一种基于等高线生成DEM的方法
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DEM数据生成方法页数:6
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由DWG地形图生成DEM页数:5
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MapGIS 6.7 等高线创建DEM页数:4
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如何利用等高线生成DEM页数:3
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在ArcGIS中由等高线生成dem的步骤页数:2
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基于等高线的delaunay缝合算法分析与实现
II
To sum up, the research showed that the method presented in the thesis combined the advantages of
the Incremental Insertion Algorithm and Divide-and-conquer Algorithm. The method is easy to understand and its time complexity is close to linear. In conclusion, it’s a really practical algorithm.
Firstly，the experimental data was obtained through DXF-file. The 3D data on the contour lines was read and homogenized. Then the block-number was selected or input by the dialog interface. And the blocked data was stored in txt files block by block. Secondly, Delaunay Triangulation Networks were built according to the blocks, and the flat triangles of every network were converted after that. Thirdly, by searching and accessing the suturing edges, the suturing points were clockwise stored and divided into four parts according to four directions like top, right, bottom and left. In addition, the up and down blocks were sutured in the horizontal direction, after which the left and right blocks were sutured in the vertical direction. Finally, by optimizing the sutured triangulation network with the Local Optimal Procedure (LOP) algorithm, and converting the flat triangles, the Delaunay Triangulation model was established at last.
To sum up, the research showed that the method presented in the thesis combined the advantages of
the Incremental Insertion Algorithm and Divide-and-conquer Algorithm. The method is easy to understand and its time complexity is close to linear. In conclusion, it’s a really practical algorithm.
