数字地面模型分割合并算法流程

可视化空间查询方法；
基于自然语言的查询方法； 超文本查询方法。
1. 缓冲区的定义
• 所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范 围或服务范围。从数学的角度看，缓冲区分 析的基本思想是给定一个空间对象或集合， 确定它们的邻域，邻域的大小由邻域半径R决 定。因此对象Oi的缓冲区定义为：
Bi x : d x, Oi R
d R sinB 2
凸角圆弧法 • 在轴线首尾点处，作轴线的 垂线并按双线和缓冲区半径 截出左右边线起止点；
• 在轴线其它转折点处，首先 判断该点的凸凹性，在凸侧 用圆弧弥合，在凹侧则用前 后两邻边平行线的交点生成 对应顶点。 这样外角以圆弧连接， 内角直接连接，线段端点以 半圆封闭。
折点凸凹性的自动判断
注意：当存在岛屿和重叠自相交多边形时， 最终计算的边线被分为外部边线和若干岛 屿。对于缓冲区边线绘制，只要把外围边 线和岛屿轮廓绘出即可。
3.基于栅格结构的缓冲区分析
• 基于栅格结构也可以作缓冲区分析，通常 称为推移或扩散（Spread）。推移或扩散实 际上是模拟主体对邻近对象的作用过程， 物体在主体的作用下在一阻力表面移动， 离主体越远作用力越弱。 例如：可以将地形、障碍物和空气作为阻 力表面，噪声源为主体，用推移或扩散的 方法计算噪声离开主体后在阻力表面上的 移动，得到一定范围内每个栅格单元的噪 声强度。
采用向量叉乘判断向量排列
C b
S
A a B C b
BC X C X B , YC YB bx , b y
S AB BC a b a x by bx a y
AB X B X A , YB YA a x , a y
• 空间分析的根本目的：通过对空间数据的 深加工或分析，获取新的信息。

− 2 R − di 1 pi = 2 ; pi = ( ) ; pi = e K di di 2 di2
Step 5 根据平差理论求解
V = M −Z X
ˆ X = M PM
T
(
)
-1
M PZ
Photogrammetry
T
Step 6 求待定点的内插高程值 F
摄影测量学
§7.4 DEM内插 (interpolation) DEM内插
[一] DEM数据格式转换 DEM数据格式转换 常用的格式有ASCⅡ码 BCD码和二进制 常用的格式有ASCⅡ码、BCD码和二进制 ASCⅡ 码。要根据DEM内插软件的要求，将各种数据 要根据DEM内插软件的要求， DEM内插软件的要求 转换成该软件所要求的数据格式。 转换成该软件所要求的数据格式。 [二] DEM数据坐标变换 DEM数据坐标变换 1. 其它坐标系向地面坐标系转换 2. 地面坐标系之间的转换
Z = a00 + a10 X + a01Y + a11XY
利用四个已经点求出上式的四个系数，然后根据待定点的坐 利用四个已经点求出上式的四个系数， 标（X,Y）求出待定点的高程。若四个数据点按边长为L的正 X,Y）求出待定点的高程。若四个数据点按边长为L 方形排列时，可直接求解待定点的高程： 方形排列时，可直接求解待定点的高程： Zi,j+1 Zi+1,j+1 Z
Xi2 + Y 2 i
p
d<R时，该点即被选用。 时 该点即被选用。
摄影测量学
Photogrammetry
§7.4 DEM内插 (interpolation) DEM内插
列误差方程式。若选择二次曲面作为拟 Step 3 列误差方程式。若选择二次曲面作为拟 合曲面， 合曲面，有：

