第七章 坡面地形因子提取

GIS试卷题目及答案1、空间信息技术包括哪三部分？1）卫星定位系统2）地理信息系统3）遥感技术2、空间实体具有哪些基本特征？P631）空间位置特征。

（表示空间实体在一定的坐标系中的空间位置或几何定位，包括空间实体的位置、大小、形状和分布状况等。

）2）属性特征。

（是与空间实体相联系的、表征空间实体本身性质的数据或数量，如实体的类型、语义、定义、量值等。

）3）时间特征。

（是指空间实体随着时间变化而变化的特性。

）4）空间关系特征。

（在地理空间中，空间实体一般都不是独立存在的，而是相互之间存在着密切的联系。

这种相互联系的特性就是空间关系。

包括拓扑关系、顺序关系和度量关系。

）3、数字地形分析和数据高程模型P2361）数字地形分析（DTA）是指在数字高程模型上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。

其主要内容有两方面：一是提取描述地形属性和特征的因子，并利用各种相关技术分析解释地貌形态、划分地貌形态等；二是DTM的可视化分析。

根据分析内容，常用的数字地形分析方法有①坡面地形因子提取②特征地形要素提取③地形统计特征分析。

2）数字高程模型（DEM）是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表示），高程数据常常采用绝对高程（即从大地水准面起算的高度）。

①从狭义的角度定义，DEM是区域表面海拔高程的数字化表达。

②从广义的角度定义，DEM是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。

4、目前，地理空间数据的概念模型大致分为哪三类？P65 1）场模型，用于描述空间中连续分布的现象。

2）对象模型，用于描述各种空间地物。

3）网络模型，可以模拟现实世界中的各种网络。

5、GIS系统应该具备的功能有哪些？P91)数据采集功能。

2)数据编辑与处理。

3)数据存储、组织与管理功能。

4)空间查询与空间分析功能。

5)数据输出功能。

6、数字地形分析是怎样一种信息数据模型数字地形分析（DTA）是指在数字高程模型上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。

实验二地形因子的提取与三维可视化一、实验目的掌握三维分析中的表面分析（地形因子的提取及各种指标的量算）及在ArcScene 中进行数据的三维可视化。

二、实验准备PC、ArcGIS软件三、实验内容1、地形因子的提取：坡度、坡向、坡长、变坡率、地形粗糙度、起伏度、高程变异系数等。

2、表面积体积计算、断面分析、表面阴影显示；3、三维可视化及飞行漫游。

四、实验步骤地形因子的提取1.坡度（坡向）的提取在Spatial Analyst下拉菜单中选择表面分析, 在弹出的下一级菜单中点击坡度（坡向），出现坡度（坡向）对话框，完成坡度提取（坡向）坡度坡向2，计算坡度与坡向变率对坡度和坡向分别再求取坡度坡度变率坡向变率3，平面曲率、剖面曲率的提取平面曲率、剖面曲率的提取过程为：打开ArcGIS的Toolbox，在Spatial Analyst Tools底下选择表面分析,在表面分析的下一级菜单中选择曲率。

打开曲率对话框，完成平面及剖面曲率的提取平面曲率剖面曲率4，提取地形剖面1，在ArcMap中添加数据，然后在3D Analyst工具条上选择该数据。

2，使用线插值工具创建线，以确定剖面线的起终点。

3. 使用创建剖面图工具生成剖面图。

4，在生成的剖面图标题栏上点击右键，选择属性（Properties）项，进行布局调整与编辑。

5，提取表面阴影与DEM叠加显示6，三维阴影显示在ArcScene三维场景中，设置栅格表面自身的高程值为其基准高程后，在属性对话框的渲染选项卡中，选中相对于光照位置显示阴影复选框，使表面具有阴影显示。

同时可以使用光滑阴影工具使阴影表面更光滑7，使用动画旋转激活之后，可以使用场景漫游工具（Navigate）将场景左右拖动之后，即可开始进行旋转，旋转的速度决定于鼠标释放前的速度，在旋转的过程中也可以通过键盘的Page Up键和Page Down键进行调节速度。

点击场景即可停止其转动。

改变其背景色、照明度等属性，再次观察其显示效果。

等高线三维可视化原理H=f（x，y）坡面地形因子提取1坡度打开Spacial Analysis工具依次选择表面分析、坡度、提取坡度，输出栅格命名为（坡度）2 坡向打开Spacial Analysis工具，依次选择表面分析、坡向，提取坡向，并将输出栅格命名为（坡向）3粗糙度打开栅格计算器，输入公式1/cos[DEM*3.14159/180),即可以得到地表粗糙度，并命名图层为地表粗糙度。

