Сравнительный анализ методов интерполяции топографических данных для создания цифровой модели рельефа на примере национального парка «Нижняя Кама»

Проведено сравнение методов интерполяции топографических данных для создания гидрологически корректной цифровой модели рельефа на примере залесенных территорий национального парка «Нижняя Кама», Республика Татарстан, Россия. Для работы использованы доступные топографические карты территории парка в масштабе 1 : 100 000. Методы интерполяции - метод обратно взвешенных расстояний с различными параметрами степени p (IDW1, IDW2, IDW3, IDW4), ординарный кригинг с моделями вариограммы Матерна (OKMat) и сферической (OKSph), метод иерархических базисных сплайнов (MBS), метод сплайнов типа тонкой пластины (TPS) - оценивались по показателю вертикальной точности и по гидрологической точности. Гидрологическая точность вычислялась на основе расстояния сети каналов, выделенных на основе интерполированных моделей рельефа, от их реального расположения на местности. Результаты оценки на основе узлов изолиний и характерных точек местности показали, что метод обратно взвешенных расстояний характеризуется наибольшей погрешностью при создании цифровой модели высот. Геостатистические и сплайновые методы обладают схожей точностью. По точности выделения сети каналов методы располагаются в порядке: IDW1 - IDW3 -MBS - IDW4 - IDW2 - OKSph - TPS - OKMat. В целом, можно заключить, что для задач, требующих гидрологически корректной модели рельефа, методы TPS и ординарный кригинг позволяют получить наиболее реалистичное отображение рельефа. В частности, метод ординарного кригинга с моделью вариограммы Матерна является наиболее корректным интерполятором из рассмотренных для обследованной территории НП «Нижняя Кама».

1. Гареев Р.М., Кулагин А.В., Блатт Л.В., Яруллин Ф.Х., Соловьев Д.А., Прохоров В.Е., Артемьева Т.И. Комплексное изучение лесных экосистем национального парка «Нижняя Кама» и оценка воздействия на них объектов нефтедобычи // Экологический консалтинг. 2009. Т. 1. № 33. С. 2-10.

2. Ерицян Г.Г. Сравнение цифровых моделей рельефа, полученных с топографических карт масштаба 1 : 50 000, 1 : 100 000 и 1 : 200 000 с ЦМР SRTM // Известия НАН РА. Науки о Земле. 2013. Т. 66. № 1. С. 34-47.

3. Ajvazi B., Czimber K. A comparative analysis of different DEM interpolation methods in GIS: case study of Rahovec, Kosovo, Geodesy and cartography, 2019, vol. 45, no. 5, p. 43-48, DOI: 10.3846/gac.2019.7921.

4. Alcaras E., Parente C., Vallario A. Comparison of different interpolation methods for DEM production, International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 2019, vol. 6, no. 4, p. 1654-1659, DOI: 10.30534/ijatcse/2019/91842019.

5. Alganci U., Besol B., Sertel E. Accuracy Assessment of Different Digital Surface Models, Intern. Journal of GeoInformation, 2018, vol. 7, no. 3, p. 114, DOI: 10.3390/ijgi7030114.

6. Arun P.V. A comparative analysis of different DEM interpolation methods, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 2013, vol. 16, no. 2, p. 133-139, DOI: 10.1016/j.ejrs.2013.09.001.

7. Baugh C.A., Bates P.D., Schumann G., Trigg M.A. SRTM vegetation removal and hydrodynamic modeling accuracy, Water Resour. Res., 2013, vol. 49, no. 9, p. 52765289, DOI: 10.1002/wrcr.20412.

8. Boreggio M., Bernard M., Gregoretti C. Evaluating the Differences of Gridding Techniques for Digital Elevation Models Generation and Their Influence on the Modeling of Stony Debris Flows Routing: A Case Study From Rovina di Cancia Basin (North-Eastern Italian Alps), Front. Earth Sci., 2018, vol. 6, p. 89, DOI: 10.3389/feart.2018.00089.

9. Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V., Boehner J. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4, Geoscientific Model Development, 2015, vol. 8, p. 19912007, DOI: 10.5194/gmd-8-1991-2015.

10. Donato G., Belongie S. Approximate Thin Plate Spline Mappings and Principal Warps, Computer Vision - ECCV 2002: European Conference on Computer Vision: Lecture Notes in Computer Science, A. Heyden, G. Sparr, M. Nielsen, P. Johansen (eds.), Berlin, Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, 2002, vol. 2352, p. 21-31, DOI: 10.1007/3-540-47977-5_2.