点云地面分割算法
点云地面分割算法是一种用于将点云数据中的地面和非地面点分离的算法。

在地图制作、机器人导航、无人驾驶等领域中，点云地面分割算法都有着广泛的应用。

点云地面分割算法的基本思路是通过对点云数据进行聚类，将地面点和非地面点分别归为不同的类别。

在聚类过程中，需要考虑到地面点的特征，如高度较低、密度较高等。

常用的点云地面分割算法包括基于平面拟合的方法、基于区域生长的方法、基于深度学习的方法等。

基于平面拟合的方法是一种比较简单的点云地面分割算法。

该方法通过对点云数据进行平面拟合，将拟合误差较小的点归为地面点，拟合误差较大的点归为非地面点。

该方法的优点是计算速度快，但对于地面不规则的情况，效果较差。

基于区域生长的方法是一种基于点云密度的点云地面分割算法。

该方法通过对点云数据进行聚类，将密度较高的点归为地面点，密度较低的点归为非地面点。

该方法的优点是对于地面不规则的情况有较好的适应性，但计算速度较慢。

基于深度学习的方法是一种新兴的点云地面分割算法。

该方法通过训练深度学习模型，将点云数据中的地面点和非地面点进行分类。

该方法的优点是准确率较高，但需要大量的训练数据和计算资源。

点云地面分割算法是一种重要的点云数据处理技术，对于实现精准的地图制作、机器人导航、无人驾驶等应用具有重要的意义。

在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的算法，并进行参数调整和优化，以达到最佳的效果。

第七章 数字地面模型§7.1 概 述一、地形表达方式自古以来人类就对自身所处的地表环境信息感兴趣，利用各种方法测定地表形态并加以描述。

绘画是古老的方法之一，它是对绘画对象作了艺术的概括，但它没有严格的数学基础和特有的地图符号。

主要表现了对象的形态特征和色彩特征，而对对象的定量性描述有限。

另一种古老但非常有效并一直沿用到现代的精确表达地表现象的方式是地图。

地图实现了在各种二维介质平面上描述实际地形表面的三维信息。

地图实质上就是按一定数学法则，运用符号系统，概括地将地球上各种自然和社会经济现象缩小表示在平面上的图形。

地图的基本性质为公式化(数学基础)、抽象化(地图概括)和符号化(符号系统)。

地图具有形象直观性、地理方位性和几何精确性的特点。

地图按内容可分为普通地图和专题图。

普通地图又分为地形图与普通地理图两类。

在各种地图中，能准确描述地貌形态的是地形图。

在地形图上，所有的地形信息均以正射投影方式投影在水平面上，用线划或符号表示成按比例缩小的地物，对地物高度和地形起伏信息则有选择地用等高线表示。

地图编制方法有多种。

传统方法主要利用各种测量仪器在野外进行地面实地测量，自从摄影技术出现后，由于影像具有成像快速、信息丰富、直观逼真等特点，且摄影测量成图具有成本低、野外作业量少、时效性强等优点，人们又开始利用摄影像片进行地图的编绘，摄影测量也就成为重要的地形测绘方法。

摄影测量发展至今经历了三个阶段：模拟摄影测量阶段、解析摄影测量阶段和数字摄影测量阶段。

由于不同阶段的理论、技术和方法的差异，因此在不同时期具有不同形式的产品。

在模拟摄影测量以及解析摄影测量阶段，利用影像编制的最终产品只是描绘在纸上的线划地图或印在像纸上的影像图。

这些线划图和影像图虽直观，便于人工使用，但不便于管理，特别是无法被现代计算机直接利用。

随着计算机技术和图像处理技术的发展以及生产实践的要求，人们开始利用数字形式表示地表信息，以往传统产品正逐渐被数字产品所取代，其中典型产品有数字地图与数字地面模型(Digital Terrain Model ，简称DTM)。

