dem统计分析

滁州学院国土信息工程系 /CountryIS/index.aspx
GIS概论
李伟涛 liweitao_801225@
DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
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DEM空间插值方法—局部分块内插
局部分块内插是将地形区域按一定的方法进行分块，对每 一分块，根据其地形曲面特征单独进行曲面拟合和高程内 插。 分块方法：一般按地形结构线或规则区域分块，分块大小 取决于地形复杂一定宽度的重 叠，或者对内插曲面补充一定的连续性条件。 优点：简化了地形的曲面形态，每一分块可用不同曲面表 达，同时得到光滑连续的空间曲面。不同的分块单元可使 用不同内插函数。 常用内插函数：线性内插、双线性内插、多项式内插、样 条函数、多层曲面叠加法等。
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DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
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数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
2、坡向
3、曲率 4、宏观地形因子
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数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
当具体进行坡度提取时，常采用简化的差分公式，完整的数学表示为：
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数字地形分析
一、基本因子分析
2、坡向
对于地面任何一点来说，坡向表征了该点高程值改变量的最大变化方向。 在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0°，顺时针方向 计算，取值范围为0°～360°。
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数字地形分析
一、基本因子分析
3、曲率

08
实验与分析
实验数据与环境
数据来源
数据预处理
实验环境
实验数据来源于公开的山地高程数据 以及对应的数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）数据 。
对原始数据进行滤波和去噪处理，以 消除数据中包含的噪声和异常值。
实验在基于Windows操作系统的计算 机上进行，使用Python编程语言和相 关的数据处理库进行数据处理和分析 。
面向DEM精度评估的指标体系应用
在数据生产中的应用
为数据生产者提供精度评估方法 和依据
在数据使用者中的应 用
为数据使用者提供决策支持和参 考依据
在学术研究中的应用
为相关领域的研究人员提供研究 思路和方法
05
基于随机森林的DEM精度评估模型研究
随机森林算法简介
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其 输出的平均值来进行预测。
目前，DEM精度评估主要集 中在欧美等发达国家，国内 DEM精度评估研究相对较少 。
DEM精度评估方法的研究主 要集中在比较方法和指标上， 实际应用相对较少。
03
面向DEM精度评估的数据处理方法
数据处理方法简介
基于统计学的方法
利用统计学理论和方法对数据进行处理和分析，以评估DEM精度。
基于人工智能的方法
DEM数据后处理
精度评估
采用一定的指标和方法对DEM精 度进行评估，如均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差(MAE)等 。
数据调整
根据精度评估结果，对原始数据 进行调整，以提高DEM精度。
结果展示
将精度评估结果以图表或文字等 形式展示，以方便用户阅读和理 解。
04
面向DEM精度评估的指标体系构建

数字高程模型(DEM)的概念最近恶补了一下DEM数据，在此分享给大家，希望对大家有所帮助！数字高程模型(DEM)的概念数字高程模型(DEM)，也称数字地形模型(DTM)，是一种对空间起伏变化的连续表示方法。

由于DTM 隐含有地形景观的意思，所以，常用DEM，以单纯表示高程。

尽管DEM 是为了模拟地面起伏而开始发展起来的，但也可以用于模拟其它二维表面的连续高度变化，如气温、降水量等。

对于一些不具有三维空间连续分布特征的地理现象，如人口密度等，从宏观上讲，也可以用DEM 来表示、分析和计算。

DEM 有许多用途，例如：在民用和军用的工程项目(如道路设计)中计算挖填土石方量；为武器精确制导进行地形匹配；为军事目的显示地形景观；进行越野通视情况分析；道路设计的路线选择、地址选择；不同地形的比较和统计分析；计算坡度和坡向，绘制坡度图、晕渲图等；用于地貌分析，计算浸蚀和径流等；与专题数据，如土壤等，进行组合分析；当用其它特征(如气温等)代替高程后，还可进行人口、地下水位等的分析。

DEM 的表示方法(1)拟合法拟合法是指用数学方法对表面进行拟合，主要利用连续的三维函数(如富立叶级数、高次多项式等)。

但对于复杂的表面，进行整体的拟合是不可行的，所以，通常采用局部拟合法。

局部拟合法将复杂表面分成正方形的小块，或面积大致相等的不规则形状的小块，用三维数学函数对每一小块进行拟合，由于在小块的边缘，表面的坡度不一定都是连续变化的，所以应使用加权函数来保证小块接边处的匹配。