Firstly，the experimental data was obtained through DXF-file. The 3D data on the contour lines was read and homogenized. Then the block-number was selected or input by the dialog interface. And the blocked data was stored in txt files block by block. Secondly, Delaunay Triangulation Networks were built according to the blocks, and the flat triangles of every network were converted after that. Thirdly, by searching and accessing the suturing edges, the suturing points were clockwise stored and divided into four parts according to four directions like top, right, bottom and left. In addition, the up and down blocks were sutured in the horizontal direction, after which the left and right blocks were sutured in the vertical direction. Finally, by optimizing the sutured triangulation network with the Local Optimal Procedure (LOP) algorithm, and converting the flat triangles, the Delaunay Triangulation model was established at last.
DEM数字高程模型
概述：DEM旳点模式表达
高程矩阵(规则矩形格网)，与栅格地图相同。 ●表达措施：将区域划提成网格，统计每个网格旳 高程； ●线模型到高程矩阵旳转换。 ◆优点：计算机处理以栅格为基础旳矩阵很以便， 使高程矩阵成为最常见旳DEM； ◆缺陷：在平坦地域出现大量数据冗余；若不变化 格网大小，就不能适应不同旳地形条件；在视线计 算中过分依赖格网轴线。
概述：建立DEM旳目旳
1）作为国家地理信息旳基础数据； 2）土木工程、景观建筑与矿山工程规划与设计； 3）为军事目旳而进行旳三维显示； 4）景观设计与城市规划； 5）流水线分析、可视性分析； 6）交通路线旳规划与大坝选址； 7）不同地表旳统计分析与比较； 8）生成坡度图、坡向图、剖面图、辅助地貌分析、估计侵蚀和径流等； 9）作为背景叠加多种专题信息如土壤、土地利用及植被覆盖数据等，以 进行显示与分析； 10）与GIS联合进行空间分析； 11）虚拟现实(Virtual Reality)； 另外，从DEM还能派生下列主要产品：平面等高线图、立体等高线图、等 坡度图、晕渲图、通视图、纵横断面图、三维立体透视图、三维立体彩色图 等。
等高线插值法
三、DEM旳应用
概述应用： 1、三维景观 2、数码城市和虚拟现实 3、DEM在工程上旳应用 应用算法： 1、基于DEM旳信息提取 2、等高线旳绘制 3、基于DEM旳可视化分析
三维景观
数码城市和虚拟现实
City Model
Attribute RDB
DOM
DEM
DLG
数码深圳
3D 建筑
空间插值措施转换成点模式格式数据。
DEM旳生成
措施： 1、人工格网法 2、三角网法 3、立体像对法 4、曲面拟正当 5、等值线插值法
人工格网法
基于等高线和高程点建立DEM的精度评价方法探讨
基于等高线和高程点建立DEM的精度评价方法探讨基于等高线和高程点建立DEM（数字高程模型）是地理信息系统中常用的一种方法。
DEM是描述地球表面海拔高度的数字模型，可以用于地形分析、洪水模拟、土地规划等应用。
DEM的精度评价方法对于保证模型的准确性和可靠性非常重要。
等高线是指连接相同高度位置的线，可以通过测量地面的高程点，再连接相同高度的点得到。
而高程点是根据实际测量获得的具有精确高程值的点。
在建立DEM时，通常会使用等高线来推算其他位置的高程值，并利用高程点进行校正和验证。
评价DEM的精度通常可以从以下几个方面进行探讨：1.等高线的密度和分布：等高线的密度越高，代表所描述的地形变化越细致，DEM的精度也相对较高。
等高线的分布情况也会影响DEM的精度，如果等高线分布不均匀，那么在缺少等高线的区域，DEM的精度可能较低。
2.高程点的精度和分布：高程点是DEM建立的基础，其精度直接影响DEM的精度。
高程点的精度可以通过对点的测量误差进行评定。
高程点的分布情况也会影响DEM的精度，如果高程点分布不均匀，那么在缺少高程点的区域，DEM的精度可能较低。
3.DEM数据间的一致性：在利用等高线和高程点建立DEM时，需要确保数据的一致性。
例如，等高线和高程点所描述的地形应该是相互匹配和一致的。