数字地面模型制作工序：
1、将平面布置图（DWG格式）转换为WGS84坐标体系（可以直接在skyline中导入dwg文件，设置坐标转换参数），确定公路范围。

2、从等高线数字高程文件中提取dem，数字等高线覆盖公路沿线范围，一般只有几百米
3、从google earth上下载覆盖整个公路范围的高程、影像数据
4、将等高线数字高程、google earth上下载的高程、影像统一到横轴墨卡托UTM投影坐标体系下（以米为单位）
5、拼接并合成mpt文件（高程优先采用等高线数字高程文件中提取的信息，合成的时候选择坐标系投影，从横轴墨卡托UTM投影转换到WGS84坐标体系）
数字地面模型制作要求：
1、影像颜色尽可能协调
2、拼接不存在裂缝、异变等问题（高程、影像）
3、提供转换各阶段过程中的坐标平移参数、转换参数(wkt文件)
4、遵守数据保密协议，等高线数字高程文件、制作过程的中间文件、最终合成MPT文件不得外传，并保证在交付后，均需删除。

通过航空摄影或卫星遥感获取 地面影像数据。
影像数据预处理
对原始影像数据进行几何校正 、辐射定标等处理。
特征提取与匹配
从影像中提取特征点，并进行 匹配，获取三维信息。
地面模型构建
利用匹配得到的三维信息进行 建模，生成数字地面模型。
不同建模方法比较与选择
数据获取方式比较
点云数据通过测量设备获取，影像数据通过摄影 或遥感获取。
遥感技术
利用卫星或航空摄影测量技术获取地面的影像数据 ，通过解译和提取得到地面信息。
地图数字化
将纸质地图通过扫描仪转化为数字图像，再利用矢 量化软件将地图要素转化为矢量数据。
数据预处理与质量控制
80%
数据清洗
去除重复数据、异常值和噪声数 据，保证数据的准确性和一致性 。
100%
数据转换
将数据转换为统一的格式和坐标 系，便于后续的数据处理和分析 。
纹理映射
阐述纹理映射的原理和实现方 法，包括纹理坐标、纹理过滤
、Mipmapping等技术。
虚拟现实技术在可视化中的应用
虚拟现实技术概述
立体显示技术
简要介绍虚拟现实技术的定义、发展历程 和应用领域。
详细解释立体显示技术的原理和实现方法 ，包括双目视差、偏振光、时分复用等技 术。
虚拟现实交互设备
介绍虚拟现实交互设备的种类和功能，如 头盔显示器、数据手套、三维鼠标等。
遥感技术（Remote Sensing Technology）：遥 感技术是一种通过非接触方式获取地球表面信息 的技术。在数字地面模型中，遥感技术可用于获 取大范围的高程数据和其他地形信息。
02
数字地面模型数据采集与处理
数据来源及采集方法
地面测量

DEM模型是DTM模型的一种特例。
从测绘的角度看 DEM模型是新一代的地形图，它通过存储在 介质上的大量地面点空间数据和地形属性数 据，以数字形式来描述地形地貌。 为了表示地形起伏必需存储三维数据，这首先 必需研究三维数字地面模型。
整体 数学方法 局部
傅立叶级数 高次多项式 规则数学分块 不规则数学分块 规则 密度一致 密度不一致 三角网 邻近网
单元或数组元素对应一个高程值。
用规则采样点数据（或把不规则采样点数据内插成 规则点数据），而后，以矩阵形式来表地面形状。 它已成为栅格数据结构中DEM的通用形式。
1.模型的表示
按平面上等间距规则采样，或内插所建立的数字地面 模型，称为基于栅格的数字地面模型，可以写成以下 形式:
DTM＝│Zi,j│,i=l,2,…,m; j=1,2,n
DEM表示方法
点数据 图形法
不规则 典型特征 水平线
山峰、洼坑 隘口、边界
山脊线 谷底线 海岸线 坡度变换线
线数据
垂直线
典型线
DEM的表示方法
7.2 DEM的常用数据模型
一、规则格网(grid)模型
规则格网模型将空间区域分成规则的等距离单元，
每个单元对应一个数值，通常在数学上表示为一个
矩阵，在计算机中表现为一个二维数组，每个格网
根据各局部等值线上的高程点，通过插值 公式计算各点的高程，得到DEM。
2）数据头
DEM数据的起点坐标、坐标类型、格网大小、行列数 等。 3）数据体 行列数分布的数据阵列。
4、规则格网的优缺点 规则格网数据模型的优点：
1）数据结构简单，算法实现容易，便于空间操作
和存储。尤其适合在栅格数据结构的GIS系统中。 2）容易计算等高线、坡度、坡向、自动提取地域 地形等。 规则格网是DEM最广泛使用的格式。目前，很多 国家都以规则格网的数据矩阵作为DEM提供方式。

