Оценка точности глобальных цифровых моделей рельефа для гидрологического анализа: пример Сирии и России

Цифровые модели рельефа представляют ценную информацию о рельефе земной поверхности. Разрешение и точность данных, используемых для их создания, являются критическими факторами, которые могут повлиять на результаты гидрологического анализа. Доступные глобальные цифровые модели рельефа являются перспективными источниками данных, но их эффективность должна быть тщательно оценена для различных характеристик рельефа и областей применения. Цель исследования заключалась в определении точности и разрешения данных современных и старых глобальных моделей, а именно SRTM 1, SRTM GL1, V3 ASTER, GMTED2010, PALSAR ALOS и GTOPO 30, на примере двух исследуемых территорий. Это Сирия (Сирийское побережье) и Россия (Черноярский и Ахтубинский район в Астраханской области), которые представляют различные модели рельефа. Для выполнения гидрологического анализа земной поверхности проводилась проверка степени совпадения высот моделей с реальными высотами, измеренными и взятыми из GPS. Это было сделано с использованием трех статистических показателей, а именно диапазона, стандартного отклонения и корреляции, а также с использованием программ BaseCamp, ARCGIS PRO & SAGA_GIS. Разрешение данных показывает степень детализации, отраженной в наборе данных DEM. Оно определяется пространственным интервалом выборки или размером ячейки сетки, используемой для представления земной поверхности. Точность данных относится к степени согласованности между значениями высоты, полученными из DEM, и фактическими данными на земле. Результаты показывают, что по коэффициенту корреляции и стандартному отклонению модель GMTED 2010 и ASTER V3, исследующая сирийский регион, и модель ALOS PALSAR и SRTM GL 1 для региона России, являются лучшими для проведения гидрологического анализа в отсутствие точных локальных моделей.

1. Ilinich V.V., Perminov A.V., Belolybcev A.I., Naumova A. A. Assessment of the Impact of Changes in Storm Rainfall and Landscape Characteristics on the Maximum Flow of Small Rivers // Springer Water. 2020. P. 717– 725. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5436-0_55. EDN: KDLPNN.

2. Гусев В.Л., Потапов С.Л., Синькова М.Г. Оценка точности цифровых моделей рельефа и цифровых моделей местности из открытых источников // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2022. Т. 66. № 1. С. 52–63. https://doi.org/10.30533/0536-101X-2022-66-1-52-63. EDN: UYHXGM.

3. Кошель С.М., Энтин А.Л. Современные методы расчета распределения поверхностного стока по цифровым моделям рельефа // Геоморфологи. 2016. № 6. С. 24–34. EDN: WZPQOH.

4. Павлова А.Н. Геоинформационное моделирование речного бассейна по данным спутниковой съемки SRTM (на примере бассейна р. Терешки) // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Науки о Земле. 2009. Т. 9. № 1. С. 39–44. EDN: JVCBHW.

5. Гулиев А.Ш.О. Оценка точности определения высот по данным воздушного лазерного сканирования для автоматизации пространственных трансформаций функциональной модели регионов // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2018. Т. 1. № 4. С. 43–51. EDN: VSFLHW.

6. Fernandez A., Adamowski J., Petroselli A. Analysis of the Behavior of Three Digital Elevation Model Correction Methods on Critical Natural Scenarios // Journal of Hydrology: Regional Studies. 2016. Vol. 8. P. 304– 315. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2016.09.009.

7. Florinsky I.V., Skrypitsyna T.N., Trevisani S., Romaikin S.V. Statistical and Visual Quality Assessment of Nearly-Global and Continental Digital Elevation Models of Trentino, Italy // Remote Sensing Letters. 2019. Vol. 10. Iss. 8. P. 726–735. https://doi.org/10.1080/2150704X.2019.1602790.

8. Ермолаев О.П., Семёнов Ф.В. Использование цифровых моделей рельефа для морфометрического анализа тектонических структур и поиска россыпей аллювиального генезиса // География и природные ресурсы. 2014. № 1. С. 142–147. EDN: RXNVPP.