4地表起伏度选中DEM数据，打开Spacial Analysis\邻域分析、焦点统计、后选择统计类型为最大值，邻域类型为矩形记为max；同理再次打开Spacial Analysis\邻域分析、焦点统计、后选择统计类型为最大值，邻域类型为矩形记为min；打开Spacial Analysis，地图代数，栅格计算器，输入公式max-min，命名产生的图层为地表起伏度山脊线、山谷线提取操作步骤：1. 加载DEM 数据，设置默认存储路径，使用空间分析模块下拉箭头中的表面分析工具，选择坡向工具（Aspect），提取DEM 的坡向数据层，命名为A。

该DEM 的坡向数据如下图所示：2. 点击数据层A，使用空间分析模块下拉箭头中的表面分析工具，选择坡度工具（slope），提取A 的坡度数据层，命名为SOA1。

3. 求取原始DEM 数据层的最大高程值，记为H：由此可见该最大高程值H 为1153.79使用栅格计算器，公式为（H－DEM），求反地形DEM 数据如下：反地形DEM 数据层calculation 如下（可与原始DEM 相比较）：4. 基于反地形DEM 数据求算坡向值反地形DEM 数据层calculation 的坡向数据如下：5. 提取反地形DEM 坡向数据的坡度数据，记为SOA2，即利用SOA 方法求算反地形的坡向变率。

6. 使用空间分析工具集中的栅格计算器，求没有误差的DEM 的坡向变率SOA，公式为SOA=(([SOA1]+[SOA2])－Abs([SOA1] －[SOA2]))/2其中，Abs 为求算绝对值，可点击右下侧将其查找出来。

基于GIS的坡面地形因子提取与分析作者：王娜娜徐珍陈伟华来源：《安徽农学通报》2017年第12期摘要：该文基于GIS软件和DEM数据，提取并分析一阶、二阶及复合坡面地形因子中的坡度、坡向、剖面曲率、地表粗糙度、高程变异系数5种地形因子。

结果表明：榆中县坡度变幅为0°～70.7213°；坡向分析中阳坡占总面积的45.04%，阴坡占53.87%；剖面曲率在0～4.90379范围内变化；地表粗糙度的变幅为1～4.39377；地形高程变异系数在0～0.0912272范围内变化。

通过对该区域坡面地形因子的提取，分析在这些地形因子的作用下该区域水土流失与土壤侵蚀的趋势，为榆中县进行水土保持定量研究提供科学依据。

关键词：地形因子；GIS；坡面；DEM中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）12-0165-03Absrtact：Based on the GIS and DEM data，five terrain factors，including slope，the slope direction，section curvature，surface roughness and coefficient of variation，are extracted and analyzed for the first order，two order and composite slope terrain factors. The results showed that the gradient of Yuzhong County was 0°～70.7213°，the sunny slope was 45.04% of the total area，the shade slope was 53.87%，the section curvature changed in 0～4.90379，the variation of surface roughness was 1～4.39377，the coefficient of variation varied within 0～0.0912272. Through the extraction of topographic factors in the area，the trend of water loss and soil erosion under the action of these terrain factors is analyzed，which provided scientific basis for the quantitative study of Yuzhong County soil and water conservation.Key words：Terrain factors；GIS；Slope；DEM地形分析是认知地形环境的重要方式，地形因子的提取对水土流失、土地利用及生态评价研究具有重要作用，不同研究尺度下研究的地形因子不一。

基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法一、本文概述随着地理信息系统（GIS）技术的快速发展和广泛应用，其在地形分析、水土保持、洪水模拟等领域中发挥着越来越重要的作用。