测绘技术中的数字地形模型处理方法解析数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）是测绘技术中的一项重要内容，它通过数字化处理和分析地形数据，能够准确地重建地表地形，并为地理信息系统、土地规划、灾害预防等领域提供有力的支持和应用。

本文将解析数字地形模型的处理方法，涵盖数据获取、数据处理、模型建立和应用等方面。

一、数据获取数字地形模型的数据获取是构建模型的第一步，常用的数据获取方法主要有激光雷达扫描(Lidar)、航测和测量等方式。

其中，激光雷达扫描是一种快速、高精度的数字地形数据获取方法。

通过采集激光束和接收返回的反射波，可以获取地表、植被和人造建筑物的高程信息，从而构建数字地形模型。

二、数据处理数据处理是数字地形模型建立过程中的关键步骤，它主要包括数据滤波、数据插值和数据融合等环节。

1. 数据滤波数据滤波是为了去除模型中的噪声和杂波，提高地形数据的准确性。

常见的数据滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

其中，均值滤波通过计算像素周围像素的平均值来平滑数据；中值滤波则是取像素周围像素的中值；而高斯滤波则是利用高斯函数对数据进行加权平滑处理。

根据实际需求，可以选择适合的滤波方法来提取出清晰、准确的地形特征。

2. 数据插值数据插值是利用已知地形点的高程数据，通过数学插值方法来估算未知点的高程值。

常见的数据插值方法有三角网格法(TIN)、反距离插值法(IDW)和克里金插值法等。

三角网格法将地形点连接成三角形，并在三角形内部进行插值；反距离插值法则是根据距离和高程值的倒数关系进行插值；克里金插值法通过计算地形点之间的半方差函数来插值。

不同的插值方法适用于不同的地形特征，选择合适的插值方法有助于提高地形模型的精度。

3. 数据融合数据融合是将不同来源和不同分辨率的地形数据融合成一个一致的地形模型。

常见的数据融合方法有加权平均法、最大值法和多尺度分析法等。

加权平均法通过给不同数据赋予权重，对高程值进行加权平均；最大值法则是选取不同数据源中最大的高程值作为地形模型的高程值；而多尺度分析法则是按照地形特征的不同尺度进行数据融合。

183 16.2 分割与合并要素分割一个多边形或线（从一个要素产生两个要素），你要数字化分割这条线的地方，一次你能分割几个要素。

合并多边形或线（从二个或者多个要素产生一个要素），你选择要合并的要素，然后单击编辑菜单上的“合并”命令，合并的要素并不必须是空间上相关联的。

例如，你可以合并一个代表国家的大多边形和一个代表海岸外小岛的小多边形。

然后，国家和小岛将作为一个单一要素具有单一记录存在于属性表中。

当在Geodatabase 要素类中的要素被分割或合并时，ArcMap 更新它们的shape_length 和shape_area 属性，而其他数据格式，如shapefile ，并不为要素做这项工作，对所有的要素类，ArcMap 更新保留那些有要素记录的属性。

在Geodatabase 中，这是OBJECTID(OID)属性。

在shapefile 中，它是FEATUREID(FID),要改变其他的属性，包括用户定义的IDs （如地块编号）或长度和面积的法定测量，必须手工进行。

练习16b 分割与合并要素练习描述：规划部门已经通知两个正在洽谈的财产变更事宜，一个是地主想要细分他的地块以便能出售一小块；另一个是复式屋的一个主人已买了这个复式屋的另一半，由于复式屋有两个房主，因此，有一条划分房屋的界线。

