【摘 要】
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传统的地形变化检测方法忽略了DEM误差的空间自相关性，针对此问题，本文提出了顾及DEM误差空间自相关的地形变化检测方法。首先，通过2期DEM相减得到差值DEM（DoD），并通过蒙特卡罗方法评估DEM的误差空间分布；其次，基于DEM误差空间分布图，通过误差传播公式计算DoD误差，并使用半变异函数分析其空间自相关程度；最后，在误差空间自相关分析和显著性检测的基础上计算地形变化量（体积）和对应的误差限。
【基金项目】
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安徽高校省级自然科学研究重大项目（KJ2021ZD0130）； 实景地理环境智能科技滁州市“113”产业创新团队； 江苏省高等学校自然科学研究项目（22KJB170016）； 国家自然科学基金项目（41930102、42171402）； 南京信息工
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传统的地形变化检测方法忽略了DEM误差的空间自相关性，针对此问题，本文提出了顾及DEM误差空间自相关的地形变化检测方法。首先，通过2期DEM相减得到差值DEM（DoD），并通过蒙特卡罗方法评估DEM的误差空间分布；其次，基于DEM误差空间分布图，通过误差传播公式计算DoD误差，并使用半变异函数分析其空间自相关程度；最后，在误差空间自相关分析和显著性检测的基础上计算地形变化量（体积）和对应的误差限。本文在4个黄土小流域进行了实验，结果表明：无人机摄影测量DEM的高程误差存在一定程度的空间自相关，通过光束平差蒙特卡罗方法可以模拟无人机摄影测量DEM的误差空间分布；在进行地形变化检测时，使用误差空间分布代替中误差进行地形变化检测有效降低了检测结果对显著性阈值的敏感性；显著性阈值从68%提高到95%时，使用误差空间分布的检测结果损失的观测值比使用中误差低5.39%～6.75%。顾及空间自相关的地形变化检测方法能够更加科学、精确地量化地形变化特征，也可有效地应用于地表变形监测、流域侵蚀监测、输沙量评估等领域。
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