如果数据不一致，那么建立的DEM可能出现偏差。
4.DEM的可视化和检验：建立DEM后，可以通过可视化的方式来评价DEM的精度。
通过与原始地形的对比，可以判断DEM中是否存在异常或偏移。
此外，还可以利用其他已知地形数据进行检验，验证DEM的准确性和精度。
总而言之，基于等高线和高程点建立DEM的精度评价方法需要从等高线和高程点的精度、密度与分布以及DEM数据的一致性和可视化等方面进行综合考虑。
只有通过全面评价，才能保证DEM具有较高的准确性和可靠性。
浅较基于ArcGIS的两种DEM生成方法
浅较基于ArcGIS的两种DEM生成方法数字高程模型（DEM）是新一代的地形图，地貌和地物不再用直观的等高线和图例符号在纸上表达，而是通过储存在磁性介质上的大量密集的地面点的空间坐标和地形属性编码，以数字的形式描述。
DEM以数字的形式按一定的组织结构组织在一起，表示实体地形特征空间分布的模型，是地形形状大小起伏的数字描述。
由于生成DEM的数据获取方式不同、生成算法各异等原因，DEM的生成方法很多，最常用的生成方法就是对现有地形图进行数字化，以获取原数据，并用于构建不规则三角网从而建立DEM或直接通过内插的方法建立DEM。
本文将对这两种生成DEM的方法进行实验，依据高程吻合度等质量评价标准对这两种方法生成的DEM进行对比。
1 实验数据和研究方案根据数字化地形图数据分别以构TIN法和TOPO法生成DEM，并对其比较，找出其区别和优缺点。
其中通过构建不规则三角网生成DEM时对分别以无骨架点数据构TIN和增加骨架点数据构TIN两种方法生成的DEM进行对比，找到更高质量的构TIN方案；在TOPO法建立DEM中，通过对DEM生成参数的设置，建立更佳的DEM，对构TIN法生成的DEM与TOPO法建立的最佳DEM进行对比。
2 DEM建立方法2.1 构TIN法（以Delaunay三角网为例）不规则三角网表示数字高程模型既能减少规则格网方法带来的数据冗余，同时在计算效率方面优于纯粹基于等高线的方法。
单纯以等高线构建DEM会出现平顶，沟谷、山脊不明显等缺点，不能够很好地表现微地形特征。
为了克服这些缺点，需在等高线数据基础上增加骨架点数据来弥补。
骨架点就是分布于整个图内，弥补等高线不能反映出的具体特征地形的一系列特征点。
与没有骨架点的DEM晕渲图相比，平顶、沟谷、山脊不明显等缺点，已经较好地得到了改善。
包含骨架点数据生成的DEM比不包含骨架点数据生成的DEM在山顶、沟谷、山脊等方面优秀，包含骨架点生成TIN得到DEM的相同抽取点高程误差的均方差小于不包含骨架点生成TIN得到的DEM的抽取点高程误差的均方差。
dem的生成与应用原理
DEM的生成与应用原理1. DEM的概述DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）是由地面数字图像计算出的地理高程数据。
它通过数学模型和计算机算法将地面表面上的高程信息以数字化的形式表示出来。
DEM非常重要，它可以应用在地形分析、流域模拟、地质勘探等领域。
2. DEM的生成方法以下是一些常见的DEM生成方法：2.1 光学遥感技术光学遥感技术利用卫星或航空器上的传感器获取地面的图像数据，然后通过数字影像处理算法提取出地表的高程信息。
2.2 激光雷达遥感技术激光雷达遥感技术是一种利用激光束测量地面高程的技术。
激光雷达器发射激光束，然后接收反射回来的激光束，通过计算激光束的飞行时间来推算地面的高程。
2.3 雷达遥感技术雷达遥感技术通过发射微波信号，接收回波，并通过信号处理来得到地面的高程信息。
2.4 GPS测量技术GPS测量技术利用全球定位系统（GPS）接收卫星信号并计算接收机位置，通过多个接收机之间的位置差异来推算地面高程。
3. DEM的应用DEM在地理信息系统（GIS）和地形分析中有广泛的应用。
以下是DEM的一些主要应用：3.1 地形分析DEM可以用来进行地形分析，包括地形剖面、坡度分析、坡向分析等。
这些分析可以帮助我们了解地面的地形特征，例如山脉、河流、凹陷区等。
3.2 流域模拟DEM可以用于模拟流域的水文过程，例如降雨径流模拟、洪水模拟等。
通过将DEM与气象数据和水文模型结合，可以分析流域的水文特征，预测洪水的产生和演变。
3.3 地质勘探DEM可以用于地质勘探，帮助判断地形特征与地质结构的关系。
通过分析DEM数据，可以找到可能的矿产资源区域、断层区域等。
3.4 地图制作DEM在地图制作中也起到了重要的作用。
由于DEM提供了地面高程信息，可以用来生成等高线图、三维地形模型等。
3.5 地貌研究DEM可以帮助地貌学家研究各种地貌现象，例如：山地地貌、河流地貌、冰川地貌等。
生成dem
方法一：由DWG地形图生成DEM．由DWG地形图生成DEM1.1从DWG中提取高程点数据1.1.1切割DWG地形图数据量太大,先切割再进行其他操作。
