DEM格网
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DEM网格单元大小的确定简单方法1由地形图上的等高线生成DEM时,DEM网格大小的粗略估计: CELL Size = Scale分母/ 纸张分辨率纸张分辨率为300bpi(一般为200bpi),即一英寸纸张上面可以印刷300条线,以1:5万地形图为例:cell size = 50000/300 (inch) = 4.24 (meter)方法2地图比例尺,航空摄影测量、影像分辨率的关系带来的启示航摄规范(GB/T 15661-1995)中规定航摄仪有效使用面积内镜头分辨率“每毫米内不少于25 线对”。
根据物镜分辨率和摄影比例尺可以估算出航摄影像上相应的地面分辨率D,即D=M/R。
(其中M 为摄影比例尺分母,R 为镜头分辨率。
)根据航摄规范中“航摄比例尺的选择”的规定和以上公式,可得下表。
成图比例尺航摄比例尺影像地面分辨率(m)1:5000 1:10,000~1:20,000 0.4~0.81:10,000 1:20,000~1:40,000 0.8~1.61:2,5000 1:25,000~1:60,000 1.0~2.41:50,000 1:35,000~1:80,000 1.4~3.2补充:卫星影像分辨率的选择考虑不同比例尺成图对影像分辨率要求和对应规格商用卫星影像产品的稳定货源。
卫星QuickBird-2 IKONOS-2 SPOT-5 SPOT-4 Landsat-7最高分辩率(m) 0.61 1 2.5 10 15成图比例尺卫星影像(分辨率)1:5000~1:10,000 QuickBird(0.61m)IKONOS-2 (1m)1:25,000 QuickBird-2(0.61m)IKONOS-2 (1m)SPOT-5(2.5m)1:50,000 SPOT-5(2.5m)DEM生成方法- ANUDEM 模型水是地貌形成的主要侵蚀因素。
ANUDEM (Australian National University Digital Elevation Model) 采用了这一思想,使用地貌与水文数据作为插值约束条件,插值等高线高程。
不规则三角网(TIN)Ⅰ 数字高程模型(DEM)地球表面高低起伏,呈现一种连续变化的曲面,这种曲面无法用平面地图来确切表示。
于是我们就利用一种全新的数字地球表面的方法——数字高程模型的方法,这种方法已被普遍广泛采用。
数字高程模型即DEM(Digital Elevation Model),是以数字形式按一定结构组织在一起,表示实际地形特征空间分布的模型,也是地形形状大小和起伏的数字描述。
DEM有三种主要的表示模型:规则格网模型,等高线模型和不规则三角网。
格网(即GRID)DEM在地形平坦的地方,存在大量的数据冗余,在不改变格网大小情况下,难以表达复杂地形的突变现象,在某些计算,如通视问题,过分强调网格的轴方向。
不规则三角网(简称TIN,即Triangulated Irregular Network)是另外一种表示数字高程模型的的方法(Peuker等,1978),它既减少了规则格网带来的数据冗余,同时在计算(如坡度)效率方面又优于纯粹基于等高线的方法。
不规则三角网能随地形起伏变化的复杂性而改变采样点的密度和决定采样点的位置,因而它能够避免地形起伏平坦时的数据冗余,又能按地形特征点如山脊,山谷线,地形变化线等表示数字高程特征。
Ⅱ TIN的基本知识在TIN中,满足最佳三角形的条件为:尽可能的保证三角形的三个角都是锐角,三角形的三条边近似相等,最小角最大化。
TIN 是基于矢量的数字地理数据的一种形式,通过将一系列折点(点)组成三角形来构建。
形成这些三角形的插值方法有很多种,例如Delaunay 三角测量法或距离排序法。
ArcGIS 支持Delaunay 三角测量方法。
TIN 的单位是英尺或米等长度单位,而不是度分秒。
当使用地理坐标系的角度坐标进行构建时,Delaunay 三角测量无效。
创建TIN 时,应使用投影坐标系(PCS)。
TIN 模型的适用范围不及栅格表面模型那么广泛,且构建和处理所需的开销更大。
获得优良源数据的成本可能会很高,并且,由于数据结构非常复杂,处理TIN 的效率要比处理栅格数据低。
格网 DEM 分析的主要应用。
