【摘 要】
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机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法（克里金（Ordinary K
【基金项目】
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国家自然科学基金（42271438）； 山东省自然科学基金项目（ZR2020YQ26、ZR2019MD007）； 山东省高等学校青创科技支持计划（2019KJH007）～～；
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机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法（克里金（Ordinary Kriging, OK）,径向基函数（Radial Basis Function, RBF）,不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）,自然邻域（Natural Neighbor, NN）和反距离加权（Inverse Distance Weighting, IDW））构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:（1） DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;（2） DEM误差与地表粗糙度存在正相关,随数据密度降低,OK、RBF、IDW所得粗糙度与DEM误差的相关系数均降低,与TIN和NN的相关系数先降低后在30%处升高;（3）从插值生成的DEM中提取地表粗糙度,其误差随数据密度缩减而增大,其中IDW所得粗糙度的精度在密度为90%和70%时最高,而数据密度缩减至50%后,RBF能够更准确地捕捉到地形变化。
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