数字高程模型总结.docx
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数字高程模型总结
第一章
1.2数字高程模型
1)狭义概念:
DEM是区域地表面海拔高程的数字化表达。
(2)广义概念:
DEM是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。
(3)数学意义:
DEM是定义在二维空间上的连续函数H=f(x,y)
地理空间是三维的,但DEM是叠加在二维地理空间上的一维特征(高程)的向量空间,其本质是地理空间定位和数字描述。
DEM是2.5维的。
2.分类:
1.范围:
局部DEM(Local)2.连续性:
不连续DEM(Discontinuous)
地区DEM(Regional)连续DEM(Continuous)
全局DEM(Global)光滑DEM(Smooth)
3.结构
(1).点:
散点DEM(3)面:
格网DEM
(2)线:
等高线DEM不规则DEM
断面DEM混合DEM
3.特点:
(1)精度恒定性
(2)表达多样性(3)更新实时性(4)尺度综合性
4.DEM与DTM区别
DTM是地形表面形态等多种信息的一个数字表示。
它包含地貌。
环境。
土地利用等多种信息的定量和定性描述。
而DEM只取DTM的(X,y)和对应的Z值。
Dem以绝对高程或海拔表示的地形模型,dtm泛指地形表面自然、人文、社会景观模型
DTM范围更广。
5.我国不同比例尺的DEM(四种不同比例尺DEM与分辨率)
1:
1,000,000(1000m)、1:
250,000(100m)、1:
50,000(25m)、1:
10,000(5m)
DEM的维度为2.5维。
第二章
1.DEM数据模型主要刻画具有连续变化特征的空间对象,因此属于基于场的镶嵌数据模型。
一、DEM数据模型
1)、镶嵌数据模型
2)、规则镶嵌数据模型:
用规则的小面块集合来逼近不规则分布的地形。
构造方法:
用数学手段将研究区域进行网格划分,把连续的地理空间离散为互不覆盖的网格,然后对格网单元附加相应的属性信息。
特点:
数据结构简单、隐式的坐标存储、高效的访问效率、数据冗余
3)、不规则镶嵌数据模型:
用来进行镶嵌的小面块具有不规则的形状和边界。
优点:
不需要维护模型的规则性,能灵活地随地形的复杂程度而改变格网单元大小,避免平坦地区数据冗余,又能按地形特征点线等来表示地形特征。
4)、特征嵌入式数据模型
2.数据模型与数据结构区别
空间数据模型属于概念层次的空间对象语义描述,它的具体表达则要按一定的结构对空间数据进行组织,因此空间数据结构是空间数据模型的表述。
是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,这些数据元素是数据的基本单位,而一个数据元素可有几个数据项组成。
数据结构一般通过图表。
矩阵以及计算机码的数据记录来说明。
3.dem的数据结构
(1)简单矩阵含义:
按行(或列)逐一记录每个格网单元的高程值。
记录项:
高程,格网西南角坐标值,格网间距;浮点型数据的处理:
转为整型数据;无数据区-9999;数据文件包含数据头,数据体
(2)行程编码结构
基本思路:
对于一幅dem,常常在行(或列)方向上相邻的若干具有相同的高程值,因而从第一列开始,在格网单元数值发生变化时依次记录该值以及重复的个数,应用时可利用重复个数回复dem矩阵
(3)块状编码结构
(4)四叉树数据结构
4.tin数据结构:
简单结构、面结构、点结构、点面结构、边结构、边面结构
5.混合数据结构一般采用分别处理的方式,也可设计一个一体化的数据结构。
应用时常常将其实时地完全转换为TIN的数据结构。
6.规则格网dem与tin的对比
规则格网DEM
不规则三角网TIN
优点
简单的数据存储结构
较少的点可获取较高的精度
与遥感影像数据的复合性
可变分辨率
良好的表面分析功能
良好的拓扑结构
缺点
计算效率较低
表面分析能力较差
数据冗余
构建比较费时
格网结构规则
算法设计比较复杂
7.dem数据库管理
两种方法:
基于文件和索引的数据库、基于关系型数据库方式
类型:
tin库、grid库
“工程——工作区——图幅”的层次结构索引模式是当前GIS空间数据库数据组织的常用方式之一。
8.元数据的数据库管理
元数据:
关于数据的数据。