具体步骤为：用CAD2005把上、下两幅图转换成2000格式（CASS是CAD2002配套产品）-用CASS打开上、上两幅图（CAD 中没有SAVET保存选择多边形内图形功能）-“插入”-“块”-名称中打开红线研究区-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z全是0）-确定后就可以显示红线研究区-用矩形圈出研究区-“SAVET命令”-输入比例尺（10 000）-多边形保存1-选中刚画的矩形-OK。
1.1.2合并上下两幅图CAD中有一些命令，qselect可以选择满足条件的数据，就可以选择一层数据，wblock可以制作块保存选择的数据，具体步骤为：打开裁剪后的图上-“插入”-“块”-打开裁剪后的图下-去掉“在屏幕上指定点”（X,Y,Z全是0）-选上左下角的“分解”（如果不分解，整个下图就是一块，选中一条线就把图下全部选中了，删除一条线就把整个删除了，当然现在不选，可以用CAD分解命令分解开）-确定后两幅图就拼接好了-然后打开红线-再次整体裁剪两幅合并的图-打开图层管理-只显示等高线和高程数据图层-另存为CAD图。
中国3S吧1.1.3补充高程点数据由于等高线质量太差了-断线或缺少线，没有高程属性等，不用等高线生成DEM，用高程点数据生成DEM）。
具体步骤为：设置文字样式通过“格式”-“文字样式”-设置和原来的高程文字相同样式-补点用TEXT命令-用鼠标确定文字位置-确定角度为0-输入高程数据-复制高程数据文字-沿着等高线粘贴该高程数据即可（以后用回车或空格完成粘贴）-换等高线时粘上错误高程后双击文字可改-然后再复制新文字1.1.4获得高程点数据表原先已有高程点是由“高程点和高程数据注记文字”组成的，高程点提供了准确的位置（X,Y）而没有Z属性，但文字注记提供了高程值而位置是不准的，有一个解决办法可以得到准确位置的准确高程值，先得到所有点的位置数据表（包含X,Y），再得到高程数据表（包含X,Y,H），再编程实现点和高程值的匹配，具体实现方法为：点的位置数据和高程数据分别保存在两个数组中，从第一个点开始在高程数据中找距离与他小于一个定值的高程文字，这个文字的内容就是这个点的高程，找到后马上去掉这个高程文字数据，减小以后的寻找负担（在VC中可以用CUintArray作为数据数组，有删除函数，采用GetSize()得到要寻找的数据个数；当然还有一种方法是，现在已经有EXCEL数据，转换成ACESS 数据库，然后在VC中读取数据库，一个在VC中好实现读取ACESS数据库，再一个是不是速度比VC中读取EXCEL 文件快呢？具体实现时在点数据表中新那一个字段，保存高程，在另一个高程表中读取XY值比较距离，打到高程就把高程数值更新到点数据表中的新字段中，当然找到一个就把高程表那一条记录删除，当然找到一条记录最好是再接着找，要是找到两个就说明那附近有问题，一个点和两个高程数据接近，或者说没有找到任何一个点，是不是距离设置太小了。
DEM数据获取方法解析
tan
Y
2
2
Y
R
x 1
Z01
P
Z10
T
(1,1)
OLeabharlann (0,0)(1,0)
又:
tan X
PO RO
PO QO QO RO
tan sin 1
Q
y
2 S
tan Y
PO SO
PO QO QO SO
tan
sin 2
tan
cos1
所以: tan 2 X tan 2 Y tan 2
第三节 DEM数据采样策略与采样方法
地形曲面几何特征
理论基础: 地形表面可以划分成点和线划 分成一系列的单一几何表面 组成地形表面点和线可以分为两大类: 特 征要素和非特征要素
特征要素包括地形特征点和特征线
特征点: 山顶、洼地、鞍部、山脚 点、山脊点、山谷点等
特征线: 山脊线、山谷线、各种断 裂线（陡坎、海岸线、水涯线等）
（实线为山脊线, 虚线为山谷线, 三角形表示山顶, 小园 为鞍部, 正方形为方向变化点和坡度变化点）
摄影测量数据采集方法
绝大部分的大比例尺图（1:5千、1:1万、 1:5万）的成图是采用摄影测量方法
立体像对法
资料来源于张超主编的《地理信息系统教程》所配光盘
两类数字摄影测量
全数字自动摄影测量方法: 全数字摄影测量方 法采用规则格网采样，直接形成格网DEM，如 果与GPS自动空中三角测量系统集成，则可形 成内外业一体的高度自动化DEM数据采集技术 流程
数据精度
采样数据精度与数据源、数据的采集方 法和数据采集的仪器密切相关的 数据源: 野外测量>影像>地形图扫描 影像:摄影测量 >GPS
利用cad等高线生成dem的步骤
利用cad等高线生成dem的步骤标题，利用CAD生成DEM的步骤。
数字高程模型（DEM）是地理信息系统（GIS）中常用的数据类型，用于表示地表的高程信息。
利用CAD软件可以生成DEM，以下
是利用CAD生成DEM的步骤：
1. 收集高程数据，首先需要收集地表的高程数据，这可以通过
现场测量、卫星遥感数据或其他地理信息数据源获得。
2. 准备CAD软件，选择一款支持地形建模的CAD软件，例如AutoCAD、MicroStation等，并确保安装了相应的插件或扩展程序，以便进行DEM的生成和编辑。