用拟合法表示DEM 虽然在地形分析中用的不多，但在其它类型的机助设计系统(如飞机、汽车等的辅助设计)中应用广泛。

(2)等值线等值线是地图上表示DEM 的最常用方法，但并不适用于坡度计算等地形分析工作，也不适用于制作晕渲图、立体图等。

(3)格网DEM格网DEM 是DEM 的最常用的形式，其数据的组织类似于图像栅格数据，只是每个象元的值是高程值。

即格网DEM 是一种高程矩阵(如下图)。

dem精度评定方法
DEM，即数字高程模型，是一种用于描述地表高程和地形特征的数字模型。

在不同领域的应用中，如地理信息系统、自然资源管理、城市规划和环境模拟等，DEM精度的准确性极为重要。

因此，为了评定DEM的精度，需要采取一些标准化的方法。

以下是一些常用的DEM精度评定方法：
1. 精度等级法：该方法通过将DEM的误差分为若干等级，来评定DEM 的精度。

常见的误差等级为0.5米、1米、2米、5米、10米等。

通过对比DEM的实际精度和理论精度，可评定DEM的精度等级。

2. 点检查法：该方法通过在DEM上选取一些样点，测量样点的实际高程值和DEM计算的高程值，然后比较两者的差异，来评定DEM的精度。

一般选取的样点数量越多，评定的精度越准确。

3. 统计分析法：该方法通过对DEM中的高程数据进行统计分析，来评定DEM的精度。

常见的统计方法有标准差、均方根误差等。

通过对比统计结果和理论值，可评定DEM的精度。

4. 比较分析法：该方法通过将DEM与其他地形数据进行比较，来评定DEM的精度。

常见的比较对象包括地形图、卫星影像等。

通过对比
结果，可评定DEM的精度。

值得注意的是，不同的DEM精度评定方法适用于不同的应用场景和数据来源。

在选择评定方法时，需要根据具体情况进行选择。

最后，DEM精度评定是DEM应用的重要环节，通过对DEM的精度进行评定，可以保证DEM在各个领域的应用具有更高的准确性和可靠性。

•
数学意义上的数字高程模型是定义在二维空间上的额连续函数 H=F（X，Y）
•
当ζ为正方形格网是，这时的DEM称为 基于格网的DEM（Grid based on DEM）
•
当ζ为为三角形时，这时实质上是用 互不交叉、互不重叠的连接在一起的 三角形网络逼近表面，这时的DEM称为 基于不规则三角网的DEM（Irregular Triangulated NetWork Based DEM， TIN based DEM）
所有点的自然邻域都与邻近 Voronoi（泰森）多边形相关。最初， Voronoi 图由所有指定点构造而成，并由橄榄色的多边形表示。然后会在 插值点（红星）周围创建米色的新 Voronoi 多边形。这个新的多边形与 原始多边形之间的重叠比例将用作权重。
•
2 高程内插（栅格插值）
•
除了将使用 Delauney 三角测量识别和加权用于插值各像元表面值的数据 点（与在 TIN 中一样），自然邻域法插值与反距离权重法插值相同。与 其他插值方法相比，自然邻域法插值能够可靠地处理更大的数据集。（左： 自然邻域发法，右：IDW插值法）
•
•
•
4 等高（值）线创建与编辑
•
•
控制等值质量：
所创建等值线的轮廓可能会呈方形或不均匀，看起来犹如沿着栅格像元的 边界。出现这种情况可能是因为各栅格的值为整数且恰好落在等值线上。 这并不是个问题，该等值线不过是原样呈现数据而已。 如果希望等值线更平滑，可行的方法包括对源数据进行平滑处理或调整起 始等值线。1000 1000.001 等值线注记：
3 创建TIN
•
用于表面建模的 TIN 应使用投影坐标系构造。不建议使用地理坐标系， 因为当以角度单位表达 XY 坐标时无法确保 Delaunay 三角测量，并且基 于距离的计算（如坡度、体积和视线分析），可能会产生令人误解或不正 确的结果。 从多种矢量数据源，可以是点、线、面要素 一种或几 种组合