9. Брызжев А.В., Рухович Д.И., Королева П.В., Калинина Н.В., Вильчевская Е.В., Долинина Е.А. [и др.] Организация ретроспективного мониторинга почвенного покрова и земель Азовского района Ростовской области // Почвоведение. 2013. № 11. С. 1294–1315. https://doi.org/10.7868/S0032180X13110026. EDN: REKBUH.

10. Mukherjee S., Joshi P.K., Mukherjee S., Ghosh A., Garg R.D., Mukhopadhyay A. Evaluation of Vertical Accuracy of Open Source Digital Elevation Model (DEM) // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2013. Vol. 21. P. 205–217. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.09.004.

11. Мубораков Х., Рузиев А.С., Абдуллаев И.У. Об использовании материалов ДЗЗ для расчетов проектных параметров и мониторинга режима водохранилищ // Известия Географического общества Узбекистана. Специальный том. 2018. С. 179–181.

12. Астапович А.В., Жбанов К.К., Медянников Д.О., Яковлев А.И. Модель рельефа недоступной территории, построенная по результатам комплексирования разнородной спутниковой информации // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2021. № 677. С. 75–83. EDN: WDKYET.

13. Biau G., Devroye L. Lectures On the Nearest Neighbor Method. New York: Springer, 2015. 300 p.

14. Fisher R., Hobgen S., Mandaya I., Kaho N.R., Zulkarnain Satellite Image Analysis and Terrain Modelling – A practical manual for natural resource management, disaster risk and development planning using free geospatial data and software. Charles Darwin University, Universitas Nusa Cendana dan Universitas Halu Oleo, 2017. 151 p.

15. Ильинич В.В., Перминов А.В., Наумова А.А. Оценка влияния климатических характеристик и ландшафтных изменений на максимальный сток малых водосборов // Вестник МГСУ. 2021. Т. 16. № 9. С. 1228–1235. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2021.9.1228-1235. EDN: UDKCUS.

16. Althumania D., Achour H. External Validation of the ASTER GDEM2, GMTED2010 and CGIAR-CSI-SRTM v4.1 Free Access Digital Elevation Models (DEMs) in Tunisia and Algeria // Journal of Remote Sensing. 2014. Vol. 6. Iss. 5. P. 4600–4620. https://doi.org/10.3390/rs6054600.

17. Patel A., Katiyar S.K., Prasad V. Performance Evaluation of Different Open Source DEM Using Differential Global Positioning System (DGPS) // The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences. 2016. Vol. 19. Iss. 1. P. 7–16. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2015.12.004.

18. Ильинич В.В., Перминов А.В., Наумова А.А. Влияние ландшафтных и климатических изменений на максимальный сток малых водосборов // Гидротехническое строительство. 2022. № 7. С. 15–19. EDN: AZIXGJ.

19. Алали Х., Перминов А.В. Мониторинг водохранилища 16 Тишрин с использованием ГИС-технологий и дистанционного зондирования // Мелиорация и водное хозяйство. 2024. № 1. С. 11–16. https://doi.org/10.32962/0235-2524-2024-1-11-16. EDN: AKHRPC.

20. Алали Х., Перминов А.В. Испарение воды из водохранилища 16 Тишрин в Сирии: измерение объема и оценка экономических последствий // Мелиорация и гидротехника. 2023. Т. 13. № 3. С. 314–331. https://doi.org/10.31774/2712-9357-2023-13-3-314-331. EDN: XFAYAM.

21. Алали Х., Перминов А.В. Использование современных ГИС-технологий при анализе гидрологических данных для реки Ал Кабир Ал Шамали в Сирии // Гидротехническое строительство. 2024. № 4. С. 49–54. https://doi.org/10.34831/EP.2024.57.90.006. EDN: MVOLRE.

22. Алали Х., Перминов А.В., Редников С.Н., Алсадек Е.С. Морфометрический анализ бассейн реки Ал Кабир Ал Шамали в Сирии с использованием изображения ASTER (цифровая модель рельефа) на основе ГИС-технологии // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2024. Т.10. №1. С. 46–58.

23. Бухарицин П.И., Овчарова А.Ю., Токарева А.А., Кутлусурина Г.В. Геоэкология природных комплексов низовьев Волги в условиях антропогенного воздействия: коллект. монография. Deutschland: LAP LAMBERT Academic Publiching, 2020. 288 с.