3. 导入高程数据，将收集到的高程数据导入CAD软件中，通常
高程数据以点或者等高线的形式存在。
4. 创建TIN（三角网），在CAD软件中，利用导入的高程数据
创建TIN，即由三角形构成的地形模型。
这可以通过CAD软件中的
地形建模工具来实现。
5. 生成DEM，利用CAD软件的功能，将创建的TIN转换为DEM。
这个步骤通常需要使用CAD软件中的地形分析工具或者DEM生成工
具来完成。
6. 编辑和优化，生成DEM后，可能需要对其进行编辑和优化，
以确保地形模型的准确性和完整性。
这包括去除不必要的数据、填
补空缺区域等操作。
7. 导出DEM数据，最后，将编辑好的DEM数据导出为常见的文
件格式，如TIFF、ASCII等，以便在GIS软件中进行进一步的分析
和应用。
通过以上步骤，利用CAD软件可以生成高质量的数字高程模型，为地理信息系统和地形分析提供了重要的数据支持。
基于 ArcGIS 10.2.2 生成DEM及坡向、坡度分析
基于 ArcGIS 10.2.2 生成DEM及坡向、坡度分析摘要：本文基于地理信息系统软件 ArcGIS10.2.2软件,以等高线图层为基础材料，对生成的DEM进行了坡度和坡向分析。
经实验证明该方法具有设备简单，投入成本低，速度快，数据容易更新等特点。
由 DEM 得知，地势总体东南低西北高，自东南向西北呈阶梯状地势逐渐升高；由坡度分析得知：该地 15°以下土地主要分布于东部地区，15°～25°土地占比最高，分布广泛，但零星散布；由坡向分析得知：各类坡向均布，且多为阳坡坡向。
因此该地适宜于开发为林业用地的潜力较大。
关键词：ArcGIS10.2.2；坡度；坡向一、引言随着计算机技术、数字处理技术、数字媒体平台发展，传统的以图形和标注表示地理信息的方式，已经无法满足各种工程设计自动化的要求，不能适应现代化地理学的研究和应用。
因此,地图的数字化产品逐步得到开发应用。
本文将DEM应用于地形分析，在传统采用人工量取，逐个图斑获取的坡度、坡向数据的技术手段，数据不准，直接影响数据的真实性和客观性，工作效率低下不足上,完善了数据精度,提高工作效率。
二、DEM制作的原理、基本思路和流程2.1DEM的制作DEM制作的基本思路是:依靠等高线模型生成DEM，建立不规则三角网 ,将正确的不规则三角网转化为栅格图像;最后对栅格结构的DEM进行坡度分析、坡向分析。
具体操作步骤（1）生成TIN，利用Arcmap模块中 3DAnalyst生成不规则三角网（TIN），设置参数空间参考系：与已知的等高线数据的坐标系一致，输入要素类：height“contour”、SF_type “soft_line”。
（2）生成DEM，利用3D analyst Tin to raster 工具：采样距离选择Cellsize,栅格大小“100”。
2.2 坡度、坡向图制作坡度、坡向是反映地形的两个重要因子。
坡度是地形描述中常用的参数，是一个具有方向与大小的矢量。
DEM模型的数据结构及生成
本科学生毕业论文DEM模型的数据结构及生成黑龙江工程学院二○一二年六月The Graduation Thesis for Bachelor's Degree DEM Model Data Structure and GenerateHeilongjiang Institute of Technology2012-06·Harbin摘要数字高程模型(Digilal Elevation Model)简称DEM,作为三维地理信息系统的基础数据，越来越广泛应用于各种地理分析当中。
DEM是一个具有光谱特征的连续的栅格图像数据,在坡度、坡向分析、高程分带、地形阴影、彩色地势、地形校正处理等地形分析中,都是以DEM为基础进行的。
DEM的建立是模型应用的基础，可采用直接建立方法和间接建立方法。
探讨DEM 的转换方法，有助于解决三维GIS中不同地形数据格式的转换问题，促进三维GIS空间模型的研究发展，进一步增强三维GIS软件的可用性。
论文在数字高程模型的基础上,着重讨论了规则格网模型的数据结构和应用以及利用离散点模型转换生成DEM的方法，主要研究离散点模型向规则格网(GRID)转换的基本思路,讨论了在建模过程中所遇到问题的解决方法，最后通过调用不规则采样点的数据,利用VB语言编程实现规则格网的生成关键词：数字高程模型；离散点；规则格网；数据结构ABSTRACTDigital elevation model (Digital Elevation Model) referred to DEM, 3D Geographic Information System as the basis of data, more and more widely used among a variety of geographic analysis.DEM is a continuous spectrum of characteristics of image data