵|向西在南北方向上呈帶狀分布。目前，保護(hù)區(qū)以中路港為界分為南北兩部分。北部主要為人工管理區(qū)，受人類活動(dòng)干擾強(qiáng)烈，景觀組分單一，主要為養(yǎng)殖塘、道路等人為景觀。南部則主要為自然濕地區(qū)，受人類活動(dòng)干擾比較微弱，基本保持了原始濕地面貌。本文試圖從方法上探討淤泥質(zhì)濱海濕地DEM的構(gòu)建技巧，為消除北部管理區(qū)人為活動(dòng)的影響，故選擇南部自然濕地區(qū)為本文章的研究區(qū)域。研究區(qū)位置與范圍如圖1所示。

圖1 研究區(qū)位置與范圍圖Fig.1 Location and scope of the study area

2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來源于2002-05初-06底所進(jìn)行的野外地形測繪資料：1∶10000核心區(qū)等高線、1∶10000核心區(qū)高程點(diǎn)(采用1985年國家高程基準(zhǔn)面(大地水準(zhǔn)面))。2002年Landsat ETM+遙感影像(多光譜30 m，全色15 m)；1997和2007年江蘇省海岸帶1∶20萬植被調(diào)查圖、1∶20萬地貌調(diào)查圖。參照1997和2007年海岸調(diào)查圖，利用監(jiān)督分類方法制作2002核心區(qū)景觀類型圖[6](經(jīng)過野外調(diào)查檢驗(yàn),遙感影像解譯判讀精度在90%以上)。以上數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用高斯—克呂格投影的3度分帶西安1980坐標(biāo)系。研究區(qū)源數(shù)據(jù)分布如圖2所示。

圖2 研究區(qū)源數(shù)據(jù)分布圖Fig.2 Source data distribution of the study area

2.2 高程點(diǎn)預(yù)處理

離散高程點(diǎn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分布特征對DEM的質(zhì)量有直接影響，因此在構(gòu)建DEM之前必須對離散高程點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量和分布特征檢測。檢測的內(nèi)容主要包括：是否存在重復(fù)點(diǎn)和異常點(diǎn)、是否符合正態(tài)分布、是否存在趨勢效應(yīng)等。由于濕地高程數(shù)據(jù)采集任務(wù)的繁重，加之面積巨大，不可避免的會(huì)對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)合并或多次讀數(shù)；同時(shí)由于測量過程中的操作失誤，還可能造成部分影響全局或局部的異常點(diǎn)[7]。再者，數(shù)據(jù)的正態(tài)分布以及趨勢效應(yīng)也會(huì)對插值的DEM產(chǎn)生較大的影響。適當(dāng)考慮數(shù)據(jù)中的趨勢效應(yīng)有助于利用數(shù)學(xué)公式對表面的非隨機(jī)成分進(jìn)行表達(dá)，以便選擇更好的模型對其擬合，只有這樣才能保證生成的DEM效果最佳?；谝陨纤枷?，本文章利用地統(tǒng)計(jì)分析模塊的數(shù)據(jù)瀏覽功能(Explore Date)對本次數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測：全局異常點(diǎn)的檢測以及正態(tài)分布采用直方圖法，局部異常點(diǎn)的檢測采用Voronoi圖法，而趨勢效應(yīng)檢測采用Trend Analysis法進(jìn)行[8]。檢測結(jié)果如圖3、4所示。

圖3 數(shù)據(jù)直方圖Fig.3 Histogram of the data

圖4 數(shù)據(jù)趨勢圖Fig.4 Trend chart of the data

觀察直方圖3(其中x軸為研究區(qū)高程點(diǎn)海拔分布范圍(-0.3～2.8 m),y軸為在該區(qū)間上的分布頻率(個(gè)數(shù)×10-1))發(fā)現(xiàn)，該數(shù)據(jù)未發(fā)現(xiàn)明顯的全局異常點(diǎn)，而在Voronoi圖的檢測中，數(shù)據(jù)存在部分偏高的異常值，通過查閱資料以及參照衛(wèi)星影像分析認(rèn)為，這些偏高的異常點(diǎn)部分是明顯的測量誤差，部分則是符合局部地形(米草區(qū))的特征值。對局部特征值進(jìn)行保留，對測量誤差值進(jìn)行剔除。同時(shí)，還可以發(fā)現(xiàn)直方圖表面數(shù)據(jù)呈單峰分布，而且具有一定的對稱性，接近于正態(tài)分布。