其中，坡度坡长因子是这些领域中的关键参数，对于地表水流路径、侵蚀潜力以及洪水流向的模拟具有重要的指导意义。

本文旨在探讨基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法，以期提高地形分析的精度和效率。

文章首先将对坡度坡长因子的概念及其在地学分析中的重要性进行简要介绍，为后续算法的研究和应用奠定基础。

随后，文章将详细介绍几种常用的基于GIS的坡度坡长因子提取方法，包括基于数字高程模型（DEM）的坡度坡长计算、流域分析技术等。

通过对这些方法的比较和分析，文章将探讨各自的优缺点以及适用场景。

在此基础上，文章将重点研究一种基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法。

该算法将结合地形高程数据、流域划分结果以及空间分析技术，实现自动化、高精度的坡度坡长因子提取。

文章将详细介绍算法的设计思路、实现步骤以及关键技术的处理方法，并通过实验验证算法的有效性和可靠性。

文章将对基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法的应用前景进行展望，探讨其在水土保持、洪水模拟、地形分析等领域中的潜在应用价值。

文章还将指出当前研究中存在的问题和不足，为后续研究提供参考和借鉴。

二、理论背景与相关知识地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间分析工具，已广泛应用于地表形态分析、流域管理、环境评估等众多领域。

在GIS中，坡度坡长因子提取是评估地形稳定性和水土流失风险的关键步骤。

本部分将介绍与区域坡度坡长因子提取算法相关的理论基础和背景知识，为后续算法设计和实现提供支撑。

坡度坡长因子，通常用于描述地表某点的倾斜程度和地形表面的长度特征，是评估地表形态稳定性的重要指标。

坡度因子反映了地表的倾斜程度，通常用百分比或度数表示；坡长因子则描述了地形表面的长度，对于水流路径、土壤侵蚀等分析具有重要意义。

在GIS中，坡度坡长因子的提取通常基于数字高程模型（DEM）数据。

基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法张宏鸣;杨勤科;刘晴蕊;郭伟玲;王春梅【摘要】为提高基于地理信息系统的区域土壤侵蚀研究、水土保持环境效应评价、流域水文分析等的应用效率,设计新的坡度坡长(LS)因子算法,利用正向-反向遍历算法取代原累积坡长算法,以获取区域尺度下的LS因子.实验结果表明,在计算精度允许的范围内,新算法使计算机运行效率有较大幅度的提高.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)009【总页数】3页(P246-248)【关键词】地理信息系统;数字高程模型;ARC宏语言;坡度坡长;中国土壤流失方程【作者】张宏鸣;杨勤科;刘晴蕊;郭伟玲;王春梅【作者单位】西北农林科技大学信息工程学院,杨凌,712100;西北大学城市与资源学系,西安,710069;西北农林科技大学信息工程学院,杨凌,712100;中科院水土保持研究所,杨凌,712100;中科院水土保持研究所,杨凌,712100【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 概述自20世纪90年代以来，随着人们对全球环境问题的日益关注和地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术与土壤侵蚀模型的结合，USLE(Universal Soil Loss Equation)[1]和RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation)[2]被应用于区域尺度土壤侵蚀评价和制图中[3]。

在这种应用中，最关键的环节被认为是基于 GIS实现区域尺度坡度坡长(slope Length and slope Steepness,LS)因子专题层的计算[4]。

文献[5-8]先后设计了相应流程及算法，但在洼地填充、初始坡长、边界检测、LS算法等方面都存在问题。

本文在van Remortel C++代码的基础上引进了文献[9-10]根据中国侵蚀地形提出的陡坡地LS因子算法，设计开发了区域尺度LS因子计算工具，并在典型地区进行了计算实验。

地形因⼦第七章1、本章主题编号2、本章内容概述（1）概述●坡⾯因⼦的分类及提取⽅法●确定坡⾯因⼦提取的算法基础●提取坡⾯因⼦的常⽤分析窗⼝（2）坡度、坡向●坡度的提取●坡向的提取（3）坡形●宏观坡形因⼦●地⾯曲率因⼦●地⾯变率因⼦（4）坡长（5）坡位（6）坡⾯复杂度因⼦3、本章内容3.1 概述（1）坡⾯因⼦的分类及提取⽅法●坡⾯因⼦的分类按照坡⾯因⼦所描述的空间区域范围，可以将坡⾯因⼦划分为微观坡⾯因⼦与宏观坡⾯因⼦两种基本类型。

常⽤的微观坡⾯因⼦主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平⾯曲率、剖⾯曲率等。

常⽤的宏观坡⾯因⼦主要有：地形粗糙度、地形起伏度、⾼程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因⼦（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。