描述数据的内容、质量、状况和其他特征,帮助人们定位和理解数据。
元数据是实现空间数据共享的重要基础。
元数据的内容:
基本标识信息、质量信息、数据组织信息、空间参考信息、实体与属性信息
发行信息、元数据参考信息
第三章DEM数据获取方法
1、DEM数据来源及其特征
(1)数据源:
地形图
覆盖面广,可获取性强,是丰富、廉价的建立DEM的主要数据源。
⏹特点:
⏹现势性较差(经济发达地区往往不满足现势性要求)
⏹存储介质易变形
⏹精度:
与比例尺、等高线密度、成图方式有关
(2)数据源:
摄影测量/遥感影像
⏹大范围、速度快
⏹航空影像是高精度大范围DEM生产最有价值的数据源
⏹航天遥感影像
⏹LandSat上的MSS、TM,Spot上的HRV适合于小比例尺DEM
⏹IKONOS、Lidar、机载激光扫描仪适合于大比例DEM
(3)数据源:
地面测量
⏹小范围的数据采集与数据更新
⏹精度高,周期长,成本较高
⏹适用于精度要求较高的工程项目
(4)数据源:
既有DEM数据
⏹数据存储格式
⏹数据尺度
⏹数据现势性
⏹数据精度与可信度
2、DEM数据采样理论基础
基于不同观点的采样
.
(1)地形曲面的几何特征
特征点:
地形表面的局部极值点。
特征线:
特征点的连线。
*变坡点:
坡度发生变化的点(大小方向)
3.DEM数据源的三大属性
(1)数据分布数据的位置:
经纬度、直角坐标
数据的分布图案
②数据的密度
相邻两点之间的距离(采样间隔、采样距离)
表示规则格网分布的采样点。
如:
20m
单位面积内的点数
描述随机分布的采样点。
如:
每平方千米500点
单位线段上的采样点数
描述沿线状分布的采样点。
如:
2点/m
截止频率
采样数据所能表示的最高频率。
③数据的精度
与数据源、数据的采集方法、采集仪器密切相关。
(3)DEM数据采集方法
1)地形图数据采集方法
2)摄影测量与遥感影像数据采集方法
3)野外测量数据采集方法
8.粗差探测的几种方式
1)基于趋势面的粗差探测与处理
2)三维可视化粗差检测技术
3)剖度信息的格网数据粗差检测
4)基于高程信息的不规则分布数据粗差探测方法
5)基于等高线采样数据的粗差探测方法
6)等高线回放检查
9.dem数据的共享
SRTM(shuttleradartopographymission)是美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量,由美国奋进号航天飞机于2000年2月11日开始,历时11天完成的雷达地形测绘计划。
常用SRTM数据产品有分辨率为1弧秒(约30m)和3弧秒(约90m)两种,其中覆盖中国区域的是90m分辨率数据(又称SRTM3)。
ASTERGDEM数据(30米)
第四章DEM建立
•保凸性
–逼近面与实际曲面的波动次数相等或接近,而且两者对应的脊线、谷线位置和走向基本一致,保凸性好,反之保凸性差
•逼真性
–逼近面和实际地形曲面对应点之间满足关系式:
1、整体内插:
由研究区域内所有采样点的观测值建立一个数学函数,来表达整个研究区域的地形。
适用于描述面状区域上连续分布现象的空间趋势。
整体内插法的应用:
常用于揭示整个区域内地形宏观起伏态势。
与局部内插法配合使用
地形采样数据的粗差检测
整体内插法的优缺点
优点:
整个区域上函数唯一,能得到全局光滑连续的DEM、充分反映宏观地形特征。
缺点:
(1)保凸性差
(2)不容易得到稳定的数值解:
采样点的增减或移位需要对多项式所有参数作全面调整,从而使函数极不稳定。
采样点测量误差的微小扰动可能引起高次多项式参数的很大变化,使高次多项式难以得到稳定解。
(3)高次多项式系数物理意义不明显
(4)解算速度慢且对计算机容量有较高要求
(5)不能提供内插区域的局部地形特征
2、局部分块内插基本思想:
将地形区域按一定的方法进行分块,对每一块根据地形曲面特征单独进行曲面拟合和高程内插,即DEM分块内插。
1)线性内插
2)双线性多项式内插
3、逐点内插法
逐点内插:
以内插点为中心,确定一个邻域范围,用落在邻域范围内的采样点计算内插点的高程值。
又称移动曲面法。
1、基于不规则分布采样点的DEM建立
(1)直接法
直接通过采样点建立DEM。
(2)间接法
首先建立TIN,再在TIN上通过线性内插形成格网DEM
TIN:
:
利用所有采样点取得的离散数据,按照优化组合的原则,把这些离散点(各三角形的顶点)连接成相互连续的三角面(在连接时,尽可能地确保每个三角形都是锐角三角形或是三边的长度近似相等)
TIN的三个基本元素;
•节点(node);相邻三角形的公共顶点,构建TIN的采样数据。
•边(edge):
两个三角形的公共边界,TIN不光滑性的具体反映,包含特征线、断裂线、边界。
•面(face):
由最近的三个节点所组成的三角形面,是TIN描述地形表面的基本单元。
节点、边、面之间存在着关联、邻接等拓扑关系。
TIN的三角剖分准则
(1).空外接圆准则:
过每个三角形的外接圆均不包含点集的其余任何点
(2).最大最小角准则:
两相邻三角形形成的凸四边形中,这两三角形中的最小内角一定大于交换凸四边形对角线后所形成的两三角形的最小内角。
(3)最短距离和准则:
一点到基边的两端的距离和为最小
(4)张角最大准则:
一点到基边的张角为最大
(5)面积比准则:
三角形内切圆面积与三角形面积比或三角形面积与周长平方之比最小
(6)对角线准则:
两三角形组成的凸四边形的两条对角线之比,这一准则的比值限定值须给定。
即当计算值超过限定值才进行优化
张角最大准则、空外接圆准则及最大最小角准则是等价的,其余的则不然
Delaunay(狄洛尼)三角网
●通常将在空外接圆准则、最大最小角准则下进行的三角剖分称为Delaunay三角剖分(简称DT)。
DT特性:
可最大限度的避免狭长三角形的出现及不管从何处开始构网都能保持三角形网络的唯一性。
Delaunay法则(空圆法则):
每一个三角形的外接圆均不包含其它三角形的顶点。
TIN建立的算法
1、三角网生长算法
2、分割-合并算法
3、数据逐点插入算法
4、带约束条件的Delaunay三角网
*用矢量法格网DEM矢量
8.cdt与dt主要区别
CDT(ConstrainedDelaunayTriangulation)三角形特性:
可见性(MutuallyVisible)
保证线段为两三角形所共有、空外接圆性质(EmptyCircle)、最大最小角性质(Max-MinAngle)、局部优化性质(LocallyOptimal)保证三角形为delaunay三角形
9.基于等高线的三角网生成算法
1)等高线离散点直接生成法(等高线重采样法)等高线上的点离散化:
按一定间距从等高线上重采样。
从等高线文件中读取离散点数据,可能产生的两种很坏的结果:
2)加入特征点的TIN优化法平三角形的消除
A、预防性措施
采样点概化:
减少等高线上采样点数量或增加采样点间距,使采样点之间的平均距离与等高线之间平均距离相一致。
缺点:
以损失采样点信息量为代价。
B、自动修正法
a、构造平坦区域:
平坦区域:
指相邻等高线间相毗邻的平三角形集合所构成的多边形区域,通常以两个或两个以上同一等高线上的边作为边界。
b、平坦区域的自动调整过程
10.VIPs(VeryImportantPoints)法:
地面一点的重要性可通过该点偏离平均地形表面的偏离程度来衡量,偏离程度越大,该点越重要。
DEM局部范围;通常为3×3窗口
11.启发丢弃算法:
移除待判断点多边形dt三角化估算高程计算高差淘汰点若高差大于阈值,则保留,否则淘汰
12.等高线的提取
1)根据DEM最低点和最高点高程,求得最低和最高的等高线高程。
再逐条等高线进行跟踪。
2)分别遍历所有三角网的三条边,找到等高线起点所在的边和对应的三角形。
3)判断等高线在三角形的出口边,并将处理单元移至出口边所在的三角网。
依次跟踪下去,直至等高线回到起点或到达DEM边缘为止。
第五章
一、地形可视化表达
1.一维可视化表达:
基本形式:
地形剖面
地形剖面刻画沿一条直线或曲线上的在垂直方向上的地形起伏情况。
工程中常用的一种地形起伏表达形式,特别是线状工程:
公路、铁路、渠道等
制作方法:
常规地形图、DEM、TIN
为反映地形起伏,常常要适当放大高程比例。
2.二维可视化:
即把三维地形表面通过投影到平面上,并用约定的方式进行表达。
常用方式:
等高线法、明暗等高线法、高程分层设色法等。
根据数据源角度分类:
可视化分析可分为基于等高线DEM,基于格网DEM,
基于不规则三角网DEM。
⏹常用方式:
等高线法、明暗等高线法、高程分层设色法等。
⏹1、明暗等高线法
⏹1)根据斜坡所对的光线方向确定等高线的明暗程度;
⏹2)将受光部分的等高线印为白色,背光部分的等高线印为黑色;
⏹3)地图的底色饰为灰色.