觀察Trend Analysis圖4(逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)20°呈現(xiàn)NE-SW)可以發(fā)現(xiàn)，在NE-SW(包括南北)方向(右方)上數(shù)據(jù)沒有明顯的特征，接近于直線分布；而在SE-NW方向(左方)上表現(xiàn)出先增高后降低的趨勢，顯示出一個(gè)倒置的“U”型。這種趨勢結(jié)合2002年景觀分類圖(圖2)可以給予解釋：核心區(qū)從陸向海方向上，養(yǎng)殖塘、蘆葦、堿蓬、米草、光灘自東向西在南北方向上成帶狀分布，而圖上的SE-NW方向上的趨勢主要發(fā)生在研究區(qū)下部三里河部位，該區(qū)生長著寬達(dá)4 km的米草帶，借助于米草的促淤保灘功能使其海拔明顯高出兩邊的光灘和堿蓬區(qū)。因此，在SE-NW方向上呈現(xiàn)的倒置“U”型趨勢是合理的。

3 結(jié)果與分析

3.1 鹽城淤泥質(zhì)濱海濕地DEM構(gòu)建

3.1.1 數(shù)字高程模型(DEM)的概念

數(shù)字高程模型(DEM) 是在電子計(jì)算機(jī)支持下采用數(shù)字量來描述地球表面高程變化的抽象模型[7]。它是一定范圍內(nèi)規(guī)則格網(wǎng)點(diǎn)的平面坐標(biāo)(X，Y)及其高程(Z)的數(shù)據(jù)集，用以描述區(qū)域地貌形態(tài)的空間分布。它能夠以多種形式顯示地形特征，并且支持對數(shù)據(jù)的快速修改和實(shí)時(shí)更新，便于進(jìn)行地形分析和動(dòng)態(tài)變化分析，具有形象、直觀、精確的特點(diǎn)。廣義上的DEM還包括等高線、三角網(wǎng)等。

3.1.2 DEM的構(gòu)建方法

目前,根據(jù)研究需要和數(shù)據(jù)采集情況,構(gòu)建DEM的方法主要有：利用實(shí)測數(shù)據(jù)構(gòu)建TIN創(chuàng)建DEM；利用地形圖提取等高線插值生成DEM；利用航攝立體相對構(gòu)建DEM；利用遙感影影像立體相對建立DEM以及利用合成孔徑雷達(dá)干涉測量技術(shù)獲取DEM等[9]。在實(shí)踐中應(yīng)用最廣泛、技術(shù)最成熟的結(jié)構(gòu)類型是正方形格網(wǎng)DEM(Grid)和不規(guī)則三角網(wǎng)DEM(TIN)[6]。本文章將重點(diǎn)闡述在考慮數(shù)據(jù)源諸多限制性條件下這兩者的構(gòu)建方法，以期為鹽城濱海濕地DEM的構(gòu)建選擇合適的方法。

對圖2中的高程點(diǎn)，應(yīng)用Arcgis地統(tǒng)計(jì)分析模塊中的Greate Subsets工具按隨機(jī)方式分解成兩部分，一部分占95%，共285個(gè)觀測點(diǎn)，用以構(gòu)建DEM；另一部分占5%，共 16個(gè)觀測點(diǎn)，用以評價(jià)DEM精度。