答案:
(1)地形曲面拟合:DEM 最基础的应用是求 DEM 范围内任意点的高程,在此基础上进行地形属性分析。
由于已知有限个格网点的高程,可以利用这些格网点高程拟合一个地形曲面,推求区域内任意点的高程。
(2)立体透视图:绘制透视立体图是 DEM 的一个极其重要的应用。
透视立体图能更好地反映地形的立体形态,非常直观。
人们可以根据不同的需要,对于同一个地形形态作各种不同的立体显示,更好地研究地形的空间形态。
(3)通视分析:通视分析有着广泛的应用背景。
典型的例子是观察哨所的设定、森林中火灾监测点的设定、无线发射塔的设定等。
通视问题可以分为五类:a)已知一个或一组观察点,找出某一地形的可见区域;b)欲观察到某一区域的全部地形表面,计算最少观察点数量;c)在观察点数量一定的前提下,计算能获得的最大观察区域;d)以最小代价建造观察塔,要求全部区域可见;e)在给定建造代价的前提下,求最大可见区。
根据问题输出维数的不同,通视可分为点的通视,线的通视和面的通视。
(4)流域特征地貌提取与地形自动分割:是进行流域空间模拟的基础技术。
主要包括两个方面:a)流域地貌形态结构定义,定义能反映流域结构的特征地貌,建立格网 DEM 对应的微地貌特征;b)特征地貌自动提取和地形自动分割算法。
1
(5)计算地形属性:DEM 派生的地形属性数据可以分为单要素属性和复合属性二种。
前者可由高程数据直接计算得到,如坡度因子,坡向。
后者是由几个单要素属性按一定关系组合成的复合指标,用于描述某种过程的空间变化,这种组合关系通常是经验关系,也可以使用简化的自然过程机理模型。
2。
什么是4D(DRG、DLG、DOM、DEM)数据1,DOM ,利⽤数字⾼程模型对扫描处理的数字化的航空相⽚、遥感影像抄,经逐个像元纠正,按图幅范围裁切⽣成的影像数据。
百DOM 是需要DEM进⾏⼆次加⼯的,也是4D产品中最为⾼级的产品。
2,DEM ,通过等⾼线、或航空航天影像建⽴以表达地⾯⾼程起伏形态的数字集合。
DEM数据为基础数据。
3,DRG,是纸制地形图的栅格形式的数字化产品,可与DOM、DEM集成派⽣出新的可视信息。
4,DLG,利⽤航空航天影像通过对影像进⾏识别和⽮度量化,建⽴基础地理要素分层存储的⽮量数据集,既包括空间信息也包括属性信息,可⽤于各专业信息系统的空间定位基础。
⼀、 DOM (图):利⽤数字⾼程模型对扫描处理的数字化的航空相⽚、,经逐个像元纠正,按图幅范围裁切⽣成的影像数据,它的信息⽐较直观,具有良好的可判读性和可量测性,从中可直接提取⾃然地理和社会经济信息。
在SAR图像处理中,往往需借助DEM数据来解决RD定位导致的斜距成像⼏何失真。
因此,求解X,Y,Z考虑了三个⽅程。
即距离公式、多普勒频率公式和地球坐标公式。
也就是说DOM是需要DEM 进⾏⼆次加⼯的,也是4D产品中最为⾼级的产品。
DEM (数字⾼程模型) :通过等⾼线、或影像建⽴以表达地⾯⾼程起伏形态的数字集合。
⽬前可得到的有90m的SRTM,和30m的Aster GDTM数据。
前者采⽤InSAR技术获取,后者则是⾼分辨率⽴体摄影测量技术。
两者相似之处都需要两幅图像,⽽且精确配准。
需要有⼀定的基线长度,需在⼀定范围内取值。
不同之处,前者是利⽤波的相⼲性原理求得,后者则是光直线传播所产⽣的共线⽅程。
DEM数据为基础数据。
DRG (数字栅格地图) :数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品,可与DOM、DEM集成派⽣出新的可视信息。
该类型数据主要是将已有的纸质地图进⾏栅格化,然后配准,⽬前这类图很少⽤到,多⽤⾼分辨率的影像来取代,或者就是将主要地物进⾏⽮量化表征和存储,⽬前⼤多数的都⽀持这⼀功能。