grid, in the slope, slope analysis, elevation banding, terrain shadow, color terrain, terrain correction, such as terrain analysis, are based on the DEM.DEM created is the base of the model application, which can adopt the direct and indirect establishing methods. Study on DEM transformation method is helpful to solve the three-dimensional GIS data formats of different landforms in the transformation problem, promote the development of study on three-dimensional GIS spatial model and further enhance the availability of three-dimensional GIS software.Thesis on the basis of the model, focused on the DEM structure of the data model and application of the GRID generation contour map algorithm, include described using the discrete points generated DEM model transformation method, major studyed the discrete points conversion to the regular grid (GRID) .Finally, by calling the irregular data sampling points, using VB programming language generation GridKey words: Digital Elevation Model；Discrete Points；Regular Grid；Data Structure目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1 概述 (3)1.2 数字高程模型DEM的应用范畴 (5)1.3本文主要研究的内容 (6)第2章数字高程模型 (7)2.1数字高程模型的概念与理解 (7)2.1.1数字高程模型定义 (7)2.1.2数字高程模型的类型 (8)2.1.3 数字高程模型的特点 (9)2.2 数字高程模型的系统结构与功能 (10)2.3数字高程模型的数据采集 (10)2.4本章小结 (11)第3章DEM数据模型与数据结构 (12)3.1DEM数据模型 (12)3.1.1 镶嵌数据模型 (12)3.2 DEM 数据结构 (13)3.2.1 DEM数据结构的意义与分类 (13)3.3本章小结 (18)第4章建立规则格网DEM (19)4.1 规则格网DEM建立的基本思路 (19)4.2 DEM内插数学模型 (19)4.3 由离散点生成规则格网 (21)4.4 本章小结 (22)第5章计算机编程实践 (23)5.1 系统总体设计 (23)5.2 程序具体实施步骤 (23)5.3 本章小结 (28)结论 (29)参考文献 (30)致谢 (31)附录A (32)附录B (38)第1章绪论1.1概述研究的背景:数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)的概念于1958年由Miller提出，经过40余年的发展，DEM的很多基础理论问题得到了深入的研究，数字高程模型已成为地理空间基础设施和“数字地球”的重要组成部分，DEM及基于DEM数字地形分析的理论与技术方法体系正在形成。
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收稿日期:2002-05-11(修改稿) 基金项目:“十五”国防预研基金项目(10405020202;413040502) 作者简介:王建宇(1964-),男,江苏南京人,副教授,博士,主要研究方向:图形学、虚拟现实、计算机仿真; 滕树钦(1977-),男,广西人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真.文章编号:1001-9081(2002)08-0030-02一种基于等高线生成DE M 的方法王建宇,滕树钦(南京理工大学自动化系,江苏南京210094)摘 要:文中分析了常用的插值方法,通过对等高线生成DE M 数据方法的研究,提出了分量内插方法生成DE M 数据的算法,对实现过程进行了详细分析,并对DE M 网格精度作了进一步探讨,该算法已用VC ++6.0编程实现。