现在，这条界线需要被消除。

步骤如下。

1．启动ArcMap ，出现ArcMap 对话框，单击“浏览更多”。

（如果ArcMap 已经正在运行，单击“文件”菜单，然后单击“打开”）。

导航至“C:\练习数据\练习16”，单击文件“ex16b.mxd ”，然后单击“打开”（见图16-15）。

图16-15 2．单击“书签”，再单击“First Parcel Site ”（见图16-16）。

沿等高线采样法 适合于地形复杂地区、不 适合平坦地区，有等距离间隔和等时间间隔 两种方式。
规则格网采样
采样点的平面坐标由计算机控制，是一 种简单、效率较高的方法，缺点是不能反映 地形特征点、线。
渐进采样法
是一种使采样点分布合理、减少数据量的 方法。
渐进采样法
此法先以较稀的间隔采样， 得到p1、p3、p5点，再判 断p1、p3间是否需要加密。 条件是，两点间中点的二次 插值与线性插值之差是否超 限。如超限，则加密格网点。
(Z
xy
)
ij
2Zij xy
1 4
(Z
i
1,
j
1
Z i1, j1
Z i1, j1
Z i1, j1 )
因为
z
x
0
1
2x
3x 2
A1
y
y2
y3 T
z
y
1
x
x2
x3 A 0 1 2y 3y2 T
zxy 0
1
2x
3x 2
A0
1
2y
3y2 T
且
xi1 y j1 1, xi y j 0, xi1 y j1 1, xi2 y j2 2
由SRTM－C波段获取DEM再与TM图像叠加的结果
2.地形图
地形图是DEM的另一个主要数据来源。
存在的问题：地图符号的数字化、现势性差。
3.地面本身
GPS、全站仪、经纬仪＋计算机，用于小范 围、大比例尺（1/2000）数字测图、土方计 算，但工作量大。
二、数据采集方法 1.现有地形图
常用、低廉、快速，精度较低、现势性差。
n
pi zi
zP
i 1 n

数字地面模型的构建与应用沙从术;耿宏锁;赵传慧【期刊名称】《河南科技：乡村版》【年(卷),期】2006(000)002【摘要】一、数字地面模型的概念与特征1.数字地面模型的概念。

数字地面模型(DigitalTerrainModel,简称DTM)是描述地面特性的空间分布的有序数值阵列,是在空间数据库中存储并管理的空间数据集的通称,它是以数字形式按一定的结构组织在一起,表示实际地形特征的空间分布,是地形属性特征的数字描述。

DTM可以是每三个坐标值为一组元的散点结构,也可以是由多项式或傅里叶级数确定的曲面方程,其核心是地球表面特征点的三维数据和一套对地面提供连续描述的算法。

2.数字地面模型的特征。

地形数据经过计算机相应软件处理后,可根据实际应用的需要生成比例尺的地形图、断面图和立体模型图。

传统的纸质地图在保存过程中,会因图纸变形而失去原有的精度。

DTM是存储在计算机的磁盘或光盘介质中,图形采用DTM直接输出,精度不会出现损失。

DTM是以数字形式表示的,用计算机软件对其处理可以派生数据和图形,易于实现自动化。

利用现代测绘仪器采集地面数据信息,对其进行修改和更新更容易实现,便于保持其现势性。

DTM是以数字信息表示的,可以网上进行通讯与传输,实现数据的共享。

二、DTM的数据结构数据结构是数据之间的相互关系,即数据的组织形式。

在软件设计中,不同的...【总页数】2页(P)【作者】沙从术;耿宏锁;赵传慧【作者单位】郑州经济管理干部学院;西北农林科技大学【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.带状路线设计中数字地面模型构建方法及优缺点 [J], 李荣荣;吴芳;李洋洋2.Direct3D构建三维数字地面模型应用探讨 [J], 孟杰3.应用地面摄影像片测制剖面及建立数字地面模型的研究 [J], 胡崇金4.LIM模型辅助"规画"研究—秦始皇陵园数字地面模型构建实验 [J], 郭湧;武廷海;王学荣5.数字地面模型的构建与应用 [J], 沙从术;耿宏锁;赵传慧因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

