中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司 周承漢

為了解決非洲地區(qū)鐵路項(xiàng)目前期研究中基礎(chǔ)地形資料匱乏以及獲取難度大的問題，分本文綜合析了Google Earth及ASTER GDEM兩種基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用情況，提出了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取及利用方法，避免了單一數(shù)據(jù)源失真問題。并綜合兩種數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，獲取項(xiàng)目研究區(qū)域影像數(shù)據(jù)及高程數(shù)據(jù)，制作了影像疊加圖、矢量化地形圖及高程數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行初步地質(zhì)情況判識，用于項(xiàng)目前期方案研究。同時，通過吉布提鐵路項(xiàng)目現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)與Google Earth及ASTER GDEM數(shù)據(jù)的對比分析，表明了Google Earth、ASTER GDEM數(shù)據(jù)精度滿足非洲地區(qū)鐵路項(xiàng)目前期研究要求，證明了二者在非洲地區(qū)鐵路項(xiàng)目前期研究中應(yīng)用的可行性、可靠性及高效性。

Google Earth擁有全球大部分地區(qū)的衛(wèi)星影像及高程數(shù)據(jù)，而SRTM、ASTER GDEM等免費(fèi)DEM數(shù)據(jù)源提供了全球大部分地區(qū)的高程數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)精度雖然無法支撐詳細(xì)的工程設(shè)計(jì)，但在鐵路、公路、電力工程領(lǐng)域前期研究中均有所應(yīng)用[1]，且Google Earth等數(shù)據(jù)具有獲取便捷、資源投入少、表達(dá)效果好等特點(diǎn)，在工程設(shè)計(jì)前期研究中有一定的應(yīng)用優(yōu)勢。

1 Google Earth及免費(fèi)DEM數(shù)據(jù)特點(diǎn)

1.1 Google Earth

Google Earth是谷歌公司開發(fā)的一款虛擬地球軟件，集合了衛(wèi)星影像、航拍照片、遙感數(shù)據(jù)、高程模型等地理信息，可以提供全球大部分地區(qū)高分辨率柵格影像、高程模型和遙感數(shù)據(jù)。

Google Earth的全球地貌影像主要來源于衛(wèi)星影像以及部分航拍照片。全球范圍有效分辨率至少100m，大部分地區(qū)可達(dá)到30m，針對大城市、建筑物區(qū)域也提供分辨率為1m和0.5m左右的高精度影像。

1.2 DEM數(shù)據(jù)

目前常用的免費(fèi)DEM數(shù)據(jù)主要有SRTM 和ASTER GDEM兩種[2]。SRTM全稱為Shuttle Radar Topography Mission，采用干涉雷達(dá)繪制而成。ASTER GDEM全稱為Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model，采用高分辨率衛(wèi)星對地觀測結(jié)果繪制而成。

目前ASTER GDEM、SRTM對地貌數(shù)據(jù)的描述普遍優(yōu)于1:25萬數(shù)字高程模型，其中ASTER GDEM數(shù)據(jù)基本接近1:5萬地形圖數(shù)據(jù)精度[3]。郭笑怡等[4]的研究表明SRTM在平原地區(qū)高程精度優(yōu)于ASTER GDEM；而在地形復(fù)雜區(qū)域，ASTER GDEM數(shù)據(jù)分辨率優(yōu)勢明顯，能更好地反應(yīng)地形的起伏變化，高程精度更優(yōu)。本文在研究過程中結(jié)合吉布提鐵路項(xiàng)目地形地貌特點(diǎn)，選用在復(fù)雜地形條件下高程精度更優(yōu)的ASTER GDEM作為Google Earth高程模型的補(bǔ)充，與Google Earth高程模型相互驗(yàn)證，以提高項(xiàng)目前期研究的可靠性。

2 基于Google Earth、ASTER GDEM數(shù)據(jù)的鐵路項(xiàng)目前期研究

新建吉布提鐵路位于非洲東部，速度目標(biāo)值低，技術(shù)難度不大[5]。但項(xiàng)目所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后，社會發(fā)展水平低，缺乏系統(tǒng)的基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)、地質(zhì)資料，資料收集十分困難，無法獲取可用于項(xiàng)目前期研究的基礎(chǔ)地形、地質(zhì)資料，且項(xiàng)目前期研究周期短、投入少，不確定性因素多，也就無法進(jìn)行項(xiàng)目的航測或現(xiàn)場勘測。

因此，采用Google Earth及ASTER GDEM基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)生成鐵路線路設(shè)計(jì)可使用的影像、地形圖作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取的替代方案。

2.1 衛(wèi)星圖像獲取及地形圖制作

各個級別Google Earth影像數(shù)據(jù)可以使用RailGIS、奧維等軟件下載獲取，下載后的Google Earth影像經(jīng)糾偏、拼接、坐標(biāo)換算等過程后即可作為柵格數(shù)據(jù)用于鐵路項(xiàng)目前期研究。

ASTER GDEM數(shù)據(jù)可通過太空總署網(wǎng)站下載，利用Global Mapper等軟件處理生成各種等高距的等高線圖，即可與Google Earth影像數(shù)據(jù)疊加，生成影像高程疊加圖（如圖1所示），也可以對Google Earth影像矢量化，得到包含地形地貌、河流水系、交通路網(wǎng)、城鎮(zhèn)布局等基本測繪信息的地形圖。