1)正方形格網(wǎng)DEM(Grid)的構(gòu)建方法

加載地統(tǒng)計(jì)分析模塊(Geostatistical Analyst),應(yīng)用地統(tǒng)計(jì)向?qū)е械钠胀↘riging插值法對隨機(jī)產(chǎn)生的285個(gè)觀測點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)算(Geostatistical Analyst->Geostatistical Wizard ->Kriging->Ordinary Kriging->Prediction Map)。為防止采用缺省參數(shù)插值造成的DEM精度過低，本方法應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)處理中檢測的限制性條件來約束Kriging插值。其中，針對數(shù)據(jù)中東南-西北方向上呈現(xiàn)的倒置“U”型趨勢，采用二階多項(xiàng)式擬合，以消除該趨勢對全局的影響；本次觀測點(diǎn)樣點(diǎn)對之間的空間距離平均為600 m,且半變異/協(xié)方差檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)當(dāng)距離大于790 m之后樣點(diǎn)對之間就不存在自相關(guān)關(guān)系，故將步長值設(shè)置為650 m，步長組設(shè)置為15，這樣可以有效地放大并模擬相鄰采樣點(diǎn)間局部變異的細(xì)節(jié)；參考點(diǎn)采用約束最大搜索半徑、約束搜索方向和約束搜索參考點(diǎn)個(gè)數(shù)的復(fù)合條件搜索法，為保證在各個(gè)方向上都有參考點(diǎn)，將搜索方向分為四個(gè)方向，每一個(gè)方向最多搜索5個(gè)參考點(diǎn)，最少搜索2個(gè)參考點(diǎn)。交叉驗(yàn)證顯示：均差為0.000 068 0接近0，均方根標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.984 7接近于1。因此，可以判斷采用基于數(shù)據(jù)本身的限制性條件來約束Kriging插值構(gòu)建DEM的模型具有精確的預(yù)測效果。經(jīng)查閱相關(guān)資料[10-12]可知：當(dāng)輸出柵格尺寸過小時(shí)，將造成地形信息遺缺情況嚴(yán)重,數(shù)據(jù)損失率增大[13]。當(dāng)柵格尺寸過大時(shí)，在某種程度上又會(huì)造成對地形的描述過于粗糙，難以實(shí)現(xiàn)對真實(shí)地形的表達(dá)。結(jié)合本研究區(qū)整體地形平坦，高程差異較小等特征，為方便對地形開展進(jìn)一步的研究，本文章采用的柵格大小為5 m。輸出柵格大小為5 m×5 m的Grid-DEM如圖5所示。

2)不規(guī)則三角網(wǎng)DEM(TIN)的構(gòu)建方法

不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN)是按一定的規(guī)則將離散點(diǎn)連接成覆蓋整個(gè)區(qū)域且互不重疊、互不交叉的三角形，從而建立離散點(diǎn)之間的空間關(guān)系的過程[14-15]。根據(jù)采樣點(diǎn)之間的相互關(guān)系，TIN的構(gòu)建方法分為約束性TIN和無約束性TIN[8]。鑒于本文章數(shù)據(jù)之間存在一定的空間關(guān)系，故采用基于Delaunay準(zhǔn)則的帶邊界約束的TIN構(gòu)建DEM。

加載三維分析模塊(3D Analyst),應(yīng)用Create TIN from features工具構(gòu)建TIN(3D Analyst→Create/Modify TIN→Create TIN from features)。同時(shí)，加載數(shù)據(jù)等高線和等高點(diǎn)。其中Height source設(shè)置為高程字段(ELEV)，Triangulate as設(shè)置為mass point(使等高線和等高點(diǎn)都以點(diǎn)的形式參與TIN的構(gòu)建)。為方便與Grid-DEM對比，通過3D Analyst →Convert→TIN to Raster工具，將TIN轉(zhuǎn)換為柵格DEM。柵格大小同設(shè)置為5 m×5 m。然后對生成的DEM執(zhí)行平滑處理，使生成的表面更加精確。TIN-DEM結(jié)果如圖6所示。

圖5 Grid-DEM效果圖(m)Fig.5 Effect drawing of the Grid-DEM(m)

圖6 TIN-DEM效果圖(m)Fig.6 Effect drawing of the TIN-DEM(m)

3.2 DEM精度評估與比較

3.2.1 DEM精度評估

目前，DEM精度評定的方法主要有檢查點(diǎn)法、剖面法、等高線法等[9]。檢查點(diǎn)法具有直觀、清晰、精確和易操作的特點(diǎn)。故本文章采用此種方法來檢驗(yàn)DEM的精度。

檢查點(diǎn)法即將模型高程與相同位置實(shí)測點(diǎn)的高程進(jìn)行比較，從而進(jìn)行對比分析，以評估DEM精度的方法[16]。本文章應(yīng)用在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，經(jīng)過運(yùn)算隨機(jī)產(chǎn)生的5%(16個(gè))的實(shí)測點(diǎn)，用以評價(jià)DEM精度。規(guī)定模型高程與實(shí)測點(diǎn)高程的差的絕對值為絕對誤差,絕對誤差與實(shí)測點(diǎn)高程的比為相對誤差[17]。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

