【正文】 區(qū)二者的差異很大，平均值在 SRTM 所描繪的地貌比 ASTER所描繪的地貌平均高出 6m的高程，而且其差值不穩(wěn)定，上可達(dá) 270m 左右，下可達(dá) 160m，方差達(dá)到 15m，所以兩種數(shù)據(jù)所描繪的山區(qū)地貌有很大差異，在表現(xiàn)地面起伏形態(tài)時，在山區(qū)益選擇 ASTER 數(shù)據(jù)。但二者又有一些不同之處， 下面就對其分別介紹 ， 并簡要介紹一下 Global Mapper 和Matlab 軟件。 “奮進(jìn) ”號上搭載的 SRTM 系統(tǒng)共計(jì)進(jìn)行了 3222 小時 23 分鐘的數(shù)據(jù)采集工作，獲取北緯 60176。20m,高程精度為 177。 目前，能夠免費(fèi)獲取的中國境內(nèi)的 SRTM3文件是 90m的數(shù)據(jù)，每個 90m 的數(shù)據(jù)點(diǎn)是 由 9個 30m的數(shù)據(jù)點(diǎn)算術(shù)平均得來的?！狽35176。 ASTER數(shù)據(jù) ASTER是在 2021 年 6 月 30 日，美國航天局 NASA與日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)?。?METI）共同推出 的 最新的地球電子地形數(shù)據(jù) ASTER GDEM(先進(jìn)星載熱發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型 )，該數(shù)據(jù)是根據(jù) NASA的新一代對地觀測衛(wèi)星 TERA的詳細(xì)觀測結(jié)果制作完成的。之間的所有陸地區(qū)域，比以往任何地形圖都要廣得多，達(dá)到了地球陸地表面的 99%。 ASTER GDEM是采用全自動化的方法對 150 萬景的 ASTER存檔數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成的，其中包括通過立體相關(guān)生成的 1264118 個基于獨(dú)立場景的 ASTER GDEN 對應(yīng)區(qū)域的最后 像素值 。 目前， ASTER GDEM 數(shù)據(jù)可以在網(wǎng)上免費(fèi)獲取。它可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集的投影方式以符合你的項(xiàng)目的坐標(biāo)系統(tǒng)，并可以同時對數(shù)據(jù)集的范圍進(jìn)行裁剪。 Matlab 一年有兩次更新上半年為 a，下半年為 b，本文所用的是 Matlab 2021b。東經(jīng) 176。 繪制 等高距為 25m 等高線 ，并 保存成 和 。 正射影像圖的 比較 [9] 在 Global Mapper 中打開 和 射 影像，觀察其特征。 以此為原則，可采用數(shù)據(jù)提取法 和數(shù)據(jù)內(nèi)插法 [3]等來實(shí)現(xiàn)運(yùn)算 ， 本文 提供了三種算法： （ 1） 數(shù)據(jù)提取法 ：在 ASTER 數(shù)據(jù)中直接提取與 SRTM 數(shù)據(jù)對應(yīng)的 3″點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行 差值 分析。 在 Matlab 2021b 軟件 中 載入 、 和 分別利用以上幾種方法在 “Command window“中編寫 編程，求 在山區(qū)和平原區(qū) 的 差值矩陣 ，以及 兩差值矩陣的最大值 、 最小值 、 平均值 和 方差 。 ASTER賦 值后與 SRTM3數(shù)據(jù)在平原地區(qū)的差值超過了與原始數(shù)據(jù)在山區(qū)的差值， 更遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在平原區(qū)差值 ， 可見 ASTER 數(shù)據(jù)與 SRTM3 數(shù)據(jù) 在山區(qū) 具有較大的差，所描繪的地貌形態(tài) 在垂直方向上并 不一致 。 結(jié) 語 利用 Global Mapper 軟件分析 SRTM 和 ASTER 數(shù)據(jù)的等高線和 3 維模型，根據(jù)等高線的走向和彎曲程度，平滑程度，分析 得 ASTER 數(shù)據(jù)更能細(xì)致的表現(xiàn)地貌的特征，更能準(zhǔn)確的表現(xiàn)地形的特征。 但在（山區(qū)）垂直方向上究竟哪種數(shù)據(jù)更貼近于實(shí)際的地面，還需要第三種數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。老師們知識淵博，積極樂觀，熱真負(fù)責(zé)，鼓勵著我們要時刻充實(shí)自己。 % aster 山區(qū) ( 1″)數(shù)據(jù)提取 (3″) srtmpingyuan=srtm_59_06(1:1201,4801:6001)。 %平原區(qū)對應(yīng) 3″數(shù)據(jù)點(diǎn)矩陣的差值矩陣 sqcmax1=double(max(max(shanqucha1)))。 %平原差值矩陣的最小值 sqcmean1=double(mean2(shanqucha1))。 %平原差值矩陣的方差 jieguo1= [sqcmax1 sqcmin1 sqcmean1 sqcstd1。 for i=4:3:sizk(1)1 for j=4:3:sizk(2)1 %從第四行第四列開始算起，避免計(jì)算最后一行最后一列數(shù)據(jù) m=[k(i1,j1),k(i1,j),k(i1,j+1),k(i,j1),k(i,j),k(i,j+1),k(i+1,j1),k(i+1,j),k(i+1,j+1)]。 sizg=size(g2)。 %對應(yīng) 3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣 pingyuancha2=g(1:3:3601,1:3:3601)g2(1:3:3601,1:3:3601)。 pycmin2= double(min(min(pingyuancha2)))。 pycstd2= double(std2 (pingyuancha2))。%對應(yīng) 3″數(shù)據(jù)點(diǎn)相減后所得的矩陣 sqcmax3= double(max(max(shanqucha3)))。 sqcmean3= double(mean2(shanqucha3))。 jieguo3=[sqcmax3 sqcmin3 sqcmean3 sqcstd3。 %待插值點(diǎn)距離周圍八個數(shù)據(jù)的 X 坐標(biāo)差 dy=[1 0 1 1 1 1 0 1]39。 m4=dx。 %系數(shù)矩陣 clear dx dy m1 m2 m3 m4 m5 m6 %清除垃圾變量 P=diag([ 1 1 1 1 ])。*P*M)*M39。)。 zp(i,j)=xg(length(xg))。 pycmax4= double(max(max(pingyuancha4)))。 pycmean4= double(mean2(pingyuancha4))。pycmax4 pycmin4 pycmean4 pycstd4] jieguo4 = clear shanqucha4 pingyuancha4 sqcmax4 pycmax4 sqcmin4 pycmin4 sqcmean4 pycmean4 sqcstd4 pycstd4 g k %比較擬合后的 aster 與 srtm 數(shù)據(jù) shanqucha5=srtmshanqu(1:1201,1:1201)zs(1:3:3601,1:3:3601)。 sqcmin5= double(min(min(shanqucha5)))。 sqcstd5= double(std2(shanqucha