3）容易实现自动化、实时化。常规地图要增加和修改都必须重 复相同的工序，劳动强度大而且周期长，而DEM由于是数字形 式的，所以增加和修改地形信息只需将修改信息直接输入计算机， 经软件处理后即可得各种地形图。
4、DEM应用
1）作为国家地理信息的基础数据； 2）土木工程、景观建筑与矿山工程规划与设计； 3）为军事目的而进行的三维显示； 4）景观设计与城市规划； 5）流水线分析、可视性分析； 6）交通路线的规划与大坝选址； 7）不同地表的统计分析与比较； 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）作为背景叠加各种专题信息如土壤、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)；
在计算出各地表单元的坡度后，可对不同的坡度设定不同的灰度 级，可得到坡度图。
2、坡向
坡向是地表单元的法向量在水平面上的投影与X轴之间的夹角，
在计算出每个地表单元的坡向后，可制作坡向图，通常把坡向分为东、 南、西、北、东北、西北、东南、西南8类，再加上平地，共9类，用 不同的色彩显示，即可得到坡向图。
2）三角网法
对有限个离散点，每三个邻近点 联结成三角形，每个三角形代表一个 局部平面，再根据每个平面方程，可 计算各格网点高程，生成DEM。
2、DEM 生成 3）曲面拟合法
根据有限个离散点的高程，采用多项式或样条函数求 得拟合公式，再逐个计算各点的高程，得到拟合的DEM。 可反映总的地势，但局部误差较大。
（三）基于DEM的可视化分析
1、剖面分析
1）意义：
常常可以以线代面，研究区域的地貌形态、轮廓形状、 地势变化、地质构造、斜坡特征、地表切割强度等。
如果在地形剖面上叠加其它地理变量，例如坡度、土 壤、植被、土地利用现状等，可以提供土地利用规划、工 程选线和选址等的决策依据。

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

arcgis下DEM值科学计数一、介绍数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是一种用于表示地球表面高程信息的数学模型。

在使用ArcGIS进行DEM分析时，经常需要对DEM值进行科学计数。

本文将详细介绍在ArcGIS中如何进行DEM值的科学计数，包括计数方法、计数工具和计数结果的应用。

二、计数方法DEM值的科学计数可以使用不同的方法，常见的有以下两种方法：1. 对数计数法对数计数法是根据DEM值的数量级进行计数的一种方法。

它将DEM值转换为以10为底的对数形式，便于比较和分析。

对数计数法的计算公式如下：log_count = log10(dem_value)2. 百分比计数法百分比计数法是根据DEM值在整个数据集中所占的百分比进行计数的一种方法。

它可以帮助我们了解DEM值的分布情况和变化趋势。

百分比计数法的计算公式如下：percentage_count = (number_of_cells_with_dem_value / total_number_of_cells) * 100三、计数工具ArcGIS提供了多种工具来进行DEM值的科学计数，常用的工具有以下几种：1. Raster CalculatorRaster Calculator是ArcGIS中用于对栅格数据进行计算的工具。

我们可以使用Raster Calculator来进行DEM值的对数计数和百分比计数。

通过构建表达式，将DEM栅格数据作为输入，可以得到对应的计数结果。

2. Zonal StatisticsZonal Statistics是ArcGIS中用于根据指定区域对栅格数据进行统计的工具。

我们可以使用Zonal Statistics来对DEM值进行百分比计数。

通过指定区域数据和DEM栅格数据，可以得到每个区域内DEM值的百分比计数结果。

3. Spatial Analyst ToolboxSpatial Analyst Toolbox是ArcGIS中用于进行空间分析的工具集合。

数字高程模型DEM的质量控制及精度分析数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)是“4D”产品的一种,它是一定区域范围内对地球表面地形地貌的一种离散数字表达。