從表1、2中可以看出，從總體上來說無論是Grid還是TIN生成的DEM，誤差都在可控范圍之內(nèi)。其中Grid-DEM的絕對誤差最大值為0.162 m，平均絕對誤差為0.063 m，平均相對誤差為4.20%；而TIN-DEM的最大值僅為0.028 m，平均絕對誤差和平均相對誤差只有0.005 m和0.36%。根據(jù)數(shù)字高程模型標(biāo)準(zhǔn)(CH/T9009.2-2010)中對高程誤差的規(guī)定，高程中誤差最低的平地為0.5 m[16]。因此，檢查點(diǎn)法評估結(jié)果表明本次所建立的Grid-DEM和TIN-DEM的精度是符合要求的。

3.2.2 DEM比較

本文章利用鹽城濱海濕地等高線和等高點(diǎn)數(shù)據(jù)，分別從兩種方法上，以不同的思想構(gòu)建濕地DEM。經(jīng)過精度評估認(rèn)為，兩種方法在模擬濕地地形中都具有較好的效果，均滿足精度需要。為更好的揭示濕地地形，將兩種方法進(jìn)行直接的比較，以期為濕地DEM構(gòu)建選擇最優(yōu)的方法提供理論參考。比較結(jié)果如表2所示。

表1 DEM誤差統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistics of the DEM errors

表2 DEM比較表Table 2 Comparison between the DEMs

表2說明，對以上兩種方法生成的DEM,經(jīng)過精度評估，雖然都滿足精度要求，但二者仍然存在較大的差別：從整體上來看，無論是絕對誤差還是相對誤差，Grid-DEM都要遠(yuǎn)高于TIN-DEM。從最大值上來看，Grid-DEM在絕對誤差方面比TIN-DEM整整高出0.134 m，就整個(gè)區(qū)域0.1 m的高程差來說，0.134 m的誤差對地形本就平緩的濕地在地形表達(dá)方面將會(huì)產(chǎn)生較大的影響。通過查看景觀分類圖可知，二者差別較大的區(qū)域主要集中在西部的田埂和東部的光灘上，在這些受人類干擾較強(qiáng)以及經(jīng)常受潮汐影響而處于不斷變化的區(qū)域，Grid插值要明顯差于TIN插值。在平均相對誤差方面，Grid-DEM達(dá)到4.20%，相應(yīng)的TIN-DEM卻只有0.36%，如果定義100%與平均相對誤差的差為平均精度，那么本次研究中TIN-DEM的平均精度就高達(dá)99.63%，而Grid-DEM的平均精度僅為95.80%。分析認(rèn)為，盡管在Grid插值時(shí)，全面的考慮了數(shù)據(jù)存在的“U”型趨勢，且根據(jù)樣點(diǎn)對之間的自相關(guān)閾值設(shè)置了合適的步長和步長組，插值精度在一定程度上也能得到保證，但與基于等高線和等高點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的TIN插值來說，在精度方面要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后，因?yàn)榈雀呔€是地形的綜合表達(dá)，蘊(yùn)藏著豐富和準(zhǔn)確的地形信息，是各種約束條件所無法比擬的。從圖5、6上來看，在DEM表面整體光滑度方面，Grid-DEM卻要優(yōu)于TIN-DEM。

同時(shí)，Grid和TIN作為目前DEM最主要的兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，都各有優(yōu)缺點(diǎn)。Grid存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)簡單，有利于對地形的進(jìn)一步表達(dá)。但由于其精度主要受方格大小的影響，過大或過小都會(huì)影響對復(fù)雜地形的描繪。于此相反，TIN的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，但由于TIN的三角形可以任意大小，對復(fù)雜地形和平坦區(qū)域都具有較好的表達(dá)能力。因此，如果采樣點(diǎn)分布比較均勻，研究區(qū)域沒有地形突變特征，那么首選Grid-DEM。反之，如果采樣點(diǎn)分布很不均勻，研究區(qū)域又存在多種地形突變特征，而且需要保留地形的特征點(diǎn)或特征線等信息，那么首選TIN-DEM。另外，在地形較為平坦的濕地區(qū)域，若要進(jìn)一步分析地形與植被分布，以及濕地沖淤演變的相互關(guān)系等問題時(shí)，選擇精度更高的TIN-DEM，才能從根本上揭示地形作為景觀結(jié)構(gòu)和空間格局重要影響因子的核心作用。