通过实际使用,证明该算法执行速度快,能够满足精度要求。
关键词:等高线;DE M ;分量内插;算法中图分类号:TP873 文献标识码:ATHE METH OD OF MAKING DEM BASED ON CONTOUR LINEW ANGJian 2yu ,TE NG Shu 2qin(Department o f Automation ,Nanjing Univer sity o f Science and Technology ,Nanjing Jiangsu 210094,China )Abstract :This paper analyzed method of interpolation in comm on use ,and bring up the weight interpolation alg orithm to make DE M data through to research contour line in maps method of born DE M data.I t analysis realized the process in detail ,and study the accuracy to make DE M mesh in further.That alg orithm has already realized by the VC ++6.0programming.I t has been proofed that alg orithm carry out the speed quick and can satis fy the accuracy request ,is a practical alg orithm by actual usage.K ey w ords :contour line ;DE M;weight interpolation ;alg orithm1 前言将彩色地图等高线层提取出来的最终目的是进行三维显示并在此基础上进行地形分析,因此必须将一个等高线矢量图转化为可以用来三维显示的DE M (数字高程模型)文件。
建立DE M 的方法有多种。
从数据源及采集方式讲有:①直接从地面测量。
例如用G PS 、全站仪、野外测量等。
②根据航空或航天影像,通过摄影测量途径获取。
例如,立体坐标仪观测及空三加密法,解析测图仪采集法、数字摄影测量自动化方法等等。
③从现有地形图上采集,例如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集法等。
由于第一种方法需到实地量测大量的高程,基本上只用于内插DE M 的检测和其他用途。
第二和第三种方法在测绘生产上经常采用,其中航测法主要用于大中比例尺较小间距的高精度DE M 制作,第三种方法可应用于基于各种比例尺地形图,特别是中小比例尺地形图(比例尺1∶500000或更小)的DE M 的制作。
2 常用的插值方法通常选一类较简单的函数如代数多项式或分段多项式,使得P (x i )=f (x i )对i =1,2,…,n 成立。
这个P (x )就是我们的插值函数,其中x 1,x 2,x 3,…,x n 称为插值节点。
常用的1阶、2阶插值方法有:线性插值(二点插值)、抛物线插值(三点插值)、圆弧插值(三点插值)等。
高程内插算法主要有:分块内插、剖分内插和单点移面三种。
分块内插把需要建立数字高程模型的地区切割成一定尺寸的规则分块(通常为正方形)。
它的尺寸大小则根据地貌复杂程度和数据源的比例尺选定,在每一分块上展铺一张数学面,相邻分块之间要求有适当宽度的重叠带,以保证数学面能够比较平滑地与相邻分块的数学面的拼接。
剖分内插则是用不规则的平面格网完全覆盖数字高程模型的水平投影。
这种不规则网包括不规则三角网(TI N )、四边形等。
每一剖分有独立的内插数学面,相邻剖分仅由它们的公共支撑点联系,如TI N 的三角形顶点。
一般不考虑剖分间的平滑问题,分块和剖分这两种内插的分块范围在内插过程中一经选定,其形状、大小和位置在该范围内保持不变,凡是落在分块或剖分上的待插点,都用展铺在该分块或剖分上的唯一确定的数学面进行内插。
单点移面其范围随待插单点位置的变化而移动,待插点位于移面形心。
单点内插的数学模型有一次、二次或三次距离函数等等。
3 分量内插算法及实现3.1 多剖面插值法生成规则数字地面模型主要在给定的图幅范围内求出N ×M (N 行、M 列)个均匀分布点的高程值,将这些点的位置及高程按一定的顺序(如行优先)保存成文件就成为数字高程文件3.DE M (或M APGIS 中的高程文件3.DET )。
从上面可以看出,求N ×M 个点是一个重复动作,只要知道一个求一个点的高程的算法,就可以生成所有的点,因此生成规则数字地面第22卷第8期2002年8月计算机应用C om puter ApplicationsV ol.22,N o.8Aug ,2002模型归结为求一个点的高程。