在城市和工程建设的各个领域,数字高程模型都有着广泛的应用价值。

从DEM可以方便地派生出一系列适合工程应用的产品,如等高线、坡度图、坡向图、晕染图、立体透视图等。

DE也是生产数字正射影像、建立三维城市景观模型以及GIS(Geographic Information System)建库不可缺少的重要数据。

在实际生产中，采用的比较多的DEM生产模式为通过模式取样进行摄影测量或其他测量测定一系列取样点的高程数据。

目前,测绘数据作为计算基础,实际测绘误差并不大，DEM逼近手段也很高,但实际DEM精度却往往不能满足要求,矛盾是很突出的。

本文主要是讨论数字高程模型DEM在实际生产中的质量控制及其误差来源及精度的分析。

DEM的生产流程DEM生产流程见下图：其中对于特征点线的采集。

特征点为山顶、凹地、鞍部、山谷及地形突变点；特征线为山脊线、山谷线、水系、水域线、断裂线及地形变换线、双线公路等。

等高线、高程点亦可作为图内的特征点线。

可在测图方式下采集地面特征点线，所采集的特征线不要穿越房屋、桥梁等高出地面的地物。

对于平坦地区采集地面点线，不能有大面积空洞；对于等高的面状区域如水库、湖泊等，按常水位同一高度采集。

静止水域的DEM格网点高程应一致，流动水域的上下游DEM 格网点高程应梯度下降，关系合理。

在生产DEM时，矢量数据尽可能采集的比实际范围大一些。

在构TIN时，TIN网的三角形是按临近的原则找点，若边缘的矢量数据不够，容易导致DEM边界数据出错，矢量数据一般比真实DEM范围外扩300m左右，生成DEM时全部用地面矢量构TIN。

图幅与图幅之间的特征矢量数据一定要接边。

图幅内DEM的高程偏差不大于一个基本等高距。

为保证DEM的接边精度，单模型DEM之间至少有2～3排格网的重叠带，相邻图幅DEM数据重叠区公共格网点高程必须一致。

dem指标范文DEM指标是指“Demographic”（人口）和“Economic”（经济）以及“Market”（市场）三个方面，通过对人口、经济和市场等变量的分析和研究，来评估和预测市场需求和商业机会的指标。