4 結(jié) 論

本文章圍繞基于Grid和TIN兩種不同思想的插值方法對鹽城淤泥質(zhì)濱海濕地DEM的構(gòu)建與精度評估兩個(gè)問題展開研究，試圖通過研究為該區(qū)域濕地地形模擬找到合適的方法。DEM數(shù)據(jù)是原始濕地保護(hù)與管理的重要基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)，而精度評估則是DEM數(shù)據(jù)能否發(fā)揮作用的關(guān)鍵。通過對以上兩個(gè)問題的研究，主要取得了以下幾個(gè)方面的成果：

1)利用地統(tǒng)計(jì)分析工具，對觀測點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢測，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一定的正態(tài)分布趨勢，符合插值要求；在數(shù)據(jù)中未發(fā)現(xiàn)全局異常點(diǎn)和影響插值的局部異常點(diǎn)；在SE-NW方向上數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出明顯的倒置“U”型趨勢，但基本與該區(qū)域的植被分布狀況吻合。通過對數(shù)據(jù)的分析與預(yù)處理，得到了有利于構(gòu)建DEM的可靠數(shù)據(jù)。

2)在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上采用Kriging插值法對觀測點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)算，其中針對數(shù)據(jù)中SE-NW方向上呈現(xiàn)的倒置“U”型趨勢，采用二階多項(xiàng)式擬合，以消除該趨勢對全局的影響；根據(jù)數(shù)據(jù)樣點(diǎn)對之間的自相關(guān)閥值，確定了合適的步長和步長組，最大程度的模擬了相鄰采樣點(diǎn)局部變異的細(xì)節(jié)。交叉驗(yàn)證顯示：均差接近于0，均方根標(biāo)準(zhǔn)誤差接近于1。證明采用Kriging插值同時(shí)考慮數(shù)據(jù)本身約束性條件的模型是可行的。同時(shí)，運(yùn)用等高線和等高點(diǎn)數(shù)據(jù)生成的TIN，效果同樣比較理想。

3)對兩種方法生成的DEM進(jìn)行了精度評估，從總體上來說無論是Grid還是TIN生成的DEM，誤差都在可控范圍之內(nèi)。其中Grid-DEM的絕對誤差最大值為0.162 m，平均絕對誤差為0.063 m，平均相對誤差為4.20%；而TIN-DEM的最大值僅為0.028 m，平均絕對誤差和平均相對誤差只有0.005 m和0.36%。根據(jù)數(shù)字高程模型標(biāo)準(zhǔn)，本次所建立的Grid-DEM和TIN-DEM的精度是符合要求的。

4)在對Grid-DEM和TIN-DEM的比較中發(fā)現(xiàn)：從整體上來看，無論是絕對誤差還是相對誤差，Grid-DEM都要遠(yuǎn)高于TIN-DEM，兩者最大值相差0.134 m，這將會(huì)對濕地地形表達(dá)產(chǎn)生較大的影響。在受人類干擾較強(qiáng)以及經(jīng)常受潮汐影響而處于不斷變化的區(qū)域，Grid插值要明顯差于TIN插值。通過進(jìn)一步的運(yùn)算可知，本次研究中TIN-DEM的平均精度高達(dá)99.63%，而Grid-DEM的平均精度僅為95.80%。造成這些差別的原因，分析認(rèn)為主要是等高線和潮汐的影響。因?yàn)榈雀呔€是地形的綜合表達(dá)，蘊(yùn)藏著豐富和準(zhǔn)確的地形信息，是各種約束條件所無法比擬的。但在DEM表面整體光滑度方面，Grid-DEM卻要優(yōu)于TIN-DEM。

5)針對此次研究中兩種DEM的評估誤差較大，筆者分析認(rèn)為可能是等高線和潮汐的影響。淤泥質(zhì)濱海濕地受潮汐的作用頻繁，基于潮汐作用提取水邊線進(jìn)而反演高程將會(huì)成為一個(gè)新的研究課題。這部分工作將在以后的論文中予以闡述。

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