DEM格⽹绘制规则格⽹和左右格⽹对⾓线⼀.绘制规则格⽹:x=ones(3,3)for i=1:3x(:,i)=i;endxy=1:3;plot(x,y,'R*-')hold on;plot(y,x,'R*-')⼆.绘制左对⾓线:m=[1,2,3];plot(m,n,'R*-')n=[2,3];m=[1,2];plot(m,n,'R*-')m=[2,3];n=[1,2];plot(m,n,'R*-')三.绘制右对⾓线:m=[1,2,3];n=[3,2,1];plot(m,n,'R*-')n=[2,1];plot(m,n,'R*-')m=[3,2];n=[2,3];plot(m,n,'R*-')四.同时绘制左右对⾓线:x=ones(3,3)for i=1:3x(:,i)=i;endy=1:3;plot(x,y,'R*-')plot(y,x,'R*-') %左斜线m=[1,2,3];n=[1,2,3];plot(m,n,'R*-') n=[2,3];m=[1,2];plot(m,n,'R*-') m=[2,3];n=[1,2];plot(m,n,'R*-') %右斜线m=[1,2,3];n=[3,2,1];plot(m,n,'R*-') n=[2,1];m=[1,2];plot(m,n,'R*-') m=[3,2];n=[2,3];plot(m,n,'R*-')Delaunay三⾓形算法实现⼀.理论依据:1.找出离散点集中相距最近的两点,连接这两点形成TIN的初始基线;2.沿基线的固定⼀侧搜寻第三点,⽣成第⼀个Delauney三⾓形;3.以三⾓形的两条新边作为新的基线;4.依次重复2,3直⾄所有的基线处理完毕;所以在算法中分别⽤了⼏个函数分别是⽤来获取第三个点,根据余弦值来判断三⾓形的,构建三⾓⽹的。
绘制规则格网和左右格网对角线一.绘制规则格网:
x=ones(3,3)
for i=1:3
x(:,i)=i;
end
x
y=1:3;
plot(x,y,'R*-')
hold on;
plot(y,x,'R*-')
二.绘制左对角线:
m=[1,2,3];
plot(m,n,'R*-')
n=[2,3];
m=[1,2];
plot(m,n,'R*-')
m=[2,3];
n=[1,2];
plot(m,n,'R*-')
三.绘制右对角线:m=[1,2,3];
n=[3,2,1];
plot(m,n,'R*-')
n=[2,1];
plot(m,n,'R*-')
m=[3,2];
n=[2,3];
plot(m,n,'R*-')
四.同时绘制左右对角线:x=ones(3,3)
for i=1:3
x(:,i)=i;
end
x
y=1:3;
plot(x,y,'R*-')
plot(y,x,'R*-') %左斜线
m=[1,2,3];
n=[1,2,3];
plot(m,n,'R*-') n=[2,3];
m=[1,2];
plot(m,n,'R*-') m=[2,3];
n=[1,2];
plot(m,n,'R*-') %右斜线
m=[1,2,3];
n=[3,2,1];
plot(m,n,'R*-') n=[2,1];
m=[1,2];
plot(m,n,'R*-') m=[3,2];
n=[2,3];
plot(m,n,'R*-')
Delaunay三角形算法实现
一.理论依据:
1.找出离散点集中相距最近的两点,连接这两点形成TIN的初始基线;
2.沿基线的固定一侧搜寻第三点,生成第一个Delauney三角形;
3.以三角形的两条新边作为新的基线;
4.依次重复2,3直至所有的基线处理完毕;
所以在算法中分别用了几个函数分别是用来获取第三个点,根据余弦值来判断三角形的,构建三角网的。
二.用Matlab编程算法:
定义数组:X=rand(1,30);Y=rand(1,30)
%插入30个随机离散点;
1.寻找距离最近的两点作为初始基线:
For i=1:30
For j=i+1:30
D(i,j)=(x(j)-x(i))^2+(y(j)-y(i))^2;
% D为所有离散点之间的距离数组;
End
End
C=min(min(D));
%求出最小的距离
[m,n]=Cposition=find(D==min(min(D)));
%寻找最小距离所在矩阵的行列号;
M=[X(m),X(n)];
N=[Y(m),Y(n)];
%记录下最小距离两个点的位置;
Plot(M,N);
%连接这两个点;
2.寻找距离上述两点最近的第三点:
For i=1:28
Distance(i)=(X(i)-(X(m)+X(n))/2)^2+(Y(i)-(Y(m)+Y(n))/2)^2;
End
%求其它离散点到上述两点中点的距离;
C=min(Distance);
%求最小距离;
p=Cposition=find(Distance==min(Distance));
%求最小距离的位置;
TRI=[m,n,p];