按照提取坡⾯因⼦差分计算的阶数，可以将坡⾯因⼦分为⼀阶坡⾯因⼦、⼆阶坡⾯因⼦和⾼阶坡⾯因⼦。

⼀阶坡⾯地形因⼦主要有坡度和坡向因⼦。

⼆阶坡⾯因⼦主要有坡度变率、坡向变率、平⾯曲率、剖⾯曲率等因⼦。

复合坡⾯因⼦有坡长、坡形因⼦、地形粗糙度、地形起伏度、⾼程变异系数和地表切割深度等。

按照坡⾯的形态特征，可将坡⾯因⼦进⼀步划分为：坡⾯姿态因⼦，坡形因⼦，坡位因⼦，坡长因⼦以及坡⾯复杂度因⼦五⼤类。

●提取坡⾯因⼦的基本⽅法⾸先将坡⾯的形态特征或各个坡⾯因⼦进⾏定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建⽴其以DEM为基本信息源进⾏提取的技术路线，并通过软件实现形成⼀套易于计算机操作的⽅法。

（2）确定坡⾯因⼦提取的算法基础● DEM格⽹数据的空间⽮量表达（如图7.1）图7.1 DEM格⽹数据的空间⽮量模型●基于空间⽮量模型的差分计算算法主要有数值分析⽅法、局部曲⾯拟合算法、空间⽮量法、快速傅⽴叶变换等。

其中数值分析⽅法包含有简单差分算法、⼆阶差分、三阶差分（带权或不带权）和Frame差分；局部曲⾯拟合⼜有线性回归平⾯、⼆次曲⾯和不完全四次曲⾯（据刘学军，2002）。

arcgis地形因子提取步骤ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，可以用于处理和分析地形数据。

地形因子是用来描述地形特征的统计指标，例如高程、坡度、坡向、曲率等。

通过提取地形因子，我们能够更好地理解地形的特征和变化规律。

下面是使用ArcGIS提取地形因子的一般步骤。

步骤一：数据准备首先，需要准备相应的地形数据。

可以使用DEM（数字高程模型）数据作为输入数据。

DEM数据可以从公共地理数据库、地理信息系统软件或其他地形数据源获取。

步骤二：新建工作空间打开ArcGIS软件，新建一个工作空间，将所有的地形数据放在这个工作空间中，以便于管理和分析。

步骤三：生成坡度和坡向通过DEM数据可以计算得到坡度和坡向的值。

在ArcGIS中，可以使用"Slope"和"Aspect"工具来生成坡度和坡向。

首先，在ArcMap中添加DEM数据，然后选择"Spatial Analyst Tools"菜单下的"Surface Analysis"选项，找到"Slope"和"Aspect"工具。

分别运行这两个工具，可以生成对应的坡度和坡向数据。

步骤四：生成高程变化率高程变化率是描述地形粗糙度的指标，反应了地形的起伏和起伏程度。

在ArcGIS中，可以使用"Curvature"工具来生成高程变化率。

同样，在ArcMap中添加DEM数据，然后选择"Spatial Analyst Tools"菜单下的"Surface Analysis"选项，找到"Curvature"工具。

运行该工具后，可以生成高程变化率的数据。

步骤五：生成局部坡度局部坡度是指地形相对于周围环境或整个地形的局部变化情况，能够反映出局部地形的平滑程度和变化特点。

在ArcGIS中，可以使用"Geostatistical Analyst"工具来生成局部坡度。

数字高程模型一、DEM概念从狭义角度定义：DEM是区域地表面海拔高程的数字化表达。

这种定义将描述的范畴集中限制在“地表”、“海拔高程”及“数字化表达”内，意义较为明确，也是人们一般理解与接受的DEM概念。

但是，随着DEM的应用向海底、地下岩层及某些不可见地理对象（如等气压面）的延伸，有必要提出更为广义的定义。

从广义角度定义：DEM是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。

该定义中描述对象不再局限于“地表面”，因而具有更大的包容性，如有海底DEM、下伏岩层DEM、大气等压面DEM等。

应用：（1）作为国家地理信息的基础数据：DTM是国家空间数据基础设施（NSDI）的框架数据；（2）土木工程、景观建筑与矿山工程的规划与设计；（3）为军事目的（军事模拟等）而进行的地表三维显示以及景观设计与城市规划；（4）流水线分析、可视性分析；（5）交通路线的规划与大坝的选址；（6）不同地表的统计分析与比较；（7）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；（8）作为背景叠加各种专题信息（如土壤、土地利用及植被等）进行显示与分析；（9）为遥感及环境规划中的处理提供数据；（10）辅助影像解译、遥感图像分类；（11）将DEM概念扩充到表示与地表相关的各种属性如人口、交通、旅行时间等；（12）与GIS联合进行空间分析；（13）虚拟地理环境。