三角网数字地面模型及程序实现袁功青（华南理工大学土木与交通学院，广东广州510640）第一章三角网数字地面模型基本原理及特点1.1 数字地面模型的含义数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM或“数模”）是一个表示地形特征的、空间分布的、有规则的数字阵列，也就是地表单元平面位置及其地形属性的数字化信息的有序集合。

它是地表2维地理空间位置和其相关的地表属性信息的数字化表现，可表示为：Ａi=Ｆ(ｘi,ｙi)ｉ=1,…,Ｎ（式1-1）式中Ａi是任一平面位置(ｘi,ｙi)的地表特有信息值，一般有：1) 基本地貌信息如高程、坡度、坡向等地貌因子；2) 自然地理环境信息如土壤、植被、气候、地质分布等；3) 自然构筑物如河流、水系等和人工构筑物如公路、铁路、居民地等；4) 社会人文经济信息如人口分布、工农业产值等。

根据不同的Ａi值，其名称也稍有不同，如Ａi为高程时，称为数字高程模型(Digital Height(Elevation) Model, DHM(DEM))；当Ａi为土壤分布时，称为数字土壤模型。

然而，不管怎样，都是对叠加在2维地理位置上的地表属性信息的数字描述，统称为数字地面模型，考虑到它的多样性，一般用DTMs表示。

Ｆ表达了平面位置(ｘi,ｙi)和Ａi 的空间相关关系，从这一意义上讲，DTMs是2.5维的而非3维。

本质上讲，DTMs是对地形表面在地形采样数据基础上的表面重构。

因此，对于一个通用的DTMs系统，一般要经过数据采集、DTM建立和应用模型建立3个步骤，图1.1详细表达了DTMs系统的任务与建立步骤。

图1.1 DTMs系统的建立步骤与任务地表的采样数据是一个无序的数据集合，为便于计算机的管理及应用，需对该数据建立结构化的表达式，即隐式或显式的表达数据之间的拓扑关系，可用散点的形式和网格结构的形式来表达，目前主要是以网格结构的形式来表达。

根据网格结构的不同，有规则网格(矩形、正三角形、正六边形网格等)和非规则网格(三角形、四边形网格等)。

数字⾼程（DEM）模型期末复习资料数字⾼程模型（DEM）期末复习资料第⼀章1数字地⾯模型是利⽤⼀个任意坐标场中⼤量选择的已知X、Y、Z的坐标点对连续地⾯的⼀个简单的统计表⽰。

2 DEM和DTM的关系：DEM是DTM的⼦集，是DTM最基本的部分；20世纪60年代出现了地理信息系统的概念，其含义包括了DTM，在概念上取代了DTM。

DTM提出后，其实际发展和应⽤中的内涵还主要局限于DEM，故⼆者的名称混淆使⽤，主要表⽰的都是DEM的概念。

3 ⾼程⽤来描述地形表⾯的起伏形态，传统的⾼程模型是等⾼线，其数学意义是定义在⼆维地理空间上的连续曲⾯函数，当此⾼程模型⽤计算机来表达时，称为数字⾼程模型。

4 数字⾼程模型的定义为：数字⾼程模型是对⼆维地理空间上具有连续变化特征地理现象通过有限的地形⾼程数据实现对地形曲⾯的数字化模拟－－模型化表达和过程模拟，Digital Elevation Model，简称DEM。

5.数字地形表达的⽅式可以分为两⼤类：数学描述和地形描述(1)数字描述：全局：傅⽴叶级数；多项式函数局部：规则的分块函数；不规则的分块函数（2）图形描述：点：不规则分布；规则分布；特征点线：等⾼线；特征线；剖⾯图⾯：影像；透视图；其他6.模型是指⽤来表现其他事物的⼀个对象或概念，是按⽐例缩减并转换到我们能够理解的形式的事物本体。