三、地形三维可视化表达的理论基础
⏹1、地形三维显示的基本流程
(1)DEM的三角形分割
(2)透视投影变换(图形变换)
(3)根据光照模型计算可见表面的亮度和色彩
(4)消隐和裁剪
(5)图形绘制和存储
(6)地物叠加
⏹DEM地形三维场景中的纹理资源
4.三维景观模型
(1)立体等高线模型
(2)三维线框透视模型用顶点和边来表示三维对象。
优点:
结构简单、易于理解、数据量少、建模速度快
缺点:
不能明确地定义给定点与对象之间的关系
(3)基于分形的地形三维景观
(4)基于纹理映射算法的地形三维景观
本质:
选择与DEM同样地区的纹理影像数据,“贴”在通过DEM所建立的三维地形模型上,从而形成既具有立体感又具有真实性、信息含量丰富的三维立体景观。
(5)基于航空、遥感影像的地形三维景观
第六章DEM精度分析
DEM误差来源
–地形表面特征
–数据源误差
–采点设备误差
–人为误差
–采样点密度和分布
–内插方法
–DEM结构
2、常用DEM精度描述指标
(1)数值精度模型
中误差RMSE
并不反映单个误差的大小,而是从整体上描述地形参数和其真值的离散程度,能提供真值可能存在的范围。
(2)误差自相关模型
误差的空间自相关性
(3)误差与精度可视化模型
描述误差的空间分布
2精度描述指标
(1)数值精度模型
中误差RMSE
并不反映单个误差的大小,而是从整体上描述地形参数和其真值的离散程度,能提供真值可能存在的范围。
检测点不能用于建立DEM
(2)误差自相关模型:
误差的空间自相关性
I∈[-1,1]
I=1误差严格正相关
I=0误差随机分布
I=-1误差严格负相关
莫兰指数Moran
(3)误差与精度可视化模型:
描述误差的空间分布;频率分布图、等值线图、误差图
3.评定方法
检查点法
4.精度模型分析
基于等高线数据的DEM精度分析
三、DEM精度评定方法
1、检查点法
2、等高线套合分析和DEM定性评价模型
原始等高线与内插DEM等高线套合
定性分析
2、实验方法和DEM经验模型
3、DEM经验模型建立的两个基本环节:
原始数据精确度评价
DEM精度评定
4、理论分析和理论模型
5、DEM地形描述误差(Et)
假定DEM高程采样误差为零条件下,模拟地面与实际地面之差异。
影响Et的关键因子:
DEM栅格分辨率
地形复杂度
Et的度量
栅格中点的高程与该栅格四个角点平均高程之差定义为地形描述误差。
DEM精度评定法:
检查点法
事先将检查点按网格或任意形式进行分布,对生成的DEM在这些点处进行检查,将这些点处的内插高程与实际高程逐一比较得到各个点的误差,然后计算中误差。
第七章坡面地形因子的提取
1.怎么区分微观与宏观地形因子?