圖1 Google Earth影像圖矢量化地形圖疊加高程數(shù)據(jù)Fig.1 Google Earth image vectorization topographic map overlay elevation data

2.2 初步地質(zhì)狀況判識

通過對Google Earth影像及ASTER DEM數(shù)據(jù)的遙感識別，可以得到初步的地質(zhì)特征，如地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、地質(zhì)災(zāi)害等，識別不良地質(zhì)區(qū)域。如圖2所示：為基于Google Earth的不良地質(zhì)識別成果，從中可以識別礦坑等不良地質(zhì)，為項(xiàng)目前期線站位方案研究提供地質(zhì)選線基礎(chǔ)支撐。

圖2 基于Google Earth的不良地質(zhì)識別成果Fig.2 Bad geological identification results based on Google Earth

2.3 線路選線設(shè)計(jì)

基于上述手段獲取地形圖及工程地質(zhì)數(shù)據(jù)后，通過對影像數(shù)據(jù)及地形圖的分析、判識，可以快速識別大型城鎮(zhèn)、公路、既有鐵路、機(jī)場、不良地質(zhì)區(qū)等控制因素，即可應(yīng)用于鐵路線站位方案設(shè)計(jì)，減少現(xiàn)場調(diào)繪環(huán)節(jié)，提高研究效率。而線路縱斷面設(shè)計(jì)可直接利用ASTER DEM高程模型，生成地面線。

3 Google Earth、ASTER GDEM數(shù)據(jù)精度分析

隨著吉布提鐵路設(shè)計(jì)的深入，利用0.5m分辨率Worldview影像配合現(xiàn)場航外控及外業(yè)調(diào)繪制作了1:2000地形圖，并進(jìn)行了現(xiàn)場勘測，獲得線路實(shí)測地面高程數(shù)據(jù)，以滿足后續(xù)設(shè)計(jì)階段精度要求。

為驗(yàn)證Google Earth、ASTER GDEM精度，選取吉布提鐵路DK371-DK388段線路，將Google Earth、ASTER GDEM數(shù)據(jù)高程值分別與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析（如圖3、圖4所示），表明兩種數(shù)據(jù)高程值與實(shí)測結(jié)果有顯著的相關(guān)性，趨勢線的斜率均接近1，其中Google Earth數(shù)據(jù)的相關(guān)性更好。采用檢查點(diǎn)法建立高程中誤差模型對選定線路的Google Earth、ASTER GDEM的高程精度進(jìn)行評價，以實(shí)測高程為真值，Google Earth、ASTER GDEM數(shù)據(jù)的高程中誤差分別為2.332m、6.394m，高差小于10m的點(diǎn)位分別達(dá)到了100%、94%（如表1所示）。相關(guān)文獻(xiàn)研究也表明從Google Earth、ASTER GDEM提取的地形精度與人工從1∶50000地形圖上判讀的精度相當(dāng)[6]。綜上所述，Google Earth、ASTER GDEM數(shù)據(jù)精度與1∶50000地形圖基本相當(dāng)，滿足鐵路項(xiàng)目前期研究要求。

圖4 ASTER GDEM高程數(shù)據(jù)與實(shí)測高程數(shù)據(jù)線性回歸分析Fig.4 Linear regression analysis of ASTER GDEM elevation data and measured elevation data

表1 實(shí)測高程與Google Earth、ASTER GDEM高程數(shù)據(jù)對比分析Tab.1 Comparative analysis of the measured elevation with Google Earth and ASTER GDEM elevation data

圖3 Google Earth高程數(shù)據(jù)與實(shí)測高程數(shù)據(jù)線性回歸Fig.3 Linear regression analysis between Google Earth elevation data and measured elevation data

4 結(jié)論

鐵路項(xiàng)目前期研究需要大量的基礎(chǔ)測繪及地質(zhì)數(shù)據(jù)支撐，利用Google Earth及ASTER GDEM數(shù)據(jù)資源可以便捷、直觀、高效地進(jìn)行鐵路項(xiàng)目前期研究，很好地解決非洲地區(qū)基礎(chǔ)資料匱乏的問題。通過分析可知，Google Earth及ASTER GDEM數(shù)據(jù)精度滿足鐵路項(xiàng)目前期研究要求，且Google Earth在鐵路項(xiàng)目設(shè)計(jì)成果展示方面也有一定的優(yōu)勢。故Google Earth及ASTER GDEM可在非洲地區(qū)類似項(xiàng)目中推廣應(yīng)用，但也要注意坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、局部高程失真等問題。

引用

[1]閔柯.全球數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)在國外鐵路勘測設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].鐵道勘察,2019,45(3):16-19.

[2]秦臣臣,陳傳法,楊娜,等.基于ICESat/GLAS的山東省SRTM與ASTER GDEM高程精度評價與修正[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2020, 22(3):351-360.

[3]胡勇,馬澤忠,黃健.復(fù)雜山區(qū)ASTER GDEM2高程精度驗(yàn)證[J].航天返回與遙感,2019,40(4):122-129.

[4]郭笑怡,張洪巖,張正祥,等.ASTERGDEM與STRM3數(shù)據(jù)質(zhì)量精度對比分析[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2011,26(3):334-339.

[5]中鐵第四勘測設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司.吉布提鐵路Galile-Nagad段可行性研究[R].武漢:2013.

[6]張朝忙,劉慶生,劉高煥,等.STRM3與ASTER GDEM數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用進(jìn)展[J].地理與地理信息科學(xué),2012,28(5):29-34.