DEM指标通常用于研究市场细分、市场潜力和市场规模等问题，对企业的市场战略制定和决策具有重要的参考价值。

本文将详细介绍DEM指标的含义、计算方法以及应用范围。

一、Demographic（人口）指标：人口因素是市场分析中最基本的变量之一，人口特征的变化直接影响市场需求。

常见的人口指标包括人口数量、性别比例、年龄结构、教育程度、收入水平等。

通过对人口指标的研究，可以了解到消费者的特征和需求，从而有效地进行市场细分和产品定位。

人口指标的计算方法主要依赖于统计数据和调查数据，如人口普查、家庭调查等。

以人口数量为例，可以通过统计数据获得。

将人口数量与市场规模相结合，就可以计算出各个人口细分市场的市场规模和潜力。

人口指标在市场分析中的应用范围广泛，尤其在制定市场定位和推广策略时尤为重要。

例如，当企业决定进入一些新市场时，通过对人口特征的研究，可以预测潜在消费者的数量和需求，进而确定产品定位和市场推广策略。

二、Economic（经济）指标：经济因素是市场分析中另一个重要的变量，经济状况的好坏直接影响人们的消费能力和消费意愿。

经济指标通常包括国内生产总值（GDP）、人均收入、劳动力市场状况、物价水平以及金融市场等。

经济指标的计算方法主要依赖于官方公布的统计数据和经济报告。

例如，国内生产总值可以通过统计局公布的数据获取，人均收入可以通过统计数据和调查数据获得。

通过对经济指标的分析，可以了解到市场的整体消费能力和消费趋势，从而更好地制定市场营销策略。

经济指标在市场分析中的应用范围广泛。

通过了解市场的经济状况，企业可以预测市场需求的变化趋势，根据经济变化调整产品的定价策略，合理配置市场资源。

三、Market（市场）指标：市场因素是DEM指标中的最后一个要素，是对市场环境和竞争情况的分析与研究。

２ 坡 度 图 生成
坡 度是 表示 地 表倾 斜 程度 的 一个 量 ， 表 面上 某 点 地
的坡度值 通 常用地 表面 在 该 点处 的 切平 面 与水 平 面 的夹 角 的正 切值 来 表 示 。利 用 Ｄ Ｍ 来 解 求 地 面 坡 度 值 时 所 Ｅ 采 用 的方法有 五 种 ： 四块 法 ； 空 间矢 量 分 析 法 ； 拟 ① ② ③
竺 许Ｇ准 量 工 量 璧 减 登 Ｐ 测 的 作 从 而得到可观的经济效益 。可 少 多Ｓ 水
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合 平面 法 ； ④拟合 曲面 法 ； 直接 解 法 。其 中前 三种 算 法 ⑤
用 于解求 地 面平 均 坡 度 ， 两种 算 法 用 于解 求 地 面 最 大 后
坡度 。
２ １ Ｄ Ｍ 数 据 获 取 ． Ｅ
目前常用 的获 取 Ｄ Ｍ 数据 的方 法有 以下两 种 。 Ｅ １ 用航 天 、 空遥感 影像 形成 立体像 对提 取 Ｄ Ｍ； ） 航 Ｅ ２ 用现 有地 形 图扫描 并数 字 化 曲线 、 ） 高程 点 数据 ， 通 过获 取 的高程数 据生 成 Ｄ Ｍ。 Ｅ 用航 天 、 航空 遥感影 像形 成像 立体 像对 生 成 Ｄ Ｍ， Ｅ 最 大 的优 点是 数 据更 新快 ， 但购 买 影像 费用 高 ； 高 程数 据 用 生成 Ｄ Ｍ， 度 高于立 体 像对 生 成 Ｄ Ｍ， Ｅ 精 Ｅ 但更 新慢 ， 周期 长， 仅对 高程 变化不 大 的地 区适 用 。

fluent dem算例如何使用Demographic (Dem)算法进行用户人口统计分析？一、什么是Demographic (Dem)算法？Demographic (Dem)算法是一种常见的数据挖掘算法，在用户人口统计分析中有广泛应用。