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1微观剖面因子:
描述的是一个微分点单元的信息,其量值的大小一般只受它所在点的点位高程,以及微小领域范围内高程信息的影响。
(坡度、坡向坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等)
坡度坡向坡长坡度变率坡向变率平面曲率剖面曲率
2.宏观剖面因子:
描述的一般是一个区域,或者说把一个分析窗口直接看成一个整体,分析该平面和曲面之间,或它所对应的最佳拟合剖面之间的复合特征
地形粗糙度地形起伏度高程变异系数坡形因子沟壑密度
•坡度:
表示该局部地表坡面的倾斜程度。
其大小直接影响着地表物质流动与能量转换的规模与强度。
•坡向:
表示该局部地表坡面的朝向。
决定地表面局部地面接收阳光和重新分配太阳辐射量的重要地形因子。
坡向变误差校正:
(1)用原始DEM数据的最大高程值减去原始DEM数据
(2)基于反地形DEM数据求算坡向值
(3)利用SOA方法求算反地形坡向变率,记为SOA2,由原始DEM数据求算出坡向变率值SOA1
(4)将两次求算的坡向变率值套入下面公式即得到经过大气校正的SOA数据。
剖面曲率:
通过地面点P的法矢量且与该点坡度平行的法截面与地形曲面相交的曲线在该点的曲率。
平面曲率:
地表曲面沿水平方向的弯曲、变化情况,即该点所在地面等高线的弯曲程度。
坡面复杂度因子
(1)地形起伏度
(2)地表粗糙度(3)地表切割深度(4)高程变异系数
6.高程变异系数:
反映区域内地表单元格网各顶点高程变化的指标。
以格网单元顶点的标准差s与平均高程的比值表示。
第八章特征地形要素的提取
•1、地形特征点类型:
–山顶点(Peak)
–凹陷点(洼地点,Pit)
–脊点(Ridge)
–谷点(Channel)
–鞍点(Pass)
–平地点(坡面点,Plane)
2.山脊线、山谷线的提取
基于图像处理技术原理的算法
移动窗口算法:
设计一2×2窗口对DEM进行扫描;第一次扫描,将窗口中具有最低高程值的点进行标记,未被标记点即为山脊线上的点;第二次扫描,将窗口中具有最高高程值的点进行标记,未被标记点即为山谷线上的点。
基于地形表面几何形态分析原理的算法
断面极值法:
按纵、横两个方向内插曲面的纵、横剖面线,逐剖面线计算极大值点和极小值点,即得到潜在的地形特征点。
基于地形表面流水物理模拟分析原理的算法方法:
汇水量——汇水线(山谷线)——分水线(山脊线)
断面极值法
基本思想:
地形断面曲线上的极大值点就是分水点,高程的极小值点为汇水点。
按纵、横两个方向内插曲面的纵、横剖面线,逐剖面线计算极大值点和极小值点,即得到潜在的地形特征点。
–河流stream
–水系streamnetworks
–流域watershed(或集水流域、流域盆地、集水盆地):
水流及其他物质流向出口的过程中所流经的区域。
–子流域(sub-watershed):
指较大的集水流域结构中的一部分。
–分水岭(分水线):
两个相邻集水区之间的最高点连接成的不规则曲线。
–流域出水口(集水出口outlet):
水流离开集水流域的点。
–水流网络:
水流到达集水出口所流经的网络结构。
2、基于地表径流漫流模型的水系提取算法
洼地处理
|
平地处理
|
水流方向及水流累积量的确定
|
水道起始位置的确定
洼地:
区域地形的积水区域,洼地底点的高程通常小于其相邻点高程
–填充处理方法:
●以各个谷底点为起点,按水流反方向应用区域增长算法,找出各个谷底点所在洼地的边缘、洼地相互关联关系,各洼地集水出水口位置
●对于出水口位于与非洼地区域关联边上的洼地区域,找出出水口高程最小(h1)的洼地
(1),并将
(1)区域内高程低于h1的点用h1代替。
●若与洼地
(1)相邻的洼地区域
(2)的集水出口,位于洼地
(1)、
(2)的相邻边缘,且其高程h2小于h1时,令h2=h1。
●其他洼地依次处理
汇流累计量的计算》
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