4 DEM质量评估
已有许多学者研究了DEM质量相关的评估方法及高精度DEM建模方法[2,67-71]，系统分析了DEM误差的影响因素(如采样、插值等)与精度建模等，本文不再赘述。本文简要介绍全球DEM质量评估通常采用的评定方法与精度指标。
4.1 评定方法
DEM精度是DEM面上的点高程与其真值的接近程度[2]，可以通过描述系统偏差评估其系统误差，通过估计高差的离散情况来评估其随机误差。
全球DEM通常给出了该产品官方声称的全局精度指标，但由于DEM数据质量在区域尺度上存在空间变化，因此需要对其定量评估并谨慎使用。本文给出DEM质量评估的一般思路[65,72-78]。
1) 利用目视检查和剖面图，初步识别DEM的系统误差和随机误差，了解DEM的可见细节程度。
2) 利用连续运行参考站(Continuously Operating Reference Station, CORS)，或者高精度(cm~dm级)实时动态测量(real-time kinematic, RTK)，或者ICESat地面参考点位数据来估计DEM绝对高程误差。参考点的高程精度需要至少优于DEM高程精度3倍，通过双线性内插方法对参考点进行格网插值。
3) 利用参考DEM(如LiDAR、机载InSAR或者其他已有高精度DEM资料)，以像素所在的面状区域为基础，评估待测DEM的高程精度。
4) 由于绝对高程误差与局部地貌坡度通常存在强相关，土地覆盖是DEM精度的关键影响因子，因此需要将DEM与参考数据按照坡度或者坡向、地物覆盖类型进行划分，用于确定高程误差空间分布与地形、地物的相关性。
4.2 精度指标
假定DEM高程误差服从正态分布，高程精度可用如下指标进行衡量。
1) 误差均值
2) 标准差
3) RMSE
在非开阔区域，由于滤波与插值误差导致激光扫描或数字摄影测量技术得到的DEM误差较少服从正态分布[79]，因此需要采用高程误差直方图和分位数Q-Q图诊断其是否服从正态分布。
考虑到系统偏差μ和标准差σ等精度估计会受到异常值和误差非正态分布的影响，因此DEM精度评估还需要考虑如下稳健统计方法[79-80]。
1) 中位数
2) 绝对偏差中位数(median absolute deviation, MAD)
3) 归一化绝对偏差中位数(normalized median, NMAD)
4) 90%分位数绝对偏差(LE90)
NMAD通常用于估计重尾分布标准差σ，对于正态分布(68.3%置信区间)而言，NMAD=σ，对于90%置信区间的线性误差, LE90=1.65σ。
5 DEM应用
高分辨率、高精度DEM数据在科学、工程、军事、社会经济等领域发挥着基础重要作用，特别是在地质灾害、全球变化与应对等方面，例如滑坡监测、冰川变化、海岸带淹没等[81]。
5.1 地质灾害应用
地质灾害通常定义为对生命、财产和环境具有潜在风险的地质状态和过程，包括自然灾害(如地震、滑坡、火山、海啸和洪水等)与人类活动相关的灾害(如地下水抽取、矿产开采等导致的地面沉降、水污染、大气污染等)[82]。
滑坡灾害是一种重大的地质灾害，每年造成大量人员伤亡和经济财产损失，近年来其发生频率随着气候变化和城市化的扩张而显著增加[83-84]。高分辨率、高精度DEM是滑坡识别、滑坡监测、滑坡灾害分析与预测等阶段的关键数据集，可以用于茂密植被地区的滑坡现象与滑坡机制目视判读、滑坡目录制图、滑坡形变量求解、环境因子与触发因子分析等研究[29]。
目前，高分辨率卫星遥感影像或LiDAR技术被广泛用于高地质风险区域的宏观地物覆盖、裸地DEM和地表形变获取。为了更好地融合不同观测平台的数据与模型，需要进一步结合地面实测数据(如地面三维激光扫描、地基InSAR、近景摄影测量等)和局部传感器网络开展DEM数据的验证与补充[84]。
5.2 海岸带应用
根据联合国政府间气候变化专业委员会2014年发布的第5次气候变化评估报告，过去110 a间全球海平面上升了19 cm，在全球变暖大背景下，海平面上升仍呈加速趋势，预计到2100年全球海平面最大升幅为0.98 m[85]。
海平面上升会淹没滨海低地，加剧风暴潮、洪涝、海岸侵蚀、海水入侵与土壤盐渍化等灾害，威胁沿海基础设施安全[86-88]。沿海城市在城市规划和重大基础设施的设计参数制定中，需要充分考虑海平面上升等气候变化增量因素。过去二十多年，欧美国家及中国已经针对沿海地区开展了海平面上升影响评估和脆弱区划研究，根据经济社会发展程度采取防护、后退和顺应等策略应对海平面上升[89-91]。
高程数据是确定海岸带地区自然灾害脆弱性的主要变量，特别是与洪水和海平面上升相关的淹没灾害[92-93]，但是对于DEM高程不确定性对海平面上升评估结果的影响研究仍然较少。因此，需要了解底层高程数据质量，才能正确建模潜在影响，进而得到可靠的灾害评估结果[89]。
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