11. Elkhrachy I. Vertical accuracy assessment for SRTM and ASTER Digital Elevation Models: A case study of Najran city, Saudi Arabia, Ain Shams Engineering Journal, 2018, vol. 9, no. 4, p. 1807-1817, DOI: 10.1016/j.asej.2017.01.007.

12. Goovaerts P. Geostatistics for Natural Resources Evaluation: Applied Geostatistics, New York, Oxford, Oxford University Press, 1997, 485 p.

13. Hutchinson M.F., Xu T., Stein J.A. Recent Progress in the ANUDEM Elevation Gridding Procedure, Geomorphometry, Redlands, CA, 2011, p. 19-22.

14. Keller W., Borkowski A. Thin plate spline interpolation, Journal of Geodesy, 2019, vol. 93, no. 9, p. 1251-1269, DOI: 10.1007/s00190-019-01240-2.

15. Knotters M., Heuvelink G.B.M., Hoogland T., Walvoort D.J.J. A Disposition of interpolation techniques, Wageningen, Netherlands, Alterra Wageningen UR, 2010, 92 p.

16. Kopecky M., CAzkova S. Using topographic wetness index in vegetation ecology: does the algorithm matter? Topographic wetness index in vegetation ecology, Applied Vegetation Science, 2010, vol. 13, no. 4, p. 450-459, DOI: 10.1111/j.1654-109X.2010.01083.x.

17. Lauermann M., Betz F., Cyffka B. Channel Network Derivation from Digital Elevation Models - An Evaluation of Open-Source Approaches, Conference, Central Asia GIS Conference, Eichstatt, Germany, Catholic University Eichstatt-Ingolstadt, 2016, р. 8.

18. Lee S., Wolberg G., Shin S.Y. Scattered data interpolation with multilevel B-splines, IEEE Trans. Visual. Com-put. Graphics, 1997, vol. 3, no. 3, p. 228-244, DOI: 10.1109/2945.620490.

19. Li J., Heap A.D. A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists, Canberra, Australia, Australian Government, Geoscience Australia, 2003, 137 p.

20. Pavlova A.I. Analysis of elevation interpolation methods for creating digital elevation models, Optoelectron Instrument Proc., 2017, vol. 53, no. 2, p. 171-177, DOI: 10.3103/S8756699017020108.

21. Pebesma E.J. Gstat user's manual, Dept. of Physical Geography, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands, 2003, 108 p.

22. Pebesma E.J. Multivariable geostatistics in S: the gstat package, Computers & Geosciences, 2004, vol. 30, p. 683-691.

23. Rui X.-P., Yu X.-T., Lu J., Ashraf M.A., Song X.-F. An algorithm for generation of DEMs from contour lines considering geomorphic features, Earth Sci. Res. Journal, 2016, vol. 20, no. 2, p. 1-9, DOI: 10.15446/esrj.v20n2.55348.

24. Soycan A., Soycan M. Digital elevation model production from scanned topographic contour maps via thin plate spline interpolation, The Arabian Journal for Science and Engineering, 2009, vol. 34, no. 1, p. 121-134.

25. Szypula B. Geomorphometric comparison of DEMs built by different interpolation methods, Landform Analysis, 2017, vol. 32, p. 45-58, DOI: 10.12657/landfana.032.004.

26. Tadono T., Ishida H., Oda F., Naito S., Minakawa K., Iwamoto H. Precise Global DEM Generation by ALOS PRISM, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 2014, vol. II-4, p. 71-76, DOI: 10.5194/isprsannals-II-4-71-2014.

27. Tarboton D.G., Bras R.L., Rodriguez-Iturbe I. On the extraction of channel networks from digital elevation data, Hydrological Processes, 1991, vol. 5, no. 1, p. 81-100, DOI: 10.1002/hyp.3360050107.

28. Wang L., Liu H. An efficient method for identifying and filling surface depressions in digital elevation models for hydrologic analysis and modeling, International Journal of Geographical Information Science, 2006, vol. 20, no. 2, p. 193-213, DOI: 10.1080/13658810500433453.

29. Webster R., Oliver M.A. Geostatistics for Environmental Scientists: Statistics in practice, 2nd ed., England, John Wiley & Sons Ltd, 2007, 318 p.

30. QGIS Association. QGIS Geographic Information System, 2021, URL: http://www.qgis.org/ (дата обращения 02.02.2021).

31. R Core Team. A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing, 2021, URL: https://www.R-project.org/ (дата обращения 02.02.2021).