Triplot(TRI,X,Y);
%连接初始三角形;
3.以刚生成的三角形两边扩展三角形,方法如下:For i=1:30
A=(Y(m)-Y(p))/(X(m)-X(p));
B=(X(m)*Y(p)-X(m)*Y(p))/(X(m)-X(p));
Figure(i)=Y(i)-(A*X(i)-B);
If (Figure(i)>0)
Figure(i)=1;
Else if (Figure(i)<0)
Figure(i)=0;
End
End
%求出每个离散点的判别式的值;
Z 坐标求解
1.判断该点与三角形的位置:
由目视解译得所求点高程均在三角形内部。
2.判断过p 点平行于X 轴的水平线与三角形的位置关系: 三角形ABC :(1)假如y p 大于y B 和y C 小于y A ,则该水平线通过AB ,AC 分别交于l ,r ;(2)假如y p 大于y A 和y C 小于y B ,则该水平线通过AB ,BC 交于l ,r ; (3)假如y p 大于y B 和y A 小于y C ,则该水平线通过CB ,AC 交于l ,r 。
3.求解方法双线性内插:
(1)先由y p =y l =y r 求出l,r 点的(X,Y )坐标;
(2)在根据以下公式求出待求点的高程Z ; )/())(()
/())(()
/())((l l l l A C A A C A A B A l A B A l X Xr X Xp Z Zr Z Zp X X X Xr Z Z Z Zr X X X X Z Z Z Z ---+=---+=---+=
4.计算结果:
K2320.000
560.5215 113.7296 519.0251
L: 560.826 114.682 518.4637
L: 561.131 115.634 518.4535
L: 561.436 116.587 518.4318
L: 561.741 117.539 518.4224
L: 562.046 118.492 518.3963
L: 562.351 119.444 518.4271
L: 562.656 120.396 518.4151 L: 562.960 121.349 518.4031 L: 563.265 122.301 518.3911 L: 563.570 123.254 518.3791 L: 563.875 124.206 518.3671 L: 564.180 125.158 518.3551 L: 564.485 126.111 518.3431 L: 564.790 127.063 518.3311 L: 565.094 128.016 518.3191 L: 565.399 128.968 517.4044 L: 565.704 129.920 517.3032 L: 566.009 130.873 517.2018 L: 566.314 131.825 517.1006 L: 566.619 132.778 516.9992 R: 560.217 112.777 519.1264 R: 559.912 111.825 519.4047 R: 559.607 110.872 519.7376 R: 559.302 109.920 520.0700 R: 558.997 108.968 520.4025 R: 558.692 108.015 520.7353 R: 558.387 107.063 521.0677 R: 558.083 106.110 521.4005
R: 557.778 105.158 521.7330 R: 557.473 104.206 522.0654 R: 557.168 103.253 522.3982 R: 556.863 102.301 522.7307 R: 556.558 101.348 523.0635 R: 556.253 100.396 523.3959 R: 555.949 99.444 523.7284 R: 555.644 98.491 524.0612 R: 555.339 97.539 524.3937 R: 555.034 96.586 524.5805 R: 554.729 95.634 524.7625 R: 554.424 94.682 524.9445。