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。

二、DEM数据组织与管理1、Grid：规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角形等规则网格。

第一节地理信息系统基本概念一、数据和信息1、数据（Data）：通过数字化或直接记录下来的可以被鉴别的符号。

不仅数字是数据，而且文字、声音和图像也是数据。

2、信息（Information）：用数据来表示事件、事物、现象等的内容、数量或特征，以便向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实的知识，作为生产、管理、经营、分析和决策依据。

3.信息与数据的关系（1）信息来源于数据，是数据的内容和解释。

（2）信息与数据是不可分离的；数据是记录下来的某种可以识别的符号，具有多种多样的形式，也可以加以转换，但其中包含的信息内容不会改变。

（3）不同知识、经验的人，对于同一数据的理解，可得到不同信息。

4.信息的特征：客观性、适用性、可传输性、共享性二、地理数据与地理信息1.地理数据：表示地理系统诸要素的数量、质量、分布特征，相互联系和变化规律的图、文、声、像等的总称。

2.地理信息：与研究对象的地理分布有关的信息，是地理数据所有蕴含和表达的地理含义。

3.地理信息的特征地理信息除了具有信息的一般特性，还具有以下独特特性：空间特征：是地理信息区别于其它类型信息的最显著标志。

位置、形状、空间关系、空间分布数据量大：地理信息既有空间数据，也有属性数据、时间数据。

数据的分析、处理对系统带来很大压力。

多维属性特征：属性数据有时又称非空间数据，是属于一定地物、描述其特征的定性或定量指标指在同一位置上可有多种专题的信息结构时序特征：时空的动态变化引起地理信息的属性数据或空间数据的变化。

因此，一实时的GIS系统要求能及时采集和更新地理信息，使得地理信息具有现势性。

三、信息系统1、信息系统：具有采集、处理、管理和分析数据能力的系统，它能为单一的或有组织的决策过程提供各种有用信息。

2.分类从系统结构及处理方法看，信息系统主要分为：管理信息系统、决策支持系统、智能决策支持系统、空间信息系统四.地理信息系统1..地理信息系统：是对空间数据进行采集、编辑、分析和输出的计算机信息系统。

用ArcGis进展地形因子提取和水文分析的方法(2021-07-24 14:40:16)▼标签：分类：ARCGISgis教育这里介绍的是用dem数据，利用ArcGis进展地形因子提取和水纹分析的方法。

首先，地形因子提取：提取等高线：Spatial Analysis → surface analysis → contour 〔这是ArcGis的Spatial Analysis工具，在做分析之前要将菜单栏中Tool菜单下的extension中的Spatial Analysis选项勾上，否那么不能进展空间分析。

〕提取坡度：Spatial Analysis → surface analysis → slope 重分类：Spatial Analysis →Reclassify 增加山体阴影：spatial analysis → surface analysis → hillshd……掩膜：spatial analysis → raster calculator〔对话框中输入back = [dem] >= 0〕山顶点的提取：这个过程比拟复杂，最后我会附上一个地址，那篇文章里有例子以及具体的介绍。

三维：三维效果图的建立：3D analysis → create/modify tin/Create Tin from features 提取断面、三维可视化等操作需要一些图例，这个在文章中也有，图很漂亮哦~ 水文分析：这个主要用到ArcToolBox中的工具了。

水流方向提取：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Flow Direction 洼地提取：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Sink 洼地奉献区域计算：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Watershed 每个洼地所形成的奉献区域的最低高程：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Zonal → Zonal Statistics 每个洼地奉献区域出口的最低高程即洼地出水口高程ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Zonal → Zonal Fill 洼地深度：加载Spatial Analyst，Spatial Analyst → Raster Calculator 基于无洼地的水流方向计算ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Flow Direction 汇流累积量ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Fill Accumulation 计算水流长度ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Flow Length 还有栅格河网的生成等，上面这些知识针对要实现的功能能够利用到的工具，具体的操作一下子也讲不清，需要自己慢慢琢磨，这里我放篇文章，里面每个步骤都有图例的，只要有一副dem，看着这篇文章就能照着做的，我试过，和教科书一样清楚。

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DEM3.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。