7.模型可以分为三种不同层次：概念模型，物质模型，数学模型。

8.概念模型是基于个⼈的经验与知识在⼤脑中形成的关于状况或对象的模型。

9.物质模型通常是⼀个模拟的模型，如橡胶，塑料或泥⼟制成的地形模型。

10.数字模型⼀般是基于数字系统的定量模型。

包括函数模型和随机模型。

11.数字模型的优点：1他是理解现实世界和发现⾃然规律的⼯具。

2提供了考虑所有可能性，评价选择性和排除不可能性的机会。

3帮助在其他领域推⼴后应⽤解决问题的结果。

4帮助明确思路，集中精⼒关注问题重要的⽅⾯。

5使得问题的主要成分能够被更好的观察，同时确保交流，减少模糊，并改进关于问题⼀致性看法的机会。

地板分割算法
地板分割算法是一种图像处理技术，主要用于将图像中的地板区域与非地板区域进行区分。

这种算法通常用于机器人导航、室内场景理解等领域。

以下是地板分割算法的常见方法：
1. 基于阈值的分割算法：该算法通过设定一个阈值，将图像中像素值大于阈值的部分认为是地面，小于阈值的部分认为是非地面。

这种方法简单快速，但对于复杂的地面场景效果不佳。

2. 基于区域生长的分割算法：该算法通过选择一个种子点，然后根据像素的相似性将周围的像素合并到种子点所在的区域中，直到整个地面区域被分割出来。

这种方法对于复杂的地面场景效果较好，但计算量较大。

地板分割算法的精度和效率取决于多种因素，如光照条件、地板材料的颜色和纹理等。

为了提高算法的性能，可以采用一些改进措施，例如使用多尺度分析、引入深度学习技术等。

以上信息仅供参考，如需了解更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。

深度学习训练和测试必备——教你怎样切割和组合二维和三维地震数据（附程序）01 什么时候需要切割？1.需要化整为零处理数据。

地震勘探数据常常有一个重要的特点就是数据量很大，大到直接对整个资料进行处理不太现实，而且计算效率也比较低。

比如在深度学习的过程中，每个批次训练一般都是用的小块数据。

各位聪明的同学肯定想到了一个方法，就是化整为零。

在实际资料的处理过程中，我们常常需要把大块数据切小，处理完之后再组合回去。

这类需求常常在使用深度学习模型预测的时候使用，一般流程是这样的：即对于一个大工区的数据块，先将数据拆分为小块数据，然后分别使用神经网络模型进行预测，再将预测结果组合回原数据尺寸，得到整体的预测效果。

2.生成训练集数据。

搞深度学习的同学都知道我们需要准备训练集，而且训练集的数量一般都希望比较大，数据的形态希望比较丰富。

如果每个训练数据都手工准备，显然太费时间。

这个时候一个自动生成训练数据的方案成为了刚需。

有一种比较高效的生成训练数据集的流程是这样的：一是生成或找一些形态丰富的大尺寸数据。

二是使用程序将所有的大尺寸数据切割为小块。

三是对小块进行尺度变换、翻转等操作丰富形态。

四是整合所有小块形成训练数据集。

切割和组合的思路听起来很简单，但是在实际操作过程中会遇到一些问题，比如怎样切分小块的数量保证是整数，怎样实现小块组合的边缘能够连续等等问题。

下面我们将给大家讲解用Python来做怎样实现。

还是以前面课程使用的数据为示范，分别给大家讲解二维剖面和三维数据体的切割和组合的方法。

02 二维剖面切割和组合。

1.首先，我们考虑生成训练集的场景。

假如我们找到了一个1000*1200的剖面数据，想生成10000个小块数据，怎样来操作呢？可以使用如下的程序：这里用datagenerator函数生成了小块数据，其中参数的含义包括：一是data_dir，程序将读取指定文件夹里面所有的地震数据来形成训练集。