针对一个待求点,求出该点在多个剖面上的高程及权值,利用权值对高程进行加权平均就得到该点的最终高程值。
该算法主要采用了低阶插值算法,避免了高阶插值算法带来的震荡。
该算法具有一定的实用性,但是在对稀疏等值线进行处理的时候,需要人为地加入特征点的高程值。
3.2 分量内插法利用多剖面插值法进行等高线生成DE M 数据的工作具有地貌还原细腻,可根据用户要求更改剖面数从而提高DE M 精度等优点,但该算法计算速度较慢,同时产生某些结果数据不符合要求的“奇点”。
为了弥补这些不足,本文提出了一种分量内插算法,并通过实验证明能满足实际需要。
分量内插算法的思想是先将等高线通过的栅格点赋予相应的高程值,然后求出其余每个栅格点周围已赋值格网点的点数和对应的坐标值,根据这些坐标值计算距离分量,最后求出该点的高程值。
算法流程如图1。
图1 分量内插实现流程图程序实现中,类MakeDT M 中进行分量内插生成DT M 成员函数Cal —G rid 的代码如下:float M akeDT M::Cal —G rid (int n ,int dis [DD —BASE NUM][2],floatbase[DD —BASE NUM]){int i ;float sd =0.0,grid =0.0;float sdis[DD —BASE NUM ];//把格网点的坐标的X 、Y 方向值之和作为距离,计算距离分//量并统计所有格网点的距离总量for (i =0;i <n ;i ++){sdis [i ]=(float )(1.0/(dis[i ][1]+dis [i ][0]));sd +=sdis [i ];}//根据距离分量与相应的高程值相乘,再与距离总量之比,//获得分量内插程值for (i =0;i <n ;i ++)grid +=(sdis [i ]/sd 3base[i ]);return grid ;}其中参数n 为已赋高程值格网点总数,数组dis [DD —BASE NUM][2]存放已赋高程值格网点的格网坐标,base [DD —BASE NUM]存放已赋高程值格网点的高程值。
而对于每个栅格点,其周围已赋值格网点的点数和对应的坐标值用MakeDT M 的四个成员函数(分别遍历该栅格点的左上角、左下角、右上角和右下角四个邻域内的点数及对应的坐标)计算得出。
以右下角邻域来说明其成员函数计算点数和坐标值的原理。
函数中所用到的几个参数:邻域范围参数DD —MI NM ATRIX 在系统中设置为3,即以当前格网点为起点,求3×3个格网范围的高程点;所需最大已赋高程值的格网数DD —MI NE VERY NUM 在系统中设置为2,即需要已赋高程值的格网点最多为2个;subNum 用于统计的已赋高程值格网点数;二维数组subDis[DD —BASE NUM][2]用于记录已赋高程值格网点的格网坐标;一维数组subBase[DD —BASE NUM]用于记录已赋高程值格网点的高程值;返回值就是搜索到的已赋高程值的格网点数。
遍历指定的邻域区域格网,判别有否已赋高程值格网点,接着判断区域内的当前格网点是否超出整个DT M 格网范围。
然后获得当前格网点的高程值,这个高程值有两种情况,即已赋高程值和初始化值(DD —VIR BASE ),如果当前格网点尚未赋值,则处理下一个,若已赋值则将高程值赋给高程值记录数组,记录当前格网点的格网坐标,赋给距离数组。
最后统计已赋高程值的格网点个数。
如果在指定邻域范围内没有碰到已赋高程值格网点(即flag =0),以及当前格网点坐标加上邻域范围小于整个DT M 范围,则将邻域范围扩大加1后继续处理,直至碰到已赋高程值的格网点为止。
其他邻域的函数计算原理和以上所述类似。
4 数字高程模型(DE M )的格网间距地形图等高线数字化的一个重要目的是建立DE M 。
DE M 的格网间距应取多大才能保证由等高线转换成的DE M 不丢失原有地形图的精度,亦即,如果需要的话,再从DE M 转换回来的等高线与原来的等高线相比,其误差不超过地形图的精度范围。
这里有内插算法的精度问题,但是,首先起决定性的是格网间距问题。
从原理上讲,也可以按采样定理确定DE M 的格网间隔为不超过地形图等高线最密集间隔的一半。
容易产生这样的错误,以为DE M 格网间隔可取为等高线平面间隔值。
图2对这种情况进行分析,图2所示为一地形剖面,圆点代表等高线位置。
若按等高线的间隔进行采样,就可能遇到图中x =4～5和x =6～7段的情况,由采样值重新内插回来的等高线将偏离原高程值:δh =12Δh 式中Δh 为等高距。
这就超过了一般关于地形图等高线高程精度为三分之一等高距的界限。
若按采样定理,取Δx 为(下转第35页) 13第8期王建宇等:一种基于等高线生成DE M 的方法 种模式是把一个对象从依赖于它的其它许多对象中分离出来,因此,它也是一种在图形包、分布式数据库中反复使用的模式。