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居住区景观中采用不同滤波方法从机载 LiDAR 点云提取的数字地形模型的比较分析
光探测和测距 (LiDAR) 是一种成熟的主动遥感技术，可以提供地形和非地面物体（如植被和建筑物等）的精确数字高程测量。需要去除非地面物体才能创建数字地形模型 (DTM)，该模型是仅代表地面点的连续表面。本研究旨在比较分析三种主要的去除非地面物体的滤波方法，即高斯低通滤波器、焦点分析均值滤波器和基于不同窗口大小的 DTM 斜率滤波器，以从机载 LiDAR 点云创建可靠的 DTM。分析中使用了 ISPRS WG III/4 提供的在德国 Vaihingen 上空捕获的纯住宅区 LiDAR 数据样本。视觉分析表明，高斯低通滤波器使衰减的高频物体的 DTM 变得模糊并强调了低频物体，而在较大的窗口大小下它可以更好地去除非地面物体。与高斯低通滤波器相比，焦点分析均值滤波器表现出更好的非地面物体去除效果，尤其是在窗口尺寸较大的情况下，非地面物体的细节在窗口尺寸为 25 × 25 及更大的 DTM 中几乎消失了。基于斜率的 DTM 滤波器创建的裸地模型在非地面物体的位置充满了缝隙，这些缝隙的尺寸和数量有所增加
第 4 章 用于追踪森林景观中的水文和生物地球化学途径和过程的数字地形分析方法
数字地形分析 (DTA) 包括一组使用数字高程模型 (DEM) 来模拟各种尺度的地球表面过程的工具。DEM 及其衍生产品是数字地形模型 (DTM) 的更大集合的一部分，用于各个领域，以模拟能量和物质在表面的流动。水文学家工具包中 DTM 的普遍性导致地形属性（例如坡度和上坡贡献区域）被广泛使用，以表征水和相关营养物质在景观中的移动方式。计算地形属性的算法现在已被编入所有商业地理信息系统 (GIS) 软件（例如 ArcGIS、Idrisi），用户只需按一下按钮即可绘制潜在地表水文流模式。虽然派生图层总是看起来很刺激，但现场水文学家经常提出这样的问题：DTM 通常只是有趣的空间模式，与预测实际水文行为没有太大关系吗？本文通过讨论 DTA 对于 21 世纪森林水文学从业人员的意义，批判性地回答了这个问题。自从早期的集水区降雨径流理论提出以来，人们就开始利用地形信息来更好地了解集水区的水文功能（Horton 1945 ；Hewlett 和 Hibbert 1967 ）。然而，在桌面计算出现之前，人们使用集水区规模的属性（例如集水区的面积、长度、周长和地形起伏比（最大地形起伏除以最长流路长度））来研究水文行为，因为只有这些属性才能轻松地从等高线图中得出（Schumm 1956 ）。虽然这些指标有助于解释不同流域之间水和泥沙产量的差异（Garcia-Martino´ 等人 1996 ），