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DEM(Digital Elevation Model)的发展在相关应用领域发挥着越来越重要的作用,DEM精度的提升也成为数字地形分析重要方向之一。黄土高原独特的地貌特征为DEM精度提升研究提供了得天独厚的条件;随着多源数据的公开下载,基于多源数据的研究也越来越多,在此基础上采用多源数据组合的方式来提升DEM精度是一个有必要的尝试,为DEM精度提升或基于其研究提供参考。本文选取了陕北黄土高原五个典型地貌样区作为研究样区,以5m DEM数据作为基础数据,下载ALOS、SRTM、ASTER三种不同数据源数据,经前期配准统一处理,然后分别以ENVI GS软件融合、加权融合、特征点嵌入融合三种方法对三种数据分别进行互增强探索,以绥德样区为例,实验结果如下:(1)采用ENVI GS方法融合,融合后中误差基本介于融合前数据中误差值之间,中误差相对降低0.38-5.674m,误差的极大值、极小值分别优化2-14m、32-65m,无论是中误差还是误差极值都有一定优化效果;其中融合后结果以ALOS与SRTM融合效果最好,ALOS与ASTER次之,SRTM与ASTER融合效果较差。(2)按照样区坡度、正负地形,将样区分为沟间平缓区、沟坡陡峭区,以及沟底相对平缓区3部分,依据各部分的不同误差,分别计算各部分权重再融合,所得结果总体中误差、误差极值都低于原数据中效果较好的数据中误差值,对原数据精度提升效果十分明显;其中平缓区ALOS与SRTM融合所得结果最好分别为6.432m和7.923m,陡峭区ALOS与ASTER所得结果最好为9.8m,中误差分别相对降低了5.817m、8.917m和5.689m,误差极值纠偏效果也很好。(3)将基础数据中位于山脊线、山谷线上的特征点嵌入绥德样区3种不同数据中,所得结果总体中误差、误差极值都明显低于融合前数据值,中误差降低1.4-6.73m,提升明显;其中ALOS融合后中误差值最低8.55m,数据效果最好,ASTER中误差、误差极值分别优化6.731m和20.588m、54.67m,提升程度最大。综合5个样区的3种融合方式,对比融合前后中误差、误差极值,其结果表明:(1)ENVI GS融合方便简捷,三种组合融合方法都能较好的提升原始数据精度,总体以ALOS与SRTM融合得到结果最好,受原数据影响较大。(2)通过将样区划分为沟底、沟间与沟坡之后,依据权重分别融合,总体数据精度提升比较明显。ALOS与SRTM融合适合较平缓、精度较高的数据,融合能得到更好的精度;ALOS与ASTER融合,精度提升效果相对最为明显,在起伏大的区域,能得到比较好的结果;SRTM与ASTER融合时,更多时候能达到一个比较稳定的提升范围,不会存在提升精度差异很大的情况。(3)通过将特征点嵌入三种开源DEM数据,融合结果误差、误差极值都有比较明显的改善。总体以原数据效果就好的ALOS数据嵌入融合结果最好,ASTER融合受原数据误差特征值效果都较差,在融合后中误差和误差极值提升效果最为明显。