该算法基于已有的用户的个人信息以及他们的行为模式，通过分析这些信息来预测其他用户的人口统计特征。

二、数据准备在使用Dem算法进行人口统计分析之前，需要准备一些数据。

数据可以包含用户的个人信息，例如年龄、性别、地理位置等，以及他们的行为数据，例如购买记录、访问网站次数等。

这些数据需要具有一定的样本量和多样性，以便能够得出准确的人口统计特征。

三、特征提取在进行Dem算法分析之前，首先需要提取特征。

特征是描述用户的属性或者行为的指标，可以是连续值或者离散值。

对于个人信息例如年龄和性别，可以直接作为特征。

而对于行为数据例如购买记录，可以从中提取出一些统计特征，例如购买频率、购买金额等，作为特征。

四、建立模型在使用Dem算法进行人口统计分析之前，需要建立一个模型。

模型的建立过程包括选择适当的特征和构建合适的算法。

（1）特征选择：根据具体的分析目标，选择合适的特征。

例如，如果想要预测用户的年龄，则可以选择与年龄相关的特征，如购买记录、网站访问次数等。

（2）算法选择：Dem算法的常用方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。

根据不同的问题和数据情况，选择合适的算法进行建模。

五、模型训练与调优建立模型后，需要使用训练数据对模型进行训练。

在训练过程中，可以使用交叉验证等方法来评估模型的表现，并根据评估结果对模型进行调优。

调优的方法包括参数调整、特征选择等。

六、模型预测与评估在模型训练完成后，可以使用该模型对新的数据进行预测。

通过将新数据输入模型中，可以得出预测结果。

对于人口统计分析，可以预测用户的人口统计特征，如年龄、性别等。

模型的评估是对模型预测结果的准确性和鲁棒性进行分析。

评估方法可以使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标。

地形测量与数字高程模型（DEM）的建立与分析摘要：地形测量与数字高程模型（DEM）的建立与分析是地理信息系统（GIS）和测绘领域中的重要研究方向。

DEM是通过测量、遥感或其他技术手段获取的地表高程数据的数值表示。

它在土地规划、水资源管理、环境监测等领域具有广泛的应用。

关键词：地形测量；数字高程模型建立；测绘分析一、引言在过去的几十年里，地形测量技术得到了长足的发展。

从最早的传统测量方法到现代的卫星遥感和激光扫描技术，我们能够获取高精度和大范围的地表高程数据。

同时，DEM的建立过程也得到了改进和优化，包括数据采集、预处理、插值和精度评估等步骤。

这些进展使得DEM成为地理信息系统中不可或缺的组成部分。

DEM在地理信息系统中的应用也得到了广泛关注。

通过DEM，我们可以进行地形分析、坡度和坡向计算、流域提取、地形阴影模拟等操作，为土地规划、水文模拟和环境评估提供重要的支持。

DEM还可以用于地形变化监测、地质灾害评估和土地利用规划等方面，为决策者提供可靠的地理空间数据。

二、地形测量的基本原理和方法地形测量是指对地球表面的高程、形状和特征进行测量和描述的过程。

它是地理信息系统（GIS）和地形分析的基础，为地形建模、地貌分析和土地利用规划等提供了重要数据支持。

大地测量学是地形测量的基础。

通过使用全球定位系统（GPS）等测量设备，可以实时获取地球上各个点的经纬度和高程信息。

这些数据可以用于构建地形模型，并提供准确的位置参考框架。

遥感技术通过使用航空摄影和卫星图像等远距离的观测手段获取地表的信息。

通过对航空照片或卫星图像进行解译和测量，可以获取地表特征的高程数据。

这种方法可以快速获取大范围的地形数据，尤其适用于复杂地形区域。

激光雷达测量是一种高精度的地形测量方法。

利用激光器向地面发射激光束，并通过接收反射回来的激光束来测量地表的高程和形状。

激光雷达能够提供高密度、高精度的地形数据，广泛应用于数字高程模型（DEM）建设和地貌分析。

2 高程内插（栅格插值）
•
插值工具通常分为确定性方法和地统计方法。确定性插值方法将根据周围 测量值和用于确定所生成表面平滑度的指定数学公式将值指定给位置。
确定性插值方法包括：反距离权重法（inverse distance weighting， IDW）、自然邻域法、趋势面法和样条函数法。
•
•
地统计方法以包含自相关（测量点之间的统计关系）的统计模型为基础。 因此，地统计方法不仅具有产生预测表面的功能，而且能够对预测的确定 性或准确性提供某种度量。克里金法是一种地统计插值方法。
•
•
投影坐标系验证？？
对点集插值模型进行精度检验：
1、运用点集工具筛选出插值点集与测试点集； 2、利用插值点集进行高程插值；
3、利用值提取至点工具将插值出的高程面赋值于测试点集；
4、测试点集的测量值与插值值进行比较，计算标准差等统计数值。
IDW 与 SPLIE 高程插值精度检验
•
•
4 等高（值）线创建与编辑、注记、转换
•
TIN与DEM、等高线之间的相互转换
Erase擦除多边形：定义插值的边界。位于擦除多边形之内的输入数据， 将从插值和分析操作排除。 Replace替换多边形：用于将边界及所有内部高度设置为相同的值。可用 于对湖泊或者坡度挖掘到水平面以下的区域进行建模。 ValueFill填充多边形：用于将一个整数属性值分配给位于此填充多边形 内部的所有三角形。表面高度不受影响，并且不发生裁剪或擦除操作。
点集 隔断线（软/硬 山脊 河流，硬隔断线能够捕获表面的突变并能改进 TIN 的显示和分析质量。软隔断线是不会改变表面局部坡度的线状要素，例如 表示研究区范围边界的线等） 多边形（裁切/删除/替换/填充）

一、DTM（Digita‎l Terrai‎n Model）数字地面模型‎是利用一个任‎意坐标系中大‎量选择的已知‎x、y、z的坐标点对‎连续地面的一‎个简单的统计‎表示，或者说，DTM就是地‎形表面形态属‎性信息的数字‎表达，是带有空间位置特征和地‎形属性特征的‎数字描述。