二是patch_size，指定切割的小块尺寸。

三．DEM模型之间的相互转换
2、格网DEM转成TIN
格网DEM转成TIN可以看作是一种规则分布的 采样点生成TIN的特例，其目的是尽量减少TIN的 顶点数目，同时尽可能多地保留地形信息，如山 峰、山脊、谷底和坡度突变处。
三．DEM模型之间的相互转换
规则格网DEM可以简单地生成一个精细的规 则三角网，针对它有许多算法，绝大多数算法都 有两个重要的特征：
某区域大气污染指数表面模型
某地区人口数量
数字地形模型中地形属性为高程时称为 数字高程模型（DEM，Digital Elevation Model）。高程是地理空间中的第三维坐 标。
数学表达为：z = f（x，y）
DEM是DTM的一个子集，是DTM的基础 数据，最核心部分，可以从中提取出各种地 形信息，如高度、坡度、坡向、粗糙度，并 进行通视分析，流域结构生成等应用分析。
三．DEM模型之间的相互转换
B）启发丢弃法（DH—Drop Heuristic）
该方法将重要点的选择作为一个优化问题进 行处理。算法是给定一个格网DEM和转换后TIN 中节点的数量限制，寻求一个TIN与规则格网 DEM的最佳拟合。
三．DEM模型之间的相互转换
具体过程如下：
1）算法的输入是TIN，每次去掉一个节点进行迭 代，得到节点越来越少的TIN。
三．DEM模型之间的相互转换
3、等高线转成格网DEM
使用局部插值算法，可以将数字化等高线数 据转为规则格网的DEM数据，但插值的结果往往 会出现一些许多不令人满意的结果，而且数字化 等高线时越小心，采样点越多，问题越严重。主 要原因：
在一个半径范围内搜索落在其中的已知点数 据，再计算它的加权平均值。导致出现了“阶梯” 地形。

交互式数字地形合成算法提纲：第一章：绪论1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状及发展趋势1.3 研究内容和目标1.4 论文结构及章节安排第二章：数字地形数据处理技术2.1 地形数据的基本概念2.2 地形数据采集、存储和处理技术2.3 地形数据分析技术2.4 数字地形数据可视化技术第三章：交互式数字地形数据合成算法3.1 数字地形合成的基本思路3.2 数字地形数据的高效合成算法3.3 数字地形合成算法的可视化技术3.4 数字地形合成算法的参数优化第四章：算法实现和优化4.1 算法实现的基本框架和流程4.2 算法中关键技术的实现方法4.3 算法的优化和性能测试4.4 实际应用案例与效果展示第五章：结论与展望5.1 主要工作总结5.2 研究成果及其创新点5.3 存在问题和不足5.4 进一步研究方向和展望参考文献第一章绪论1.1 研究背景和意义数字地形合成技术是一种将多个地形数据源进行融合、优化处理，生成一个高质量、高精度的数字地形模型的技术。

在现代数字地图、虚拟现实等应用领域，数字地形合成是必不可少的环节，其对于提高地理信息系统的准确性、增强仿真场景的真实感和提升视觉效果等方面具有重要的作用。

随着虚拟现实技术的发展和普及，人们对于数字地形合成的需求日益增加。

例如，在虚拟旅游、3D游戏、数字城市规划等领域，都需要用到高质量的实时数字地形模型，以更加真实地模拟现实地形效果。

因此，数字地形合成技术的研究和开发对于促进这些应用的发展具有重要意义。

1.2 国内外研究现状及发展趋势目前，数字地形合成技术已经成为数字地图与虚拟现实领域研究的热点。

在此方面国内外研究机构和学者已经进行了大量的工作。

国内外相关研究工作主要包括两个方向：数字地形数据处理与交互式数字地形合成算法。

数字地形数据处理方面，研究者针对不同类型的地理数据，进行了各种处理优化，比如重新采样、地形差分、纹理映射、影像匹配等处理方法，取得了一定的成果。