ОЦІНКА ПРИДАТНОСТІ ЦИФРОВИХ МОДЕЛЕЙ ВИСОТ SRTM ТА ASTER ДЛЯ ЦІЛЕЙ ГІДРОЛОГІЧНОГО ГЕОПРОСТОРОВОГО АНАЛІЗУ

Д.В. Свідзінська

Ключові слова: SRTM, ASTER, гідрологічний аналіз ЦМР, р. Чорна Тиса

Анотація

Подано порівняльну характеристику цифрових моделей висот (ЦМВ) SRTM та ASTER. В результаті гідрологічного аналізу ЦМВ побудовано декілька варіантів мережі водотоків. Верифікація результатів за даними топографічної карти масштабу 1 : 50 000 засвідчила, що найкращі результати отримуються за даними SRTM, а дані ASTER потребують додаткової обробки. Подальші перспективи пов’язані з побудовою високоточної ЦМР та здійсненням верифікації за результатами її аналізу.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Посилання

1. Гродзинський М. Д. Пізнання ландшафту: місце і простір: Монографія у 2-х т. / М. Д. Гродзинський — К.: ВПЦ «Київський університет», 2005. — Т.2 — C. 56-63.
2. Costa-Cabral M. C. Digital elevation model networks (DEMON): A model of flow over hillslopes for computation of contributing and dispersal areas / M. C. Costa-Cabral, J. Burges // Water Resources Research. — 1994. — 30(6). — рр.1681-1692.
3. Directive 2000/60/EC of the European Parliament and of the Council of 23 October 2000 establishing a framework for Community action in the field of water policy [Electronic resource]. — Access mode: http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32000L0060
4. Dragut L. Automated object-based classification of topography from SRTM data / L. Dragut, C. Eisank // Geomorphology. — 2012. — №141-142. — рр. 21-33.
5. Gopinath G. Automated extraction of watershed boundary and drainage network from SRTM and comparison with Survey of India toposheet / G. Gopinath, T. V. Swetha, M. K. Ashitha // Arabian Journal of Geosciences. — 2013. — pp. 1-8.
6. Gruber S. Land-surface parameters and objects in hydrology / S. Gruber, S. Peckham // Geomorphometry: Concepts, Software, Applications. Developments in Soil Science [Eds: Hengl T., Reuter H. I.]. — 2008. — vol. 33. — pp. 171-194.
7. Guth P. L. Geomorphometry from SRTM : сomparison to NED / P.L. Guth // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. — 2006. — vol. 72, №3. — рр. 269-277.
8. Hengl T. Finding the right pixel size/ T. Hengl // Computers & Geosciences. — 2006. — vol. 32, №9. — рр. 1283-1298.
9. Hengl T. How accurate and usable is GDEM? A statistical assessment of GDEM using LiDAR data [Electronic resource] / T. Hengl, H. I. Reuter // Geomorphometry 2011 [Eds.: Hengl T., Evans I.S., Wilson J.P, Gould. M.]. — Redlands, CA, 2011. — pр. 45-48. — Access mode: http://geomorphometry.org/system/files/HenglReuter2011geomorphometry.pdf
10. Jarvis A. Practical use of SRTM data in the tropics — Comparisons with digital elevation models generated from cartographic data / A. Jarvis, J. Rubiano, A. Nelson, A. Farrow, M. Mulligan — Cali, Colombia. — 2004. — №198. — 32 р.
11. Karwel A. K. Estimation of the accuracy of the SRTM terrain model on the area of Poland / A.K. Karwel, I. Ewiak // ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. — Beijing, 2008. — Vol. XXXVII, Part B7. — pp. 169-172.
12. Planchon O. A fast, simple and versatile algorithm to fill the depressions of digital elevation models / O. Planchon, F. Darboux // Catena. — 2002. — vol. 46 №2-3. — pp. 159-176.
13. QGIS Development Team, 2014. QGIS Geographic Information System / Open Source Geospatial Foundation Project [Electronic resource]. — Access mode: http://qgis.org
14. SAGA GIS Development Team, 2014. SAGA — System for Automated Geoscientific Analyses / SAGA User Group Association [Electronic resource]. — Access mode: http://saga-gis.org
15. Stevenson J. A. Despeckling SRTM and other topographic data with a denoising algorithm/ J. A. Stevenson, X. Sun, N.C. Mitchell // Geomorphology. — 2010. — vol. 114 №3. — рр. 238-252.