地形表面形态‎的属性信息一‎般包括高程、坡度、坡向等。

数字地形模型‎（DTM, Digita‎l Terrai‎n Model）最初是为了高‎速公路的自动‎设计提出来的‎（Miller‎，1956）。

此后，它被用于各种‎线路选线（铁路、公路、输电线）的设计以及各‎种工程的面积、体积、坡度计算，任意两点间的‎通视判断及任‎意断面图绘制‎。

在测绘中被用于绘制‎等高线、坡度坡向图、立体透视图，制作正射影像图以及地图的修测。

在遥感应用中可作为‎分类的辅助数‎据。

它还是的基础‎数据，可用于土地利‎用现状的分析‎、合理规划及洪‎水险情预报等‎。

在军事上可用‎于导航及导弹‎制导、作战电子沙盘‎等。

对 DTM的研究‎包括DTM的‎精度问题、地形分类、数据采集、DTM的粗差‎探测、质量控制、数据压缩、DTM应用以‎及不规则三角‎网DTM的建‎立与应用等。

二、DEM(Digita‎l Elevat‎i on Matrix‎)数字高程矩阵‎。

GIS、地图学中的常‎用术语。

数字高程模型‎（Digita‎l Elevat‎i on Model，缩写DEM）是一定范围内‎规则格网点的‎平面坐标（X，Y）及其高程（Z）的数据集，它主要是描述‎区域地貌形态‎的空间分布，是通过等高线‎或相似立体模型进行‎数据采集（包括采样和量‎测），然后进行数据‎内插而形成的‎。

DEM是对地‎貌形态的虚拟‎表示，可派生出等高‎线、坡度图等信息‎，也可与DOM‎或其它专题数据叠加‎，用于与地形相‎关的分析应用‎，同时它本身还‎是制作DOM‎的基础数据。

DEM是用一‎组有序数值阵‎列形式表示地‎面高程的一种‎实体地面模型‎，是数字地形模‎型(Digita‎l Terrai‎n Model，简称DTM)的一个分支。

dem精度评定方法可以通过以下步骤进行：
1.收集DEM数据：首先需要收集DEM数据，可以通过测量、卫星
遥感、激光雷达等方式获取DEM数据。

2.确定精度评定控制点：根据DEM数据的使用要求，确定精度评
定控制点，可以是自然地物、人工地物、控制点标志等。

3.测量控制点高程：使用全站仪、GPS等测量工具，测量控制点的
实际高程。

4.计算控制点高程偏差：将测量得到的控制点高程与DEM数据中
对应位置的高程进行比较，计算控制点高程偏差。

5.统计分析精度偏差：对所有控制点的高程偏差进行统计分析，
计算出平均偏差、标准差、最大偏差等指标，以评估DEM数据的精度。

6.修正DEM数据：根据精度评定结果，对DEM数据进行修正或校
正，提高DEM数据的精度。

以上是DEM精度评定的一般步骤，具体方法和指标还需要根据DEM数据的使用要求和实际情况进行调整和优化。

形等。
边缘直方图形状特征
03
通过对边缘直方图进行形状分析，提取形状特征，如对称性、
连续性等。
边缘直方图相似度比较
01
02
03
直方图相交距离
计算两个边缘直方图的相 交距离，作为相似度指标 。
直方图交叉相关
利用交叉相关系数计算两 个边缘直方图的相似度。
直方图平方差和
计算两个边缘直方图的平 方差和，作为相似度指标 。
03
基于统计学的精度评估方法
均方根误差（RMSE）
总结词
均方根误差是一种常用的统计学精度评估方法，用于衡量预测值与实际观测值之间的标准偏差。
详细描述
均方根误差（RMSE）的计算公式为：$\sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y_i})^2}$，其 中 $y_i$ 是实际观测值，$\hat{y_i}$ 是预测值，$N$ 是样本数量。RMSE的值越小，表示预测的模型 精度越高。
实验数据与实验设计
数据来源
实验所采用的数据来源于某地区的数字高程模型（DEM）， 通过选择其中一部分区域作为实验区，获取相应的精度评估 数据。
实验设计
采用多种常见的DEM精度评估方法，如均方根误差（RMSE ）、平均绝对误差（MAE）和结构相似性指数（SSIM）等， 对实验区内的DEM数据进行精度评估。
均方误差（MSE）
总结词
均方误差是一种常用的统计学精度评估方法，用于衡量预测值与实际观测值之间的平均差异。
详细描述
均方误差（MSE）的计算公式为：$\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y_i})^2$，其中 $y_i$ 是实际观测值 ，$\hat{y_i}$ 是预测值，$N$ 是样本数量。MSE的值越小，表示预测的模型精度越高。